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调制识别是非协作通信中的关键技术之一，在电子对抗、软件无线电等领域应用十分广泛。该过程介于信号检测与解调之间，由于对传输信号没有过多的先验信息以及在接收端有很多未知的参数，例如：信号功率，载波频率和相位偏移，时间信息等，导致对调制方式的盲识别是一项很困难的任务。此外，实际中存在多径衰落、频率选择性和时变信道等问题，使得这项任务变得更具有挑战性。数字信号的统计特性通常具有一定的周期性，被称之为循环平稳特性。由于不同信号的循环平稳特性差异明显，将信号的循环平稳特性应用于调制识别有着独特的优势：构造识别特征简单直观、区分度好；能够识别的信号种类多，而且不需要先验信息；在低信噪比条件下识别性能良好；能够对信号的调制参数做出比较精确的估计。本文主要研究了利用信号的循环平稳性对2ASK、BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、2FSK、4FSK、MSK、OQPSK等九种常见数字信号进行调制识别与参数估计的技术。首先，基于信号的循环谱相关，循环累积量，以及信号的功率谱，构造出分类特征，并从带内信噪比、数据量、采样倍率、成形滤波滚降因子等四个方面，详细研究了所提取的特征受这些因素的影响变化情况。然后，研究了基于信号循环谱相关的载频与字符率的估计，以及单频信号基于功率谱的载频与信噪比的估计。最后针对待识别的九种信号，对所提取的特征进行优化选择，设计了多特征域联合的调制识别方案，并进行了仿真分析。仿真结果表明，在没有先验信息的条件下，带内信噪比大于5dB时类间识别正确率可以达到80%，带内信噪比大于8dB时类间识别正确率达到90%；对于MPSK/MQAM信号，在带内信噪比大于15dB时类内识别正确率可以达到90%。