连续相位调制(CPM)属于相位连续的恒包络调制,具有很高的功率利用率和频谱利用率,在移动通信、卫星通信以及深空通信等领域备受关注。CPM的最佳解调是基于最大似然准则的相干解调,最佳解调结构为匹配滤波器组加状态网格最佳路径搜索。然而,性能越优异的CPM,状态网格越复杂,解调的复杂度也越高。因此,本文主要研究低复杂度CPM相干解调技术。本文首先研究了CPM的状态网格转移和分解模型等重要概念,在此基础上,研究了CPM的最佳接收机结构,以及各参数对CPM性能的影响,证明了大的进制数和记忆长度可以使CPM具有更加优异的性能,同时也带来更高的解调复杂度。其次,研究了主流低复杂度CPM相干解调方法,分析发现,对于具有小型状态网格的CPM,这些方法效果比较显著;但对于网格宽度很大的CPM,这些低复杂度方法收效甚微。再次,研究了序列译码中的Fano算法。针对Fano算法删除概率过大的首要缺点,提出了约束法、条件返回层数限制法和自适应返回层数限制法这三种改进算法。仿真表明,相比传统改进算法,提出的改进算法能以更小的性能损失,更加显著地降低Fano算法的删除概率,使Fano算法的稳定性大大提升。之后,研究了CPM Fano算法解调的性能,并与维特比算法解调进行了对比分析。仿真表明,虽然误比特率性能略有损失,但Fano算法解调的复杂度远远低于维特比解调。继而提出了偏置量修正改进算法来缩减这一性能差距,使Fano解调的误比特率性能几乎和维特比解调一致,代价是增加了低信噪比时的计算复杂度。最后,将上述提出的降低删除概率的改进算法应用于CPM Fano解调,仿真表明,相对于传统算法,提出的改进算法可以更有效地降低Fano解调的删除概率,使Fano解调器的稳定性和实用性大大提高。