卫星通信已经成为通信领域的重要支柱产业。进入到国民生产生活的方方面面。自适应卫星通信技术是近年来提出的为解决卫星干扰和不同通信体制卫星不能互通的有效技术手段。本文主要针对自适应卫星通信中的调制方式决策和自适应调制方式识别两个主要问题进行研究。首先研究了自适应卫星调制方式决策中的信噪比估计问题，比较了最大似然信噪比估计法（ML）和二阶四阶矩估计法（M2M4）两种信噪比估计算法在自由空间加性高斯白噪声信道环境下的估计性能。仿真结果表明ML估计法在低信噪比区间的估计性能好于M2M4算法。然后进行基于信噪比估计的卫星自适应通信调制方式决策的研究，将用ML算法估计得到的信噪比作为调制方式转换的判决门限，按照在满足系统通信误码率要求的前提下最大化频带利用率的准则进行自适应调制方式的转换和决策。仿真结果表明该方案能综合考虑通信系统的误码率和频带利用率的要求，实现卫星通信中调制方式的自适应决策。然后本文针对自适应卫星通信调制方式识别技术，提出了一种新的基于特征参数抗噪性分析的特征遴选方案。重点研究了几种经典特征参数在卫星通信大动态信噪比环境下对于高斯白噪声的鲁棒性，通过仿真实验，统计得出对于待识别十种调制信号下不同特征参数随信噪比变化的方差值大小，根据方差值进行特征参数噪声鲁棒性的遴选。得到遴选前后的两个特征参数集。进一步实验将信号样本用待估计的信噪比区间按顺序分为四段，分段设置支持向量机分类器进行调制方式识别实验，将两组测试信号样本分别用遴选前后的特征参数进行分类识别。实验结果表明在所分四段信噪比区间内，用遴选后的特征表示的样本均比遴选前特征用于信号分类识别的识别率更高。特别在低信噪比区间识别率能提高幅度更为明显，验证了在一定信噪比范围内，通过特征遴选得到的特征在识别区分信号时更具有抗噪性。针对自适应卫星通信大动态信噪比环境下的信号识别，本文的这种特征遴选方法既提高了分类器对样本的泛化推广能力。也提高了工作效率和识别准确率，具有很大的实际工程意义。