数字信号具有抗干扰能力强、易于加密等优点,在通信、雷达等领域有着广泛的应用。而数字信号调制识别是信号接收与信号解调的中间过程,在过去的二十年间它一直是电子对抗、频谱管理、软件无线电等方面的重要课题。本文在前人研究的基础上,对调频类内、调相类内和调相与正交振幅调制信号类间的调制方式自动识别进行了研究设计与改进。高阶累积量保存了信号的相位信息,能很好表征信号的星座图分布情况,同时高斯白噪声大于二阶的高阶累积量的值为零,所以高阶累积量具有很好的抗噪性。本文的调相信号的类内识别算法与调相和正交振幅调制信号的类间识别算法都是基于高阶累积量的。通过包络归一化消除成形滤波器对调相信号的幅度的影响,对信号进行移位共轭相乘,使仅适用于基带信号的高阶累积量可以适用于中频信号。本文经过理论与仿真分析给出了移位共轭相乘时的最佳的移位点数,根据高阶累积量的性质构造了2个参数来实现信号的MPSK信号的分类识别。对未经过包络归一化的信号同样进行移位共轭相乘,计算它的高阶累积量,并且构造出2个分类参数,从而实现了MPSK/MQAM的识别。仿真证明本文的算法比常用的瞬时相位法、谱分析法、循环谱方法以及高阶累积量方法有着更高的识别率和更短的响应时间。对于调频信号类内识别,本文在瞬时频率的基础上采用高阶累积量和谱分析相结合的方法。该算法可以在一定的信噪比和码速率范围内实现信号调制方式的正确识别。相对于瞬时频率绝对值的标准差、谱峰个数、信号微分后的高阶累积量等分析方法,本文的算法只需增加少量的运算就能达到更高的识别率,并且能够实现非整数的码元中心频率比的MFSK言号的调制方式的识别。本文最后介绍了一套硬件系统,并在系统中使用DSP芯片对算法进行实现。将离线训练的支持向量机写入DSP中,硬件系统对中心频率为160MHZ,信噪比高于一定值(调相信号为6dB,其余为8dB)的调制信号的识别率高于90%。最后在DSP芯片上将常用算法与本文算法进行识别率和响应时间的比较。硬件系统进一步证明了本文算法的可实现性、优越性和有效性。