随机共振（SR）作为一种信号增强技术被广泛应用于恢复和增强淹没在噪声中的周期或非周期信号。然而，系统参数和噪声强度往往会影响SR性能。为了获得更好的共振性能，通常使用几个指标来确定这些参数，包括信噪比、放大系数和互相关系数。然而，对于线性调频（LFM）信号，这些指标可能不再起作用，从而使SR无法从原始信号中恢复未知的LFM信号。因此，这在一定程度上限制了SR的应用。为了解决这个问题，我们在这里定义了一个新的指标，以在分数傅立叶变换的帮助下表征未知的线性调频信号。在该指标的指导下，SR能够从原始信号中恢复未知的LFM信号。此外，为了提高信号处理的有效性，采用基于云模型的遗传算法实现自适应SR。
