随着通信技术的不断发展,无线通信数字调制模式识别技术在通信和信号领域扮演着越来越重要的角色。数字通信信号的调制模式识别技术是通信系统中信号解调、信息提取和信号检测的关键技术,在合作和非合作通信领域都具有很重要的应用价值。目前,调制模式识别的方法主要包括基于统计理论和基于判决理论两大类,本论文主要研究基于统计模式的数字调制模式识别方法。首先,本文介绍了常用的几种数字调制信号,并对基于希尔伯特变换的瞬时信息提取、常用的载波频率估计和码元速率估计方法进行了研究。其次,在现有数字信号特征参数提取方法的基础上,提出了一种对八种常用数字信号进行调制模式识别的改进方法,提取六个特征参数,利用各信号的特征参数与门限值进行比较,确认调制类型。仿真结果表明,改进后的方法性能优于基于瞬时特征参数的经典方法。再次,为了克服二阶统计量的缺点,本文选用了高阶累积量这一分析工具,提出了基于高阶累积量的识别方法,对六种数字信号进行调制模式识别。仿真结果表明,该方法在信噪比大于2dB时,正确识别率可达99%以上,因此在低信噪比条件下仍有较好的识别效果。最后,本文引入了小波变换理论,介绍了小波变换的性质、常用数字信号的小波变换形式以及归一化形式。在此基础上,利用小波变换和类间识别器,实现了对三种常用数字信号的类间识别,并取得了很好的识别效果,仿真结果表明,识别正确率在OdB时可达99.4%。因此,在低信噪比下,该方法有较好的识别效果。