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随着现代战争中电子对抗与反对抗斗争的日益激烈，对敌方雷达信号的侦察与分析成为了掌握战争主动权的关键。连续波雷达信号具有大占空比和非常低的峰值功率，往往淹没在噪声之中难以检测，而线性调频连续波(LFMCW)等信号由于其复杂调制形式进一步增加了雷达信号截获与分析的难度。为此，本文利用周期分数阶傅立叶变换(FRFT)研究了一类具有LFMCW时频特征的连续波信号的检测、参数估计和交叠信号分离等算法。主要工作及成果如下： 1.针对传统的LFMCW信号检测方法处理增益不高且较难确定检测门限的问题，提出了一种基于周期FRFT的LFMCW信号检测与参数估计算法。算法首先研究了高斯白噪声和LFMCW信号在周期FRFT域的概率统计特性，求出其概率密度函数；然后采用Neyman-Pearson准则设定检验统计量，根据噪声在周期FRFT域的概率密度函数和预先设定的虚警概率自适应地确定信号的检测门限；最后，利用周期FRFT域峰值的四维坐标实现LFMCW信号的检测与参数估计。仿真结果表明，该算法可以有效利用多个周期的调制信息来提高信号的处理增益，实现了低信噪比条件下信号的检测和参数的精确估计。 2.针对周期FRFT估计对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号参数时四维搜索运算量较高的问题，提出了基于周期FRFT和Radon-Ambiguity变换(RAT)的STLFMCW信号检测与参数估计算法。算法首先分析了周期FRFT对STLFMCW信号的适用性，采用RAT估计信号的调频斜率，RAT仅需进行一维角度搜索，可以降低周期FRFT的搜索维度；然后根据噪声在周期FRFT域的概率统计特性自适应地确定检测门限，通过门限比较即可完成信号的检测与参数估计；最后，将周期FRFT进一步应用于具有LFMCW时频特征的多相编码连续波信号中，提出了基于周期FRFT的多相编码连续波信号检测与参数估计算法。仿真实验表明，在低信噪比条件下，该算法能够实现STLFMCW信号和多相编码连续波信号的检测与参数估计。 3.针对强弱信号交叠时强信号对弱信号的遮蔽效应，造成无法对弱信号进行检测的问题，提出了一种基于周期FRFT的交叠类LFMCW混合信号的检测与分离算法。算法首先根据信号周期FRFT所得到的搜索参数，组成解调因子，将宽带LFMCW信号转化为近似单频信号；然后针对强信号分离后弱信号的保留问题，设计了一种频域窄带滤波器，在充分滤除强信号的同时，实现了弱信号的有效保留；最后，将该算法推广应用于STLFMCW信号和多相编码连续波信号，并分析了其可行性。仿真结果表明，该算法在低信噪比下可以有效地对强弱交叠信号进行检测和分离，且分离后的信号具有抑制噪声的效果。