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数字信号自动调制识别(AMR)有基于决策论和统计模式两种方法,该文提出一种将两者相结合的自动调制识别系统,利用提取决策论特征向量集和统计特征向量集相结合的特征参数,使用带动量项的自适应权重的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等4类信号进行分类识别。当信噪比在0-10dB,在估计载频与实际载频相差0-100Hz的情况下正确识别率仍高达97%以上,实验证明这种分类识别方法的鲁棒性和实用性。