信号调制方式的识别指的是在先验信息比较少的条件下,判断出截获的信号的调制方式。随着通信技术的理论研究的加深,以及大量的实际应用实践,信号的调制方式越来越复杂,为了更好的通信,传输有用的信息,我们一般在比较宽的频带上选择多种不同的调制方式,如何高效的、准确的确定信号的调制方式,在软件无线电和电子战系统中是至关重要的。本课题根据证据理论时空域融合模型建立了调制信号的识别模型,运用证据理论进行调制信号的识别,基于这种研究框架本文介绍了证据理论的相关知识,调制信号识别研究以及调制信号模型的构建和识别效果分析。论文具体研究了以下几个部分:首先,介绍了证据理论的基础。基本概率赋值函数是证据理论的重点,其获取方法是一个关键问题,本文介绍了层次分析法、目标类型和环境加权系数法、基于模糊集理论的方法和灰色关联分析获取基本概率赋值函数的方法;其次,对于不确定信息的处理方面,介绍了证据理论的方法,这是本文的重点,通过具体的数据分析,探讨了证据理论存在的一些问题,分析了一些改进算法的原理和不足。在前人研究的基础上提出了一种基于证据距离的改进算法,运用马氏距离计算证据之间的信任度,从而修正基本概率赋值函数,并将冲突系数引入到融合公式中,通过实例仿真对比分析说明了算法的有效性,增加了目标的信任值,降低了证据的不确定性,解决了冲突证据的融合问题;再次,介绍了调制信号的调制方式,以及调制信号的特征提取,为调制信号识别建立模板数据库提供理论依据,数据库特征包括信号的近似熵、奇异谱熵、功率谱熵和范数熵。除此之外,本文用单一特征对调制信号的识别进行仿真分析,说明了运用单一特征识别的识别效果;最后,综合之前的章节,借鉴证据理论融合模型,建立调制信号识别模型,采用调制信号的熵特征构建模板数据库,融合了调制信号的多个熵特征,运用证据理论对调制信号进行匹配识别,采用了逐步递进的方法,从信噪比已知情况下至信噪比未知的情况下,对调制信号进行识别,对模型的有效性和实用性进行仿真分析,实验结果表明模型的实用性很强,在先验信息极少的条件下仍能得到很好的识别效果。