空间传播的通信信号采用不同的调制方式。在许多应用中，需要监视通信信号的活动情况，区分信号的性质，甚至截获其内容。例如民用当局希望监视信号传输，以实现信号认证、干扰识别和频谱管理。在军事应用中，通信情报系统作为电子战的电子支援措施之一，用来完成电子频谱监视，进行威胁分析，帮助选择干扰策略，以及截获有用军事情报。 调制方式是区分不同性质通信信号的一个重要特征，而要截获通信信号的信息内容，必须知道信号的调制方式和调制参数。给定一段接收的通信信号，调制识别的目的就是在未知调制信息内容的前提下，判断出通信信号的调制方式，估计出其调制参数。 本文针对AM、DSB、LSB、USB、FM、2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、MSK、GMSK、BPSK、QPSK、OQPSK共14种调制类型识别问题，采用了统计模式识别的方案，在SNR≥8dB时，识别正确率达到97％以上。其特点是，识别无须任何先验知识，识别的调制类型多，识别的正确率高，达到了自动分类识别的目的，并有利于实现识别的实时化，仿真结果表明了此方法的优越性。 本文的研究内容主要包括以下几个方面： (1)研究了常用调制方式识别的特征集，提出了好的特征的3个要求，为寻找好的特征集提供了理论依据。 (2)在此基础上从信号中提取了9个基于信号时域包络、相位、频率及信号复杂度的统计特征参数，构造了特征集； (3)对神经网络进行了改造，通过决策树的分析，设计了分层结构的神经网络分类器，并通过改进学习算法、目标矩阵和神经网络隐层层数等大大加快了神经网络的训练速度，提高了识别正确率。 (4)研究了通信信号载波频率、码速率的估计问题，理论分析和计算机仿真表明算法具有好的工程实用性。