调制识别技术广泛应用于各种场合,相关研究具有重要的现实意义和理论价值。虽然已经取得了很多成果,但随着信道环境日益复杂,各种新型调制方式的出现,仍有不少问题亟待解决。非合作衰落接收环境下,先验信息少,预处理、参数提取精度受限,现有方法识别效果有待提高。为了实现该环境下信号有效识别,本文开展衰落信道非合作接收环境中识别技术方面的研究,成果与主要贡献如下:一、详细阐述了调制识别方面的研究进展,并按信道环境、预处理要求对已有调制识别方法进行归纳。对常见方法在识别性能、计算复杂度等方面进行比较,为各种条件下识别算法的选取提供参考。二、建立衰落信道非合作接收处理模型,分析该模型下各种信号调制特征。研究的信号类型包含常见的单载波调制信号,以及正交频分复用(OFDM)和偏移正交幅度调制(OQAM)等多载波调制信号。提出的特征可由基带接收信号直接提取,受噪声和衰落的影响小。研究内容如下:1、分析衰落信道下OFDM和OQAM基带信号谱相关特征,修正了OFDM和OQAM等多载波信号谱相关函数模型,证明了多载波信号的谱相关函数存在由调制序列自身周期性引起的循环平稳特征。2、分析衰落信道下OFDM和OQAM基带信号的二阶循环平稳特征,提出并证明了信号的循环累量的相关表达式。3、结合已有成果,分析常见单载波数字调制信号的循环平稳特征,提出并证明了单载波信号在衰落信道非合作接收处理模型下的相关结论。三、针对衰落信道非合作接收中参数估计方面的问题,开展相关内容的研究。其中:1、针对现有频域谱相关估计算法估计方差大,将数据加窗、重叠等处理方法引入频域估计算法,提出了一种改进的循环谱估计快速算法。与原方法相比,在估计性能不降低的条件下,该算法能有效降低估计方差。2、提出一种零前缀OFDM信号参数盲估计算法,利用信号的二阶循环累积量特征,实现了对衰落信道下信号符号周期、零前缀长度等多个参数的联合估计。较已有方法,算法在频率选择性衰落信道下,估计特征更加稳健,能够实现调制参数有效估计。3、利用衰落信道下OQAM信号二阶循环累积量和循环谱特征,提出了一种参数盲估计算法,实现了对OQAM信号符号周期、子载波数等参数的估计。通过实验进行验证,结果表明:算法能够在衰落信道盲接收条件下实现OQAM信号调制参数有效估计。四、针对已有衰落环境下信号识别方法预处理要求高、识别种类有限、不适合非合作环境的问题,开展相关信号识别算法方面的研究。其中:1、针对现有多载波信号识别方法识别种类有限,提出了一种改进的OFDM信号分类算法。扩展原算法多载波识别种类,实现在频率选择性衰落信道下,包括零前缀OFDM在内的多载波信号有效区分。2、针对衰落信道下常见数字调制识别算法预处理要求高的问题,提出了一种衰落信道盲接收条件下的调制识别算法。该算法利用循环累积量的循环频率分布特征,结合循环平稳性检测,与已有算法相比,能够在无复杂预处理的条件下,更有效地实现衰落信道低信噪比接收环境下信号区分。3、综合利用本文各种特征以及支持向量机(SVM)分类器,提出了基于SVM和循环平稳性检测的识别算法,进一步扩大分类集、提升识别效果。全文最后介绍了课题相关工程实践情况,对工作进行了总结,指出尚存的不足,并对下一步研究进行了展望。