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通信信号的自动调制识别技术，广泛应用于信号侦听、信号监测、软件无线电以及卫星通信等民用领域和军事领域。本文提出了一种基于功率谱离散余弦变换的信号调制类型识别与参数估值方法，该方法可以降低噪声对信号调制类型识别准确率和估值准确率的影响，并且从理论和仿真实验上对本文方法进行了验证。主要研究内容包括：（1）提出了一种基于功率谱离散余弦变换的信号调制方式识别算法。该算法利用离散余弦变换的高能量压缩特性，根据不同调制类型信号的功率谱经离散余弦变换后上包络形状特征具有较大差异、低频系数的分布范围不同这两个特点来进行信号调制类型的准确识别。该算法中的上包络形状特征和低频系数的稳定性好，且离散余弦变换具有快速算法，易于提取这两种特征。仿真实验表明，当信噪比为10dB~10dB时，该算法比ZAM-GTFR算法的识别准确率提高了17.4%。（2）提出了一种基于功率谱离散余弦变换的单频脉冲信号（CW信号）和二相编码信号（BPSK信号）参数估值算法。该算法利用离散余弦变换的能量集中特性，通过对提取到的CW信号和BPSK信号功率谱进行离散余弦变换和阈值处理，再进行离散余弦逆变换，进一步降低噪声对功率谱的影响，从而利用信号参数与功率谱特征的关系实现对信号各参数的准确估计。仿真实验表明，在SNR=5dB时，CW信号载频估计均方根误差小于0.42MHz，脉宽估计均方根误差小于0.01μs；BPSK信号载频估计均方根误差小于0.44MHz，子脉冲宽度估计均方根误差小于0.03μs，与循环谱相关算法相比，载频和子脉冲宽度估值准确率分别提高了22.1%和28.3%。