无线通信系统在带给人们方便快捷的数据传输同时,其固有的开放式传输环境也决定了其在安全方面的脆弱,所传输的信号容易被第三方侦听和破译。如果能够构造不具备循环平稳特征和各态历经特征的无线通信信号,则观测值越多,对该类型无线通信信号特征的描述就越模糊,就有望获得更优的隐蔽性、抗截获和抗分析性能,从而增加无线信道的安全性。而时频分析工具生成的能量密度函数能够反应某一个确定的时、频范围内信号能量的分布情况。因此,时频分析工具常被用于处理时变信号,而分数阶傅里叶变换是分析时变信号的有效工具之一。本文对分数阶傅里叶变换的基本原理和计算方法进行了研究,并以一种典型的非平稳信号——Chirp信号为例,对不同采样频率、采样时间和频率交叠等参数情况下,基于分数阶傅里叶变换的Chirp信号检测性能进行了分析和比较。实际工程中,有限长Chirp信号通过分数阶傅里叶变换处理会呈现能量聚集特性,因此特殊情况下的非平稳通信信号经过分数阶傅里叶变换后也有可能会呈现局部的能量聚集特性。以此为背景,本文主要完成以下研究内容:(1)基于对分数阶傅里叶变换理论的深入研究,对比其离散实现算法,选出了一种适合分析Chirp信号的离散实现算法,并构造出基于该离散实现算法的Chirp信号参数估计模型。(2)基于上述参数估计模型,分析高斯白噪声对利用分数阶傅里叶变换分析单分量Chirp信号和多分量Chirp信号的影响。仿真结果表明,在信噪比很低时,仍能检测Chirp信号。(3)通过详细的公式推导和实际仿真,分析采样频率、参数的不同区间设置、阶数采样间隔、频率交叠以及采样时间对参数估计性能的影响,并得出相关结论。(4)利用分数阶傅里叶变换在几种特殊情况下分析所构造的非平稳信号,得出利用分数阶傅里叶变换可以检测频点数很少的非平稳通信信号这一结论。