chirp信号是应用的非常广泛的一种超声信号,其频率成分随时间线性变化。可以使用Fourier变换来处理chirp信号,但是Fourier变换采用全局性的变换,只能描述信号在时域或者频域的特性,不能同时描述信号的时频特性。分数阶Fourier变换(FRFT)则能够同时描叙信号的时频特征,是一种新的时频分析手段,可以看成是信号在时频平面内坐标轴绕原点逆时针旋转任意角度后构成的Fourier域上的表示方法。对chirp信号进行FRFT具有重要意义,可以进一步提高信号的能量聚集性,增加成像深度。本文着眼于对chirp信号进行FRFT,研究其在生物医学超声信号处理、声纳运动目标检测、参数估计和运动目标成像等方面的应用。本文主要成果包括以下几个方面:首先深入分析了FRFT的原理、性质和数值实现,以及与其他时频分析的关系。其次,研究了chirp信号的检测与估计,chirp信号的分数阶Fourier域滤波等算法。再次,实现了chirp信号的检测与参数估计系统模型,将分级计算迭代算法应用于chirp信号检测。最后,建立了chirp信号在分数阶Fourier域上的滤波模型,在分数阶域对超声信号进行匹配滤波,并讨论了合成孔径声纳运动目标检测与参数估计方法和运动目标成像技术。仿真结果表明,对chirp信号进行FRFT并结合匹配滤波器处理,不但有普通编码超声成像算法的抗干扰能力强的优点,而且还可以进一步增强系统的抗干扰能力,提高信噪比,有效滤除噪声,改善成像质量,可以广泛用于超声成像等其他用途。