在通信传输系统，尤其是无线通信系统中，信号总会因遇到各种干扰而失真，这就要求对其采取纠错编码措施来应对各种形式的信道干扰，以提高通信的可靠性。信道编码的盲识别，是指依据接收到的码字序列，对编码的体制、编码方法和编码参数进行识别，是译码前的重要一步，可应用于信息对抗、技术侦察、智能通信等多个领域，具有十分重要的应用价值。目前来说，卷积编码盲识别的研究成果主要集中于识别方法的理论研究及软件仿真方面，基于硬件实现的成果相对较少。DSP作为数字信号处理领域的重要处理器，具有较强的处理能力、较快的处理速度、良好的可编程性以及很好的实时性能，易于实现自适应处理，为信号盲识别分析的高速实时应用提供了较为理想的硬件平台，将会在信道编码盲识别领域发挥其重要作用。论文以卷积编码盲识别的DSP实现为目标，对卷积编码盲识别算法及其实现中的技术问题进行了较深入的研究，在此基础上，提出了基于正交匹配追踪算法（OMP，OrthogonalMatching Pursuit）的卷积编码盲识别方法，进行了代码优化并在DSP上实现，主要内容包括：首先对卷积码及其盲识别的基本概念和常用算法作简要介绍；其次在借鉴前人对卷积编码盲识别研究的基础上，引入了稀疏分解的思想，说明接收码字原子分解模型的基本原理和主要优势，将信号编码的反向求解问题转化为有限域中的稀疏分解问题，将求解编码约束矢量转化为稀疏信号的重建问题，提出基于OMP算法的卷积编码盲识别方法，并进行仿真，证明了所提出方法的可行性；接着分别从原理图和PCB的角度阐述了硬件平台的设计思路与主要功能，说明了DSP模块和ARM模块的电路结构并介绍其实现过程，对外部存储器接口及其它外围辅助接口的连接方式做了详细介绍，并着重对双DSP之间及DSP和ARM之间互连方案进行分析，选用FIFO的方式实现双DSP之间的互连、HPI总线的方式实现DSP和ARM之间的互连，完成了系统硬件的设计加工；最后将基于稀疏分解的卷积编码盲识别方案在硬件平台上进行实现，同时讨论了核心算法在DSP上的实现流程，对算法的主要函数进行说明，并给出实现结果，与Matlab的仿真结果进行对比，验证了卷积编码盲识别方案在DSP上实现的正确性。