1、調制識別是對信號正確解調的先決條件，無論在軍用還是民用上都有十分廣泛的應用。在非協作通信中，由于缺少對傳輸信號的先驗知識和干擾環(huán)境的影響，使得盲調制識別變得比較困難。
　　由于數字調制信號的統(tǒng)計特性具有循環(huán)平穩(wěn)性，且不同調制信號的循環(huán)譜特征存在較大的差異，所以基于信號的循環(huán)平穩(wěn)性對信號的調制方式進行識別具有很多優(yōu)點：信號循環(huán)譜相關特性具有離散性，容易構造用于識別的信號特征；對于信號的先驗信息沒有要求，能夠對信號進行盲分類識別；噪聲

2、對信號循環(huán)譜相關性特性干擾較小，在低信噪比情況下性能良好。
　　在實際通信過程中，由于采樣倍率、基帶信號成型濾波等方面的影響，都會降低信號的循環(huán)譜相關特性，增加了分類識別的難度。在分布式多節(jié)點協同識別技術中，通過多節(jié)點的信息融合，能夠增強信息強度，抑制噪聲干擾。信息融合的主要方法有三種：數據融合，特征融合和決策融合。數據融合通過對多節(jié)點接收信號進行融合，提高信號的強度，降低噪聲的強度；特征融合通過對多節(jié)點接收信號的某一特征進行融合

3、，提高信號特征的強度；決策融合通過對多節(jié)點接收信號的判決結果進行融合，以某一規(guī)則得到最終判決。三種融合方式的目的都是為了提高系統(tǒng)的識別性能。
　　本文通過分析信號的功率譜和循環(huán)譜，選擇出用于分類識別的信號特征，并且分析信號的各個參數對選擇特征的影響，包括信號的帶內信噪比、數據量以及基帶成型濾波滾降系數等，并且實現了信號分類識別的 C代碼程序。然后運用數據融合和特征融合兩種方法對信號進行信息融合，分析了信息融合的有效性，并從信號間相