稳健检测（robust test），工学-信息与通信工程-信号检测与估计-假设检验-稳健检测，现代检测理论的一个分支。用经典参量检测理论解决从噪声中提取信号问题，往往会遇到对背景噪声的统计特性缺乏先验知识的困难。稳健检测是为了克服这一困难而发展起来的。与参量检测方法比较，稳健检测的特点是不需要确定的噪声概率分布模型，而是以首先假设与实际噪声相近似的一族分布函数作为解决问题的起点。曾经提出过几种分布函数族模型，对于下式的混合模型的研究最为广泛：式中为噪声概率分布集合，其中每个元素都是由已知的名义分布与未知的污染分布的加权和组成，加权系数分别为与，是一个小的正数，称之为污染度。污染密度函数则属于在某些很松约束条件下的分布集合。当时，转移概率分布完全已知，检测问题就变成了参量检测问题。当时，转移概率分布完全未知，检测问题将变成非参量检测。一个经典估计方法是在给定分布下求理想估计。假设条件变化时，往往性能大减，缺乏稳健性，完全依赖于基础分布。另一个极端是非参数方法，它完全自由于分布，除要求分布为连续之外，不做任何假设和限制。由于试图适合如此广泛的范围，使得估计器的有效性不高。