海杂波信号作为一类典型的雷达干扰回波,它是指海面雷达的后向散射回波,易受到各种外部自然因素影响,如风、潮汐、浪涌等,其物理机理复杂多变,非高斯、非线性和非平稳特性显著,容易对雷达目标检测造成干扰。随着海浪机理以及海杂波特性研究的深入,研究人员发现海杂波存在混沌特性。研究海杂波背景下的混沌小信号检测方法,对建立海洋安全观测监测、海面目标检测系统具有重要的理论研究和应用价值。为了提高海杂波背景下的混沌小信号检测模型检测精度,利用变分模态分解算法（VMD）弥补经验模态分解存在的模态混叠、虚假分量和端点效应缺陷,本文分别提出两种基于变分模态分解的海杂波去噪算法。为了弥补传统微弱信号检测方法在混沌背景下的检测能力较弱的缺陷,考虑到支持向量机算法（SVM）较擅长预测,引入寻优能力较佳的免疫算法（IA）,提出了一种基于IA-SVM模型的混沌小信号检测方法。从合理利用噪声角度出发,结合随机共振理论,利用寻优收敛性好的变种差分进化算法,提出了一种基于变种差分进化算法的随机共振混沌小信号检测方法。具体研究如下:为了分析海杂波的混沌特性,针对如何选择混沌系统相空间重构参数的问题,考虑到确定相空间参数（嵌入维m和时间延迟?）有两个主要研究方向,一是分别研究这两个参数,采用不同方法确定这两个参数,较为繁琐;二是研究嵌入窗?w。研究表明影响重构相空间质量的主要是联合嵌入维和嵌入窗宽。综合分析各类相空间参数确定方法结果基本一致,本文选用较为成熟的C-C法确定相空间嵌入窗,确定嵌入维为5,时间延迟为1。为了提高混沌小信号检测模型的检测精度,本文分别提出了基于VMD的海杂波混合去噪算法和基于VMD的海杂波分布式去噪算法。利用VMD将海杂波信号分解为具有不同中心频宽的变分模态分量（VMF）,分析分解信号的自相关特性。基于VMD的海杂波混合去噪算法对噪声信号进行小波硬阈值去噪处理,基于VMD的海杂波分布式去噪算法结合瞬时半周期（IHP）和小波硬阈值算法对所有分量信号进行都去噪处理,接着对各分量信号重构后完成去噪,最后利用最小二乘支持向量机（LSSVM）海杂波预测模型,比较去噪前后的预测均方根误差判断其去噪效果。实验结果表明,两种去噪算法的去噪效果显著,预测的均方根误差均能降低两个数量级。针对传统微弱信号检测方法在混沌背景下检测能力较弱的缺陷,本文提出了一种基于IA-SVM模型的混沌小信号检测方法。经求嵌入窗宽构建混沌序列相空间后,利用IA算法的寻优能力对SVM中影响预测精度的惩罚系数、核函数以及不敏感损失参数这三个参数进行优化,从而建立混沌时间序列的预测模型,从预测误差中检测混沌噪声背景中的混沌小信号。仿真实验以Lorenz系统的混沌数据和实测雷达的海杂波作为背景噪声,分析IA-SVM模型预测信号信噪比和均方根误差,来判断模型预测性能效果,并与其他预测模型对比。实验验证结果表明,预测信号的均方根误差为0.0001463（信噪比为-104.2473d B）,通过对比分析其他几种模型预测的均方根误差,在信噪比更高情形下的IA-SVM模型的预测误差更小,预测性能更好,更接近实际值。针对传统随机共振小信号检测无法对多参数进行同步调优的缺陷,本文提出了一种基于变种差分进化算法的随机共振混沌小信号检测方法。利用变种差分进化算法对Duffing振子的随机共振系统参数a,b,k进行寻优,以系统输出信噪比为寻优问题的目标函数。为了验证算法的可行性,分别进行低频和高频小信号输入的仿真实验,在低频小信号检测实验中,输出信噪比较混沌变步长萤火虫优化算法平均提升1.98d B;高频小信号检测实验中,结合外差式随机共振理论,能够准确恢复出高频小信号对应低频段处的小信号,进一步推导出高频小信号的存在;对实测海杂波数据进行仿真实验,实验结果表明该方法能够有效地检测出淹没在海杂波背景下的混沌小信号。