针对目前以高斯白噪声为模型的大部分跳频参数估计方法在α稳定分布噪声背景下,性能急剧下降的缺点,对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据,,将两组时频数据点乘,得到新的时频表示,基于时频分析的跳频参数估计方法,实现跳频参数的估计.仿真实验表明,提出的方法有效抑制了α噪声,在α=0.8,GSNR≥1 dB;α=1.5,GSNR≥0dB时,可以实现跳频周期的准确估计.在α=1.5,GSNR=3dB时,该算法跳变时刻估计值最大相对误差比STFT低3％、比分数低阶STFT低1.6％,跳变频率估计值更加精确.