毫秒脉冲星最显著的特征之一是其自转频率的高精确性和高稳定性,可与原子钟媲美。虽然脉冲星辐射的脉冲功率极强,但地面射电天文站接收到的毫秒脉冲星脉冲到达时间的流密度仅为约0.01mJy至百mJy,信号被淹没在强大的噪声背景中,信号的检测处理难度较大。对于毫秒脉冲星用于计时领域来讲,指标要求又高,因此,毫秒脉冲星计时系统中弱信号的检测、去噪及消色散等成为既重要又关键的研究课题。 本文阐述了脉冲星平均脉冲累加和消色散原理、方法和实验结果,并给予分析：在比较分析基础上,优选出认为在去噪算法方面颇具优势的小波算法：采用不同阈值函数去噪方法对现有的毫秒脉冲星PSR 0437-4715的实际观测数据进行了实验研究和处理,进而将不同算法处理结果用信噪比和均方根误差两个重要评价指标进行了定性、定量的评估,并将不同算法的结果进行比较分析。同时,应用基于小波变换的空域相关性去噪法,及提出-种自适应阈值调整去噪方法进行了实际数据实验验证分析,认为自适应阈值调整去噪方法对处理毫秒脉冲星TOA数据,达到了很好的滤波效果,值得深化和推举。 此外,还利用高阶统计量法、卡尔曼及粒子滤波等方法对同一颗脉冲星数据进行了去噪、滤波处理的实验研究,并将不同方法实验处理结果进行了比较分析和讨论。对于高阶统计量法,我们主要从以下两个方面进行了研究：(1)高阶累积量,主要讨论了累积量域的自适应滤波算法,包括：基于误差准则J1(n)的自适应滤波算法CDLMS和基于误差准则J2(n)的自适应滤波算法HOS4-MSEA。对误差准则J3(n)由最速下降法得到CDEFWLMS算法。我们还采用了一种新的累积量域自适应滤波CDSWLMS。采用上述算法对脉冲星实测数据进行了实验研究和处理,结果表明CDSWLMS算法具有较好的滤波效果,值得推广。(2)高阶谱,主要研究了基于双谱的信号重构,研究发现采用高阶谱法获得的信号轮廓更为真实,但非信号区的噪声也较大,这种方法还有待于进一步的改进。对于卡尔曼及粒子滤波法,主要是考虑到脉冲星观测模型中含有非线性因素,我们分别采用线性滤波算法和非线性滤波算法对其进行了处理,并对结果进行了比较分析和讨论。