随着通信业务的急速发展,调制模式的多样性使得电磁环境日趋复杂。如何对调制信号进行有效的识别,无论在民用领域还是军事领域都具有相当重要的研究意义。针对现有算法在低信噪比条件下识别正确率较低的缺点,本文在前人研究的基础上,进行了基于循环相关的调制模式识别及参数估计研究。本文首先综述了调制模式识别的研究现状,对现有调制模式识别算法进行了归纳和总结。针对现有研究存在抗干扰性能不足的缺点,选择基于循环相关的方法对调制模式进行识别。之后对循环相关的原理和数字实现方法进行研究,介绍了基于平滑处理的FAM和FSM算法,并给出了算法的具体实现步骤和流程。通过实验,对比了FAM和FSM算法的计算复杂度和分辨率然后针对FSM算法方差大的缺点,将FAM算法分段并行计算的优点引入FSM算法,给出了一种改进的FSM算法和具体实现步骤及流程。由于改进算法对数据分段后多次计算取平均,使方差降低为原来的1/K(K为分段数)。仿真实验验证了改进算法的可靠性。与FAM算法比较,在不增加输入数据量的同时,改进算法使谱频率的分辨率提高16倍；由于数据分段和多次计算取平均,带来了算法计算量的成倍增长。针对此问题,利用空间换取时间原理,提出一种频移信号的简化计算方法。即仅计算一次FFT并周期延拓后存储于内存中,用查表移位读取得到频移信号的计算结果。改进方法减少了FFT计算的次数,达到了不增加算法计算复杂度的目的,提升了改进算法的实时性。最后本文利用改进的FSM算法,对调制信号提取一组基于循环相关的联合特征参数{NR, D, MR1, MR2}集合。研究了信噪比在-10dB到20dB范围内,每一个特征参数的变化趋势,通过蒙特卡罗仿真实验确定最佳判决门限；提出了一种基于联合特征参数集合的调制模式识别算法,在MATLAB环境下,验证了该算法在信噪比大于5dB的情况下对2ASK、2FSK、BPSK、QPSK和LFM信号正确识别率大于95%；在确定调制类型的基础上,研究了基于循环相关的参数估计算法。针对信噪比小于-5dB时,载频估计归一化均方误差急剧增大的问题,引入信号高次方的循环谱特征改进基于循环相关的载频估计算法。实验结果表明,改进算法在信噪比大于-4dB的情况下,对2ASK、BPSK和QPSK信号的载频估计归一化均方误差小于0.15。且在信噪比继续降低的情况下,算法性能不会急剧恶化。