针对低占空比下传统算法参数估计性能下降的问题,提出了一种高斯加权分数阶傅里叶变换(GFRFT, Gaussian-weighted fractional Fourier transform)参数估计方法。给出了时限信号GFRFT的定义并推导了其模值平方的特性,研究了高斯白噪声背景下GFRFT 的输出信噪比并给出了闭式表达式,进行了仿真实验并讨论说明了该方法的适用条件。仿真结果表明,该方法在低占空比的情况下可以有效地提高参数估计精度。