当前世界能源供求形式日益严峻,较大的油气需求使得勘探开发活动正逐步的向一些环境更加恶劣、复杂的地区转移,而随钻测量技术在复杂情况下的勘探活动中应用较为普遍。勘探活动中的随钻测量数据主要借助于钻柱内部的泥浆传输到地面,而泥浆脉冲信号经过长距离的传输后在复杂的噪声背景下变得非常微弱。对泥浆脉冲信号的有效检测与识别直接影响了钻井的精度控制和钻头中靶率,而目前的检测与识别方法效率低下,这使得对复杂噪声背景下的随钻泥浆脉冲信号进行有效的检测与准确识别成为研究热点。本文以泥浆脉冲信号作为研究对象,研究了目前随钻测量中泥浆脉冲信号编码的方式,并且着重研究了组合优化编码和曼彻斯特编码两种编码格式。其次,分析了泥浆脉冲信号传输的特点,得出干扰信号的来源与泥浆脉冲信号在传输过程中造成衰减的因素与衰减程度,说明了泥浆脉冲信号的复杂的噪声背景是由原始信号的幅值较低和多种干扰噪声的影响造成的。针对泥浆脉冲信号中由于噪声存在而识别率低下的问题,提出了基于自适应随机共振的信号检测方法和基于深度学习的信号识别方法,并对自适应随机共振和深度神经网络技术展开研究。本文利用自适应随机共振的方法实现泥浆脉冲信号检测。该方法利用遗传模拟退火算法对随机共振系统的参数进行最优化选择,然后利用随机共振系统检测复杂噪声背景下的泥浆脉冲信号。同时在深度神经网络框架的基础上,提出了栈式小波自动编码器,并且对栈式小波自动编码器的结构进行详细的描述,然后对组合优化编码和曼彻斯特编码的信号进行识别实验并分析准确率与识别用时。本文利用随机共振和深度神经网络技术对复杂噪声背景下的泥浆脉冲信号准确率的问题进行了改进,实验结果表明,本文的方法具有更好的效果。