在当今时代背景下,全频段通信信号的时频分析以及调制识别具有现实需求和重要意义。通信信号的时频域分析可实现对接收信号的数据处理从而获得信号基本参数信息,调制方式的识别可以帮助接收端从复杂电磁环境中准确接收信号并且可以帮助确定后续处理采取的解调方式。为了满足实时化处理需求,需对大数据量信号完成快速计算。因此本文研究的重点是利用GPU处理器具有的强大并行计算能力,使用统一计算设备架构CUDA利用GPU的多线程资源完成时频分析和调制识别的实时化处理。本文从时频分析与调制识别两个角度出发,设计一个软件系统实现复杂电磁环境下的信号检测与侦察,以此为基础课题的重难点主要体现在实时处理上。因此本文致力于更深入的研究部分现有并行算法如STFT并行算法、峰值查找并行算法、复数点乘/求模并行算法等,并结合部分软件功能提出了新的相关并行算法如检波/保持并行算法、脉冲过渡区外/过渡点数据查找并行算法等。通过对相关信号处理理论的分析,基于CUDA编程应用并行算法在GPU处理器上实现软件系统的时频分析功能。按照软件功能顺序依次设计,首先分析了该功能涉及到的信号处理理论,其次经过对理论的分析设计功能实现方案并进行该方案的验证,然后详细介绍了应用的或提出的该功能计算的并行算法,特别是对并行流程以及kernel函数中的各参数进行了具体介绍,并行算法将是本部分研究内容的重点,最后通过对功能实现结果的分析进一步验证该方案的有效性,并通过部分测试实验来验证并行算法在处理速度提升上的有效性。在软件系统的调制识别部分中本文主要研究了两种方法:基于时频图以及残差神经网络的识别方法和基于瞬时特征参数以及决策树分类器的识别方法。方法一利用软件的时频分析功能快速实时的获得信号的时频图,再加载预先保存的已经完成搭建、训练与测试的残差神经网络模型来识别调制方式,就该方法而言本文的研究重点将是时频特征提取的并行算法、网络模型各参数的调整以及软件对网络模型的加载等方面。方法二的研究重点将是瞬时特征提取的并行算法,利用该并行算法可以对信号的时域数据进行快速计算从而获得特征参数,再设计决策树分类器并通过大量实验调整参数阈值,最终实现对调制方式的快速识别。本文还就两种方法进行了时间测试来分析软件处理速度的性能。