1、混沌現(xiàn)象普遍存在于自然界中，混沌運動是非線性系統(tǒng)的典型行為。混沌以其許多獨特的優(yōu)良性能在很多領域得到廣泛的關注和應用。當前微弱信號混沌檢測技術是混沌理論在信息科學領域的一個重要分支，由于混沌檢測系統(tǒng)具有對小信號的敏感性和對噪聲的免疫力等特性，使混沌在弱信號檢測領域具有很好的發(fā)展前景。 本論文首先闡述了利用Duffing振子進行微弱信號檢測的基本方法及具體實現(xiàn)方法，論證了根據(jù)系統(tǒng)相軌跡的變化來判斷目標信號中是否含有周期信號的混沌振

2、子檢測方法。將Lyapunov特性指數(shù)作為一種定量的混沌判別方法應用到微弱信號混沌檢測領域，分別研究了連續(xù)系統(tǒng)和時間序列的Lyapunov指數(shù)計算方法。然后引入時間序列的相空間重構理論，分析了嵌入維數(shù)確定方法和延遲時間的選擇方法，論證了混沌時間序列的預測方法。最后將混沌理論與徑向基神經網絡(RBFNN，Radial Basis Function NeuralNetwork)相結合建立混沌時間序列的一步預測模型，并在此基礎上以Logist