软件无线电作为通信硬件的基础平台在无线通信行业获得很大的发展，它已经成为无线通信的主流技术。数字调制信号具有保密性高，抗干扰性强等优点被广泛应用在通信系统中。因此，自动数字解调是软件无线电中很重要的功能。　　 本论文分析了国内外调制信号识别算法研究以及对调制信号基本特征，确定采用即节省带宽又便于DSP硬件实现的Hilbert正交分解法提取信号的瞬时频率、瞬时相位、瞬时幅度等基本特征。在识别信号的过程中，一些常用参数，如A参数、F参数以及σf2：参数在幅移键控ASK、频移键控（FSK）和相移键控（PSK）信号识别的过程中，存在一定的局限性。而零中心归一化瞬时幅度之谱密度最大值rmax，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差σap，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差σdp，零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差σaa。，零中心归一化非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差σaf这五个参数对于可区别的信号不易受噪声干扰，稳定性好而且门限也容易选取。本课题探讨与研究了调制信号的识别方法，重点研究决策树方法，分析了参数直方图，谱相关，神经网络等方法的优缺点，确定了适合硬件的决策树算法进行识别。在数字调制识别中，研究特征参数的比较次序对识别结果的影响，分析了五个特征参数可能出现比较次序，选出识别率高的一组应用在实际工程中。编写了DSP功能算法软件，结合硬件设备进行了相关算法的验证，并利用MATLAB对特征参数进行仿真与分析。　　 通过实验和分析，本文的研究方法能够满足识别特征参数的要求，在低信噪比情况下达到86％以上的识别率，而且在识别过程中用到的特征参数少，识别算法简单，利于后续硬件实现。