卫星通信是通信领域中的重要产业,基于自主认知的空间组网通信可以实现对自身网络的感知、学习,推理以及决策,通过人工智能技术提升通信系统的智能决策能力,甚至实现多个异构融合的子网络(及其节点)灵活快速出入网,是未来的发展趋势。本文以分离载荷与无线组网探测技术为背景,将认知技术与空间组网通信相结合,重点研究基于自主认知的空间组网通信系统架构、飞行节点间链路信道建模、空间组网通信中的调制方式自动识别等关键技术应用和工程实践问题:首先,本文基于生物体神经系统架构和人类社会的组织模式,从逻辑关系出发提出了基于认知技术的异构融合空间组网通信系统架构方案,并从整体到节点的详细阐述了架构设计的思路。其次,为研究空间组网通信特性与轨道空间参数间的规律,通过分析空间组网通信系统的轨道间通信环境,本文构建了空间组网通信节点之间的链路距离、方位角和俯仰角等参数模型及其简化形式。根据空间组网无线电波的传播特性,基于以上空间几何模型将信道建模分为噪声模块、自由空间损耗模块以及Doppler频移模块3个部分;采用Matlab建模和仿真分析方法,明确了通信信道模型与轨道要素之间的变化规律,简化了飞行节点间链路的通信信道仿真模型。最后,为使调制识别方法可以适用于合作/非合作信号,选取基于统计特征的信号调制识别框架,本文通过简化和改进6类特征参数,并仿真分析各特征参数特性及其对应判决门限值,设计了一种基于决策树的调制识别算法。针对以上算法在低信噪比下门限固定、识别成功率不高的问题,本文通过改进BP神经网络算法,结合决策树算法,得到一种基于复合式分类器的调制方式识别方案,经仿真验证,在信噪比不小于0d B时,该方法对13种数模混合信号的平均识别成功率在98%以上。