在国家对无线电设备市场开放以后,无线电发射设备泛滥。很多不法分子利用这些无线电发射设备占用正常的调频广播频率干各种违法的勾当,甚至已经影响到了社会的稳定和人民生命财产的安全。这使得无线电的管理工作更加的复杂、困难。非法广播电台的问题,迫切需要得到解决。在这种背景下,本文针对上述问题,本着能够更好的服务于无线电管理工作,展开了对非法调频广播信号识别系统的研究。本系统采用BP神经网络算法对调频广播信号进行分类识别,搭建了一个三层的BP神经网络,通过实验设定其参数。使用西华大学无线电管理技术中心采集调频广播FM91.4MHz频点的合法信号和非法信号的实时数据,建立样本库,提取特征值。选出具有代表性的五个特征值(均值、方差、标准差、最大值、中值)作为BP网络的输入,将非法信号和合法信号两个样本的期望的输出分别标记为0和1,进行网络训练,生成稳定网络。应用MATLAB将训练的网络编写成function形式的函数,保存为M文件,然后生成为.NET类型的DLL组件,方便我们后面编写调频广播信号识别系统时的调用。应用Visual Studio 2008进行调频广播识别系统的开发。设计了具有四个功能模块的客户端界面,它们分别是实时数据的频谱图形显示模块、监测站和频点信息显示模块、调频广播信号识别结果显示模块和功能控制模块。通过RMTP协议连接西华大学无线电管理中心的华日监测设备,实现了通信和采集实时数据并显示。通过.NET和MATLAB的混合编程,加载MATLAB生成的DLL组件并对其进行引用,对接收到的实时数据进行处理,计算其特征值,并将特征值输入BP神经网络进行识别,显示监测结果。本文针对非法广播电台问题,选择FM91.4MHz频点进行试验,设计基于BP神经网络算法的调频广播信号识别系统。