通信技术的快速发展使得数字通信信号的调制类别变得愈加多样化,通信信号调制识别不仅在民用方面发挥着巨大的作用而且军用方面同样扮演着重要的角色。调制识别在信号处理领域已成为热点研究课题,它的主要任务是在对截获的未知信号进行处理之后从中提取出来合适的特征参数,然后根据提取出来的特征参数再采用适当的算法来对调制信号做出判决,确定出信号的调制方式,为之后信号的处理及分析提供依据。本文主要对数字通信信号在复杂的噪声环境的调制识别进行了研究,主要做了以下工作:1.本文介绍了常见的数字通信信号的调制原理、数学表达形式以及关键技术,为后续的数字调制信号的识别提供了理论依据。2.在高斯白噪声信道环境下,对信号的调制识别进行了研究。针对现有基于高阶累积量调制识别方法存在的识别信号数量少、抗噪声性能差等问题,本文提出了一种基于八阶累积量与二次方谱的调制识别方法,利用信号的四阶、八阶累积量以及信号二次方谱的谱线特征构造出了四个特征参数,实现了对4ASK、2PSK、QPSK、OQPSK、8PSK、π/4-QPSK、2FSK、4FSK、8FSK、8QAM、16QAM、32QAM等12种信号的识别,并将提出的方法在相同的条件下与文献中同类方法进行实验对比及分析。结果表明,本文所提的算法在信噪比等于4dB的环境下,12种信号都可以实现90%以上的识别率。在识别信号数量、抗噪性能、识别率方面均优于文献[43]、文献[45]的方法。3.对信号在非高斯噪声环境下的调制识别进行研究。重点研究Alpha噪声下基于信号循环谱的调制识别技术。首先介绍了Alpha噪声的含义以及特点,针对已有识别方法存在的低混合信噪比下识别性能差、复杂度高等问题,本文在Alpha噪声环境下提出了一种基于循环谱谱线特征的调制识别方法,通过分析预处理后信号的循环谱谱线特征,构造出四个特征参数,实现了对2PSK、QPSK、2FSK、4FSK、MSK5种信号的识别,并将提出的方法在同等条件下与文献中同类方法进行实验效果对比及分析。结果表明,本文所提方法在在混合信噪比为3dB时,五种信号的识别率均达到100%。在抗噪声性能、识别率方面均优于文献[55]、文献[56]的方法。