已调波功率谱分析研究是利用概率统计理论，根据随机过程的有限观测数据进行频谱分量的分析，给出被分析信号的能量随频率分布的情况，借助信号处理技术和计算机快速处理能力，采用合理算法进行处理，为后继的调制类型自动识别(AMR)、解调等处理奠定基础。已调波功率谱分析广泛应用于民用通信与军用通信，比如：在无线电频谱管理与监控、通信对抗等领域，尤其对于非合作性通信：信号确认、干扰辨识、电子对抗、通信对抗、军事威胁分析等。 利用平滑周期图是功率谱密度分析的一种经典方法，是一种低分辨率的谱估计方法。现代谱估计方法利用参数化的模型，是一种高分辨率的谱估计方法。论文在理论上对ARMA(自回归滑动平均)谱估计、最大熵谱估计、多重信号分类(MUSIC)、Pisarenko谐波分解法、扩展Prony方法等进行了探讨和分析。通过建立常用调制类型信号源模型，针对AWGN信道和非AWGN信道，建立了ARMA随机过程模型，并进行功率谱分析的计算机仿真。 论文分别建立了AWGN信道、非AWGN信道模型和AM、OOK、SSB、FM、PSK、QPSK、FSK、MSK、GMSK九种信号源模型，分析、概括了AWGN信道、非AWGN信道模型的特性，分析了该九种信号源的时域特性和频域特性，并推导了时域表达式和功率谱密度表达式。在调制信号为随机信号，信噪比和载波频率可设置的情况下，设计了已调波功率谱分析的算法，建立了计算机仿真平台，并进行了计算机仿真，直观得到了该九种信号源分别在AWGN信道和非AWGN信道下的已调波功率谱图，同时统计了经典谱分析方法和现代谱分析方法的处理时间。 仿真分析结果表明：对已调波的功率谱分析，利用参数模型便于算法实现，可获得高的频率分辨率和较短的分析时间。