信号检测是人们获取信息的一个重要手段，目前在许多领域中具有广泛的应用。然而在实际工程应用中，往往存在有用信号很弱，而噪声较强的情况。近年来，弱信号的检测一直是国内外学者研究的热点和难点。随着科学技术的发展，弱信号进行检测的需求日益迫切。弱信号检测是发展高新技术，探索一发现新的自然规律的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要意义。同时我们看到在自然界及各种工程学科中处处可见混沌现象，它是一种及其复杂的现象，并且常常以混沌噪声形式淹没其他一些有用信号，例如在雷达、声纳、生物医学等领域都存在着混沌噪声。本文首先将问题建模为如下形式： y(t)=s(t)+I(t)+n(t),t∈R，其中s(t)为有用的余弦信号，非常弱；I(t)为强混沌噪声，n(t)为白噪声。我们希望从混合信号中，把强混沌噪声去除掉。对于强混沌噪声的抑制问题，提出了一种结合混沌时间序列相重构和多元局部多项式估计的新方法。即根据混沌时间序列的相重构定理把强混沌噪声进行重构。然后应用局部多项式理论进行拟合，以一种比较精确的方式估计出来，从而可以把混沌噪声抑制掉。进一步根据Duffing振子对噪声的免疫性来检测周期信号的存在。本文共分为五章，主要内容如下：第一部分：问题的提出。介绍本文的研究背景现状和目的、研究思路和篇章结构、主要创新点。第二部分：对混沌时间序列的相重构模型和局部多项式理论进行论述。主要包括混沌时间序列的相重构定理、局部多项式拟合、参数选择。第三部分：混沌噪声的抑制。根据混沌时间序列的相重构定理把强混沌噪声进行重构。然后应用局部多项式理论进行拟合，以一种比较精确的方式估计出来，从而可以把混沌噪声抑制掉。并用Matlab进行模拟仿真。第四部分：利用Duffing振子进行弱信号的检测。通过分析混沌系统的轨迹性质，从理论和实验都说明，Duffing混沌振子对噪声具有免疫性。然后给出混沌振子进行弱信号的检测的模拟结果。文章最后一部分对全文做了总结，并给出了进一步研究的一些建议。