信号调制方式的自动识别是非协作通信中的主要问题，不论是在军事应用还是民用上都具有重大意义。所谓调制方式的自动识别，指的是在给定一段未知调制信息的接收信号前提下，不需要人工干预就可以判断出接收信号的调制方式，并估计出相应的调制参数。随着通信技术的飞速发展，通信体制更加复杂多样，信号环境日趋密集，使得常规识别方法和理论很难适应实际需要，无法有效地对通信信号进行识别，这对信号调制识别的研究提出了更高的要求。近几十年来，人们在通信信号调制识别领域作了大量有益的探索，提出了许多新思路和新方法。目前已有的算法大致可以分为两大类：基于判决理论的最大似然方法和基于特征提取的模式识别方法。前者由于对模型失配比较敏感并且计算复杂度较高，在很大程度上制约了它们在实际通信环境下的应用；而后者通常形式简单容易实现，在合适的条件下可获得近似最优的识别性能，并且在模型失配的情况下性能仍然较为稳健，具有较高的实用性。因此，本文将着重研究基于特征提取的模式识别方法。本文首先研究了基于瞬时特征提取的数字调制识别方法，根据待分类数字信号的特点，提取五个基于瞬时信息的分类特征，并通过仿真分析验证了分类特征选择和识别算法的有效性，该算法的缺点是对噪声很敏感。接着，本文研究了基于高阶累积量的数字调制识别算法，这种算法具有较强的抗噪性，但需要精确的载频等先验信息。此外，针对数字调制信号具有显著的循环平稳特性，更适合建模为循环平稳过程这一特点，本文还研究了基于循环累积量的算法，仿真表明该方法不仅具有较强的抗噪性，而且对载波频偏等非理想情况具有较强的稳健性。