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随着通信信号调制方式的多样化和复杂化,信号调制方式的识别在短波宽带接收系统中的地位也越来越重要。因此本文重点研究了短波中OFDM、FSK、PSK和QAM四类数字信号的类间识别问题以及MQAM(M≤64)信号的类内识别问题,给出了QAM信号的载波频率估计方法,并在ADSP-TS201芯片上实现了信号的调制类型分类。主要内容如下：1.研究了多载波OFDM信号和单载波数字信号(FSK, PSK、QAM)的类间识别算法。利用OFDM信号的渐近高斯性,本文给出了一种基于特征参数Q(信号包络四次方的均值与包络平方的均值平方的二倍之差)的盲识别算法,文中进行了详细的理论推导。该算法不需要任何先验信息,特征提取简单,稳健性强,仿真分析和实际数据测试都证实了算法的有效性。此外,本文还从识别性能和运算复杂度两个方面将此算法和OFDM信号的常用识别算法(基于高阶累积量算法和基于高阶矩算法)进行了对照分析,仿真表明了该算法的优越性。2.讨论了单载波数字信号FSK、PSK和QAM的类间识别算法。本文将小波脊线用于数字信号的类间识别当中,获得了较好的效果。并且简要介绍了统计参数和差分包络这两种常用算法。文中分别在高斯白噪声信道和中等短波信道中分析了这三种算法的识别性能,结果表明小波脊线法的正确识别率最高,但同时运算复杂度也是最高的。3.分析了数字信号MQAM(M≤64)的类内识别算法。本文对已有算法(基于高阶累积量的算法)进行了改进,采用同样对高斯白噪声不敏感的特征参数Q代替六阶累积量,该算法的改进一方面提高了识别性能,另一方面降低了运算量,文中对此进行了详细论述,并通过仿真试验分析了算法的识别性能。4.对QAM信号进行了载波频率估计。针对信道的具体情况,本文给出了不同的频偏估计算法。首先利用信号的瞬时相位粗略估计出信号的载波频率,当信道条件较好时采用分段DFT相位差法对频偏进行精确估计,试验证明算法在高斯白噪声信道和良好、中等短波信道下具有较好的估计性能；当信道条件恶劣时,采用具有良好抗噪性和较高估计精度的循环相关方法解决此时的频偏估计问题,文中充分考虑了短波信道和脉冲成形对算法的影响,仿真表明该算法具有一定的抗衰落能力。5.在ADSP-TS201芯片上实现了本文给出的调制识别算法。依据课题需求,构建了DSP模块的整体结构,并通过一系列程序的优化措施,在ADSP-TS201芯片上完成了信号的调制类型识别。