通信信号调制识别是在有噪声干扰条件下自动识别通信信号的调制方式和参数，它是信号分析领域快速发展的新兴学科，并在现代通信系统中取得了各种各样的应用。随着通信技术的快速发展，无线通信环境日益复杂，调制信号的信噪比越来越低，使得电子侦察、电子对抗、无线频谱管理等面临日益严重的困难。如何提高调制识别算法在低信噪比时的识别性能，是调制识别技术工程应用中必须解决的重要课题。本论文主要目的就是寻求在低信噪比条件下具有较好调制识别性能的算法。　　目前已有的自动调制识别方法多种多样，大致可以分成两大类：判决理论方法和模式识别方法。在最大正确识别率意义下，前者是最佳的，但是其判决规则较难实现。模式识别方法是基于特征抽取的识别算法，它结合使用了传输信号的频域特征（比如频谱估计）和时域特征（比如瞬时包络、瞬时频率和瞬时相位），对信号先验信息的依赖性相对较小，能够在各种无线信道环境中使用，因此具有较大的实用价值。　　本文在前人工作的基础上，通过对信号谱进行分析，研究了模拟通信信号和数字通信信号常用调制方式的识别和参数估计问题，主要工作可概括如下：　　1.提出了一种基于谱特征的通信信号调制方式自动识别新方案。该方案直接从信号功率谱、平方谱和四次方谱中提取一组鲁棒性强的特征参数，在不需要先验知识的情况下对常用通信调制方式：ASK、2FSK、MSK、4FSK、BPSK、QPSK、OQPSK、π/4QPSK、8PSK、AM、DSB、SSB、FM、CW等信号进行自动识别。仿真结果表明：在信噪比大于5dB时其总体识别率达98％以上。该方案具有实用性和可行性。　　2.提出一种利用信号自相关矩阵的奇异值分解（SVD）对AWGN信道下非恒包络信号信噪比的盲估计算法,并作了详细理论分析。通过对该算法进行计算仿真，结果表明：该算法性能稳定，对MPSK、MQAM信号，在实际信噪比为1～20dB时，估计误差小于0.5dB。