一些通信系统中的人工信号,其某个统计参数随时间周期变化,这样一类信号被称为循环平稳信号。在高斯分布噪声环境中,循环平稳信号的循环谱估计方法主要包括离散频率平滑算法和离散时间平滑算法等,载频的估计方法主要包括周期图法、频率居中法、零交叉法、相关函数法以及基于循环谱的方法等。但是,在水声信号处理、金融数据分析、生物医学信号处理、地震探测等实际应用中广泛存在非高斯分布的信号和噪声,传统的基于高斯分布模型的信号处理理论和方法在这些应用中显著退化,不能得到很好地应用。本文以α稳定分布为噪声模型,研究了循环平稳信号循环谱的估计方法,分析了AM、BPSK以及QPSK信号的分数低阶循环谱估计方法。文中给出了分数低阶离散频率平滑算法、分数低阶离散时间平滑算法、分数低阶FFT累积算法、分数低阶分段谱相关函数算法,并对其进行了计算机仿真分析。在此基础上,进一步研究了基于分数低阶统计量的AM、BPSK以及QPSK信号的载波频率估计方法。计算机仿真分析表明：基于二阶统计量的传统信号处理理论与方法在α稳定分布噪声中显著退化,不能达到信号处理的要求。基于分数低阶统计量的载频估计方法具有较强的抗干扰能力。