在现代通信系统中,非协作通信系统广泛应用于军事与民用领域,通信信号盲检测与识别技术在非协作通信系统中占有重要的地位。软件无线电因其良好的灵活性、实时性和可移植性而被广泛应用于通信、雷达等领域。本论文主要围绕在非协作通信环境下构建基于软件无线电的通信信号盲检测与识别系统所涉及的关键技术展开研究,具体包括软件无线电技术以及通信信号盲检测、盲源分离、参数分析等内容,通过搭建系统试验平台对所设计的技术方案进行验证。首先介绍软件无线电技术基础内容,软件无线电信号接收平台是后续信号处理环节实现的基础。其次针对通信信号的存在性检测问题,研究了基于功率谱分析、基于循环谱分析以及基于时频分析的三种信号盲检测方法,通过仿真实验对比分析了这三种信号检测算法在不同信噪比条件下对单一信号和多分量信号的检测性能。然后为了解决线性瞬时混合模型下的正定和超定盲源分离问题,对FastICA算法进行研究。本文在基于负熵最大化的FastICA算法基础上,提出了一种基于四阶累积量联合对角化的FastICA改进算法。该算法首先对观测信号构造四阶累积量矩阵,并对此矩阵进行联合对角化获得初次分离信号,然后利用FastICA算法实现信号的二次分离。仿真结果表明,本文的FastICA改进算法能够在保证分离精度的前提下,降低运算的迭代次数,进而加快算法的收敛速度。接着对通信信号的参数分析技术进行研究,包括信号的基本参数估计以及信号的调制类型识别。研究了通信信号的码元速率、载波频率以及信噪比的估计方法,并通过仿真实验验证了这些方法的有效性。通过对信号的瞬时特征参数进行分析并优化,采用了一种基于决策树的调制识别算法来实现对AM、DSB、VSB、LSB、USB、FM、2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK共12种常用的模拟与数字调制信号的调制类型识别。仿真结果表明,在信噪比大于15dB的条件下,该算法的整体正确识别率达到90%以上。最后搭建系统试验平台并进行测试,通过软件无线电设备对接收信号进行采集,利用计算机软件完成信号采集数据的盲检测、盲源分离以及参数分析。测试结果符合预期目标,验证了该系统试验平台的可行性。