无线传感器网络结合了多种现代通信信号处理技术，是一种新型的分布式信息检索和获取系统，它的出现引起了全球通信界的关注。在众多的无线传感器网络应用中，无线通信环境的电磁频谱检测是其重要应用之一，包括信号检测、特征参数估计、信号监听和定位等。其中，特征值参数估计位于信号检测和解调之间，对实现信号监听具有重要意义。目前，数字信号的特征值估计在国内外都得到了广泛的研究，本文就如何在实际环境中对常见调制方式的无线电数字信号进行高精度的特征值估计进行了研究。本文结合信号特征参数提取与估计的研究现状，分别对特征参数提取中涉及到数字信号的三个重要参数：载波频率、码元速率和调制方式，采用了基于循环高阶累积量的载波估计算法、基于小波变换的码元速率估计算法和基于谱特征的调制方式识别算法；然后，考虑到传感器网络的特点，针对在低信噪比条件下提出了一种分布式协同调制识别的策略，并对各个算法进行了分析与仿真验证；接着，介绍了项目中算法实现的硬件平台以及实现过程中采用的关键技术，如自动增益控制、级联滤波器等信号预处理技术以及围绕载波估计、码元速率估计和调制方式识别这三个模块开发的上层软件界面和使用方法。最后，基于开发的软硬件平台上对三种特征参数提取算法进行实测验证，得出本文研究的码元速率估计、中心频率估计和调制识别算法，均可在低信噪比下对常见的数字信号进行高精度的估计和分类。结合传感器网络所实现的分布式协同识别能有效的提升和改善单节点的识别性能。