在军备控制检查、反核材料走私和核应急探测等非接触式放射性材料的探测应用中,核辐射信号的灵敏检测及核素识别是放射性材料探测的关键。由于环境本底辐射和屏蔽体的影响,探测器检测到的放射性脉冲时间序列信号极其微弱,典型的时域波形和频谱分析方法很难实现微弱核脉冲幅度和发生时刻信息的提取;同时,受到探测器能量分辨率的影响以及环境本底噪声和康普顿散射事件干扰,采集得到的信号信噪比低,不能用于准确计算放射性材料的脉冲幅度谱(Pulse Height Spectrum, PHS),进而使得放射性材料的检测及识别率极低。因此,研究如何实现复杂背景噪声中微弱核信号的提取与核素识别具有重要的理论价值和现实意义。本文针对微弱核脉冲信号难以检测以及复杂检测情境下γ能谱畸变问题,以提高强噪声背景下信号检测能力为切入点,研究核辐射信号的稀疏重构和核素识别方法,使之满足放射性材料微弱信号提取与核素识别的需求。本文的主要工作包括如下几个方面:(1)研究核辐射探测过程中,由检测环境以及康普顿散射事件干扰产生噪声的统计模型:冲击噪声、散粒噪声、瑞利噪声或高斯噪声等,通过对噪声发生机理的研究以及噪声对核辐射信号的影响关系的分析,为核脉冲信号的检测模型的建立提供基础。(2)针对强噪声背景下微弱核辐射信号难以提取的问题,开展基于稀疏表示的微弱核脉冲时间序列信号检测方法研究。利用信噪混合类型、噪声统计模型先验信息和Gabor变换,构建用于表征隐藏在含噪信号下本真信号的过完备字典,结合稀疏重构优化算法抑制典型环境噪声,进而设计出适用于微弱核脉冲信号的检测算法;并且,为提高算法的计算效率提出了基于滑动窗预检测的并行检测方法,可实现核脉冲时间序列信号的在线检测。(3)针对不同测量环境和测量时间下,由γ能谱差异而造成的核素识别困难问题,研究了能谱变化规律及核素识别模型的迁移方法,一方面,根据标准核素能谱数据建立标准能谱矩阵,构建并学习从标准能谱矩阵到当前环境下能谱的迁移矩阵,以此修正由环境因素导致的能谱差异,进而实现基于标准能谱构建的核素识别模型的核素识别;另一方面,研究了基于稀疏表示和奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的γ能谱特征提取方法,以及基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的核素识别方法,通过仿真和实验测试,验证了所提出方法的可行性和有效性。(4)为测试所提出微弱核信号检测方法和核素识别算法在实际探测环境中的应用效果,设计并实现了基于闪烁体探测器的微弱核信号前置放大、滤波和数据采集软硬件平台系统,并综合应用本文提出的信号检测方法和核素识别算法,在典型检测环境,如车站、机场、关卡、海洋放射性检测等场景下,采用低活度放射源设计相关模拟实验,实验结果表明本文所提出方法能够识别多种常用核素。