随着通信技术的快速发展,通信的体制和调制方式日益多样化,形成了多种通信体制并存的局面,给多体制间的通信互联带来了很大的困难；为了在同一接收平台上接收多种调制信号,介于信号检测和信号解调之间的调制方式识别技术得到了广泛的研究。近几十年,国内外许多学者对此进行了研究,取得了不少成果,但是仍然存在着严重的不足,尤其是在没有先验知识的情况下,算法总体存在着稳定的特征参数提取困难和低信噪比条件下识别率低的问题；而且通信信号调制方式自动识别至今仍没有一种通用的识别算法,研究工作大部分针对某几种信号,对其他信号算法则失效；所以,识别率和识别范围仍是通信信号调制方式自动识别技术发展的瓶颈,已经成为当前研究的热点。本文针对这些问题,对数字通信信号调制方式的识别进行了研究,围绕常用数字信号的识别问题展开了讨论。主要研究内容概括如下：1、对调制识别中常用的特征提取方法进行了理论分析和实验仿真,总结了瞬时特性、分形理论及小波理论对特定数字通信信号进行特征提取的优势和不足；改进了以高阶累积量为特征的调制识别算法,即将高阶累积量与小波相结合,提取性能优良的特征参数。改进算法降低了计算复杂度,提高了识别率。2、分析了调制识别的分类方法,对统计模式识别方法中决策树和统计学习理论中的支持向量机理论进行分析,选择支持向量机方法作为分类器,在一对一、一对多和有向无环图多类信号分类方法的基础上做了改进,提出了基于二叉树支持向量机的调制识别算法,进一步提高了识别性能。3、根据实际的通信环境,在多径信道下简化了基于谱相关函数的调制识别算法,提出了新的识别特征,对提取的特征参数进行了抗多径干扰的理论分析和实验验证。通过采用谱相关计算的频率平滑法,分析了数字通信信号在循环频率轴上的特征谱,提取了数字调制信号的循环谱、二次方循环谱和四次方循环谱的特征面和投影面,利用其相关系数作为特征参数,完成了多载波和单载波信号的识别,扩大了识别范围且取得了较好的识别效果。