通信信号调制识别在军民领域中具有重大的应用,如何识别通信信号的调制方式一直是亟待解决的问题。伴随着信息化进程的推进,电磁空间复杂多变,信号调制方式多种多样,信道环境中充斥着各类干扰噪声,由于各种噪声的干扰导致接收到的信号是不确定的。一般来说,通常假设信道环境中的噪声是符合高斯分布的,然而在实际无线信道中,这类噪声往往具有显著的强脉冲特性,传统的高斯分布假设已不能对其进行正确地描述。经过广大专家论证发现,Alpha稳定分布描述这类强脉冲噪声最合适。因此,针对如何识别Alpha稳定分布噪声环境下通信信号的调制方式进行研究很有必要,具有很大的实用意义。本文旨在研究Alpha稳定分布噪声环境下,通信信号的调制识别问题,主要工作如下:(1)研究了Alpha稳定分布的定义和性质,仔细分析了各个参数的特性。利用无穷级数逼近法实现了概率密度函数的计算,并给出了该分布的三种常见特例。通过仿真比较发现,由于Alpha稳定分布噪声没有二阶以上的统计量,传统高斯假设下的许多调制识别方法在该噪声环境中性能明显减弱。(2)研究了基于分数低阶统计量的调制识别算法。首先介绍了几种常见分数低阶矩的概念。然后,提出了基于零阶统计量实现Alpha稳定分布参数估计的方法,仿真结果表明该方法具有较好的估计效果。最后,引入了分数低阶循环谱的概念,并定义了五个相关系数。提出了基于分数低阶循环谱相关系数的调制识别算法,利用五种不同判决门限的差异,通过判决树分类器实现了常见数字信号的分类识别。仿真可得,该方法可以较好的区分出信号的调制方式。(3)研究了基于多重分形谱的调制识别算法。介绍了分形理论的相关概念,分别基于Hausdorff维数和广义维数两个角度描述了多重分形谱。提出了基于关联积分法提取信号多重分形谱特征的方法,利用关联积分和广义维数计算获得信号的有关特征参数。提出了基于多重分形谱的调制识别算法,仿真分析了信号和噪声的多重分形谱特点,通过提取多重分形谱特征参数的差异实现了信号的调制识别。仿真表明,此算法能够区分信号的调制方式,且比单一维数的识别效果更好。(4)设计实现了数字信号调制识别系统。针对识别过程的数字信号生成器、信号存在性检测以及信号识别训练器三个重要步骤,分别设计了相应的GUI界面。结合分数低阶循环谱相关系数和多重分形谱两种调制识别算法,设计了数字信号调制识别系统,该系统可以方便有效地实现常见数字信号的调制识别。