雷达目标检测算法在军用和民用等各领域都具有很高的应用意义,提高检测目标可靠性是雷达的重要作用之一。针对在海杂波背景中弱动目标的检测,传统的方法是从统计意义的角度对海杂波进行建模,实现雷达对目标有无的自动检测,然而在更加复杂的海杂波背景下,统计模型并不能完全体现海杂波的全部特征。在时频分析方法中,提取目标的频率信息可将目标回波近似为LFM信号,FRFT非常适合处理此类非平稳信号。因此,本文主要研究基于分数阶Fourier变换的雷达目标检测算法,结合分形理论,从而提高系统对动目标的检测能力。本文首先给出了 FRFT的定义和时频特性,以及用到的性质和特点,并介绍了一种快速离散计算方法。随后重点讨论了三种估计最优阶次的方法,特别是对分数阶域中心矩的方法进行详细的讨论,此方法可更快速有效地找到最佳旋转角,为检测做好前期工作。其次,利用FRFT针对海杂波和目标回波信号的能量集聚性不同来实现目标检测。其中先根据多普勒效应对雷达回波信号建模,介绍了实验用到的IPIX雷达数据和统计模型拟合分析,并针对不同统计模型下的海杂波进行检测验证。针对低信杂比情况下检测能力下降问题给出了移位对消改进方法,即将信号延迟前后在最佳旋转角时的模值相对消,从而改变信杂比,提高检测性能,其中重点讨论了延迟时间对检测的影响。最后,结合FRFT域分形差异对目标进行检测。首先需要对回波进行FRFT,在其最佳分数阶域上信号的信杂比得以改善,利用小波Hurst指数法计算分数阶域IPIX雷达数据有无目标单元时的Hurst指数,根据不同距离单元Hurst指数不同实现海杂波与目标回波的有效区分,其中着重分析了最佳选转角的选取问题。随后与时域分形差异检测方法进行比较,证明在低信杂比时经过FRFT预处理的检测性能比时域分形检测更高。