线性调频信号(Chirp信号)作为一种典型的时变信号，广泛应用于通信、雷达、声纳、医学以及地震勘探等众多信号处理领域。在许多情况下，一些频率时变特性复杂的非平稳信号也可以近似为多分量线性调频信号。因而对Chirp信号的研究同时具有理论意义及实用价值。时频分析方法能在时间－频率二维平面内表现信号频率随时间的变化情况，因而十分适合处理非平稳信号。针对现有的时频分析方法存在分辨率不高或交叉项干扰的问题，主要研究了两种十分适合处理Chirp信号的时频变换，即局部多项式傅立叶变换(LPFT)和分数阶傅立叶变换(FRFT)。本文主要包括如下研究内容：1、研究了局部多项式傅立叶变换的定义、性质以及理想的时频性能。对由LPFT时频谱产生的交叉项进行了定量的分析，指出在一定条件下交叉项可以忽略不计。将LPFT与短时傅立叶变换(STFT)和Wigner分布(WVD)进行仿真比较，结果表明LPFT具有比STFT更好的时频分辨率，在处理多分量Chirp信号时几乎不受交叉项的干扰，表现出比WVD更理想的时频分布。2、研究了利用局部多项式傅立叶变换估计多项式相位信号瞬时频率的基本原理。对于单分量Chirp信号，提出基于LPFT的分级搜索方法以实现对信号调频斜率的估计，再通过解线调方法求得信号的初始频率，在保证较高估计精度的同时有效减小了计算量。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。鉴于LPFT在低信噪比条件下仍能提供良好的时频分布，提出将LPFT谱与霍夫变换(HoughTransform)相结合对强噪声背景下的多分量Chirp信号进行检测与参数估计。将本文方法与WHT(Wigner-Hough Transform)方法进行仿真对比实验，结果表明本文方法具有优于WHT的抗噪声性能，在低信噪比环境下仍能实现对Chirp信号的检测与参数估计，且具有较高的估计精度。另外，针对强弱信号分量的遮蔽问题及Hough变换计算量偏大的问题，分别提出基于阈值分类与时频滤波的改进算法。3、研究了分数阶傅立叶变换的几种定义形式及基本性质。对利用FRFT检测并估计Chirp信号的基本原理进行分析，表明由于FRFT采用了线性调频基，因而特别适合处理Chirp信号。传统的基于FRFT的Chirp信号检测与估计方法需要对旋转角度进行扫描形成信号能量的二维分布，再对能量分布进行二维峰值搜索，因而运算量大，且要达到较高的估计精度运算量会成倍增加。针对上述问题，本文提出一种基于时延相乘及FRFT的快速检测与估计方法，并在区间搜索时采用优选法以减小搜索次数。该方法在提高估计精度的同时搜索运算量能大大减小。在处理多分量Chirp信号时，由于存在强信号“淹没”弱信号的情况，借鉴“CLEAN”算法思想，对多分量信号在分数阶Fourier域进行逐次滤波分离，从而抑制强信号分量的影响，将多分量Chirp信号由强到弱依次检测并估计出来，最后通过仿真实验验证了所提算法的性能。