毫米波近程探测技术因其在恶劣气候条件下具有潜在优势,加上毫米波固态器件技术的发展,在多个领域得到了广泛的应用。但是在雨、雪、烟雾、和霾等恶劣工作环境下,毫米波近程探测系统获得的信号会受到噪声的严重干扰,系统探测精度等性能会受到很大影响。因此,信号去噪技术成为毫米波精确探测系统不可缺少的一个组成部分,良好的噪声处理技术可以提高探测系统的性能。现有的线性去噪技术对低信噪比条件下毫米波近程探测系统信号的去噪效果不明显,随机共振是一种非线性去噪技术,相比于线性去噪方法能获得更好的信噪比。本文主要针对毫米波近程探测系统中的信号去噪问题,将随机共振技术应用于毫米波微弱信号的去噪处理,开展了如下的研究工作:研究了基于双稳态系统随机共振模型的毫米波主动探测系统信号去噪算法。针对毫米波主动探测系统的频率特点,提出了一种基于改进的频率压缩随机共振去噪算法,并对功率谱增益、输出信噪比等参数进行了分析,仿真结果表明该方法能够实现毫米波探测信号的实时去噪,去噪效果优于传统的线性去噪方法。研究了基于双值噪声驱动的过阻尼分数阶振子的随机共振去噪模型的毫米波主动探测系统信号去噪算法,分析了不同信噪比信号输入条件下,信噪比增益随系统噪声、阶数及双稳系统的结构参数的变化规律。以毫米波线性调频系统输出微弱信号的去噪实验为例,仿真结果表明通过选择合适的核函数,该算法能够得到比整数阶微分系统更好的信噪比。研究了基于加性噪声和乘性噪声共同作用的随机共振去噪模型的毫米波主动探测系统信号去噪算法,分别研究了基于加性噪声和乘性噪声共同作用的非对称单稳系统模型和基于加性噪声和乘性噪声共同作用的双稳系统模型,分析了模型中加性噪声和乘性噪声对系统输出信噪比的影响,仿真结果表明本文所提算法有效提升了毫米波主动探测系统信号输出的信噪比。研究了基于改进的郎之万方程的随机共振模型的毫米波被动探测系统信号去噪算法,针对目前自适应随机共振算法只能实现单参数的优化,参数选取依赖于经验,提出一种基于粒子群优化算法的自适应随机共振方法,实现随机共振系统最优输出的自适应求解。以双稳系统的输出信噪比为考察对象,也作为粒子群优化算法的适应度函数,利用粒子群算法的全局搜索优化能力,对随机共振系统的多个参数进行并行优化,实现了系统结构参数、噪声强度、阶数等参数的自适应最优选取,可以最优的检测出大参数条件下的微弱信号。建立了8mm毫米波线性调频回波差频实验系统,对角反射器实测实验数据和对地实测实验数据进行了去噪处理,给出了论文所提算法与传统线性去噪算法的性能对比;建立了8mm毫米波交流辐射计室内校准和室内复杂背景下实验系统,对室内点源和旋转扫描坦克缩比模型实测数据进行了去噪处理,验证了本文所提算法的有效性,为其工程应用奠定了基础。