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本公开实施例是关于一种水下弱光信号检测方法。该方法包括：对获取的带噪弱光信号进行预处理，得到小参数信号；建立自适应随机共振系统模型，将小参数信号作为自适应随机共振系统模型的系统输入信号；对蚁群算法进行改进，利用改进后的蚁群算法对自适应随机共振系统模型中的系统参数进行寻优；根据改进后的蚁群算法迭代是否终止，判断是否输出最优系统参数，若停止迭代，则输出最优系统参数；根据输出的最优系统参数输入自适应随机共振系统模型，利用四阶龙格库塔算法求解输出随机共振检测信号。本公开实施例可以实现自适应随机共振检测，提升输出信噪比，降低系统误码率，用于对水下弱光信号的检测。

本发明公开了基于随机共振与混沌协同的井下微弱特征信号检测方法，涉及信号检测技术领域，以双稳态Duffing系统为理论框架，利用其随机共振与混沌的协同作用获取信号完整的参数信息。不仅回避了混沌检测对待测信号频率的匹配要求；而且弥补了随机共振无法测定信号“大小”的不足。利用双稳态Duffing系统产生的随机共振与混沌效应，有效识别与噪声频谱混叠的微弱特征信号，并大幅提高待测信号的信噪比，从而为随钻动态测量弱信号检测提供解决途径。

一种基于分组极差图的微弱信号检测方法，首先对过采样后的接收信号做傅里叶变换并进一步计算，得到接收信号的功率谱。而后从功率谱中提取极差谱，并将其转换成具有多个顶点和边的特定无向简单图。最终使用图的GINI系数作为判决指标，通过检验图是否为完全图来判断是否检测到了信号。本发明提出的方法在小信噪比和中等样本的条件下，性能优于以往的信号检测算法。

本发明公开了一种基于自适应混沌粒子群算法的随机共振微弱信号检测方法，首先，将随机共振问题转化为二阶Duffing系统多参数同步寻优问题，利用自适应混沌粒子群算法完成系统的多参数寻优。将二阶Duffing系统转化为二阶混沌系统，根据混沌的遍历性对所有粒子进行寻优。在寻优过程中，根据粒子寻优能力自适应调节惯性权重，更新粒子速度和位置，判断更新后粒子适应度的最大值，准确寻找出二阶Duffing系统最优参数，将寻找到的最优系统结构参数代入二阶Duffing振子随机共振系统中，实现随机共振，此时，输入微弱信号、高斯白噪声、二阶Duffing非线性系统产生协同效应时，在低频处将噪声的部分能量转移到微弱周期信号中，输出最大信噪比，检测出高斯白噪声背景下的微弱信号。