调制解调是软件无线电的关键技术环节，是软件无线电技术研究的核心内容之一。随着通信技术的发展，无线通信环境日益复杂，通信信号可以在很宽的频带上采用不同调制方式。通信信号调制识别的基本任务就是在多信号环境和有噪声干扰的条件下确定出接收信号的调制方式和其它信号参数，从而为进一步分析和处理提供依据，是构成基于软件无线电的通用接收机和智能调制解调器的重要技术基础。 本文在前人研究的基础上，通过对信号时域特征的分析，研究了模拟信号、数字信号、模拟数字联合信号调制识别问题，并针对似然比分类器的缺陷，将具有超强识别能力的神经网络用作调制识别的分类器。主要工作可概括如下： (1)论述了信号调制的通用模型，信号调制自动识别的常用算法。对模拟调制信号、数字调制信号及模拟数字信号的联合自动识别的常用特征参数进行了研究，分析了各参数的特点。 (2)研究了人工神经网络在调制识别中的应用，重点对BP算法及其四种改进算法在调制信号识别中的应用进行研究，推导出算法形式，分析了算法性能，进行了计算机仿真。将加入动量项与自适应学