为了在信号密集和有噪声干扰的环境下判断出接收信号的调制方式,通常使用调制识别技术。调制识别技术在民用和军事无线通信中的信号监测、信息截获、干扰识别和电子对抗等方面有着广泛的应用,是认知无线电、频谱感知等领域研究的基础,因此这一技术的研究从未间断并越来越受到人们的重视。本文在前人工作的基础上,对数字通信信号的调制识别技术进行了研究和探索,取得的主要成果和创新点有:(1)针对四种数字调制信号MASK、MFSK、MPSK和MQAM识别问题,根据归一化前后调制信号的小波变换包络之间的差异性,提出基于小波变异系数差值和小波相似度特征的识别方法。首先在不同小波尺度下,采用小波变异系数差值和小波相似度作为MASK、MFSK、MPSK和MQAM信号类间识别的特征参数;然后在调制信号的类内识别中,分别采用高阶累积量值和未归一化小波变换包络的标准差值作为特征参数实现对调制信号的识别。该方法特征复杂度低,参数容错性强,在较低信噪比环境下有较好的识别效率。(2)针对单通道时频域混叠信号环境下难以处理的信号调制识别问题,研究了一种将高阶累积量与循环矩相结合的识别方法。首先对混叠信号的高阶累积量特征进行分析;然后引入循环矩特征增加高阶累积量特征的识别范围;最后联合两种识别特征利用基于结构风险最小化准则的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)对混叠信号调制方式进行有效的识别。该方法鲁棒性强,保持较少特征参数的同时能够识别较多的信号类型。