随着无线通信技术的快速发展和广泛应用，电磁环境变得更加复杂，电磁频谱资源日益匮乏。在电磁频谱资源的优化管理中，电磁频谱监测发挥着越来越重要的作用。作为电磁频谱监测的关键技术，调制识别和参数估计面临许多困难和挑战。本文针对电磁频谱监测在低信噪比和有限数据下的需求，研究了数字通信信号的调制识别和参数估计方法，并结合电磁频谱监测的网络化结构，对分布式调制识别与参数估计方法进行研究，最后进行工程实现。论文主要工作总结如下：1．针对低信噪比和小样本情况下数字通信信号的分类问题，研究了基于循环谱的调制识别方法，并设计了一种分布式调制识别方案。首先提取一组简单的循环谱特征，结合决策树分类器完成了ASK、FSK、MSK、PSK和QAM等7种信号的识别。然后针对基于决策树的调制识别方法在低信噪比和小样本情况下的不足，给出了一种改进的基于特征选择和支持向量机的调制识别方法，随着信噪比和样本规模的变化自动选择分类有效特征，相比基于决策树的调制识别方法提高了信号识别正确率。最后结合电磁频谱监测网络化结构，设计了一种多节点协作调制识别方案，既降低了节点平均能耗，又提高了识别正确率。2．针对有限数据条件下MPSK信号的符号速率估计问题，研究了基于循环谱和主分量分析的符号速率估计方法。针对有限数据条件下循环谱的谱线特征受到背景色噪声干扰的问题，给出了一种基于主分量分析(PCA)的符号速率估计方法，提高了符号速率估计精度，并适用于不同升余弦滚降系数的MPSK信号。针对电磁频谱监测网络中的符号速率估计问题，利用多节点联合的循环谱截面做主分量分析，提取第一主分量完成符号速率估计。仿真表明，当多个节点估计性能相同或者相差不大的情况下，基于主分量分析的分布式估计相比估计性能最高节点提高了估计精度。3．结合信号处理单元硬件平台设计了电磁频谱监测的总体方案，完成了相关硬件模块的实现，并在平台上完成了调制识别和参数估计算法的DSP实现。首先给出硬件平台的实现方案和硬件结构，根据电磁频谱监测需求完成信号处理方案和相关模块的设计与实现。然后设计并实现了调制识别与参数估计算法的DSP处理流程，给出了分布式调制识别和参数估计方案，编写了信号处理单元的软件控制平台。最后设计了系统测试方案，完成了算法功能测试。测试结果与研究结论相符。