软件无线电的基本思想是构造一个具有开放性、标准化、模块化的通用硬件平台，通过加载不同的软件来实现不同的无线电通信功能。为了实现软件无线电多模式的通信体制，需要对接收到的调制信号在非理想化的信道特性下进行调制方式的自动识别。本文对软件无线电的这项重要技术做了深入的研究。 本文首先介绍了软件无线电的概念、体系结构和相关理论，然后针对调制识别系统的组成结构，将工作重点放在特征提取和分类器设计上。本文研究了两种特征：信号的时域瞬时特征和基于小波分解的多分辨率特征；同时研究了三种分类器：即平行判决分类器、BP神经网络分类器和支持向量机分类器，并将它们加以改进后应用到调制识别系统当中，取得了良好的识别效果。通过使用MATLAB和LIBSVM软件进行仿真实验，得出如下结论： 1、时域瞬时特征易于提取，但该特征受噪声影响较大；多分辨率特征受噪声影响较小，具有较强的抗噪性能。 2、平行判决分类器结构简单，适于在线处理：神经网络分类器避免了为每个特征设定门限，具有较好的自适应性；支持向量机分类器不仅不需要设定特征门限，而且具有良好的推广能力，在样本数较少的情况下同样会取得良好的分类效果。 3、文中使用的各种调制识别模型都具有良好的识别性能。