软件无线电是近年来随着微电子及计算机技术高速发展而产生的一种新的无线通信技术。其基本思想是构造一个具有开放性、标准化、模块化的通用硬件平台，把尽可能多的无线及个人通信功能，如工作频段、调制解调类型、加密模式、通信协议等用软件来实现。自软件无线电提出以来，国内外都在积极研究。　　传统的通信系统是针对于特定的调制样式，特定的带宽的单一型系统，一旦硬件固定，其参数也就固定了，所以，其应用范围非常有限，很不适应现在的多调制，多服务的通信系统。软件无线电要解决的也是这种事先约定性，它具有多功能，多调制，多频段的特性。由于多调制的存在，就要有自动的多调制的识别方法，如何将自动调制识别方法与软件无线电的解调方法相结合，同时实现信号的自动接收和解调，是实现软件无线电的关键技术之一，具有重要的应用前景。　　针对上述情况，结合多调制的软件无线电接收机，做了以下工作：　　首先阐述了软件无线电概念的由来，然后再对自动调制识别技术的发展过程及研究现状作简要总结。　　然后讨论了通信调制信号的特征，介绍了常用的通信信号的时域、频域特征，提取了基于信号的瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率以及功率谱的9个特征参数。　　接着研究了人工神经网络的方法及特点。对本文所采用的MLP神经网络结构和数学模型进行分析，针对BP神经网络存在的缺点提出了改进的弹性BP算法，并对神经网络的泛化能力进行优化提高。　　最后设计神经网络分类器，并通过改进学习算法、神经网络结构等大大加快了神经网络的训练速度，提高了识别的正确率。本文通过仿真验证了 AM、FM、BPSK、QPSK、8PSK、OQPSK、16QAM、GMSK共8种调制方式的自动识别，在8dB时识别正确率可达到90％以上。仿真结果表明，提出的方法在低信噪比下有较好的识别性能，为进一步研究非协作通信和软件无线电奠定了基础。