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在数字通信系统中,信号在信道中传输会受到噪声的影响,接收方需要将收到的信号解调、译码,从而恢复出信息。然而对于非合作通信方式而言,接收方对接收信号的任何信息都是未知的,包括调制方式、调制参数、编码方式以及编码参数。所以接收方需要对接收信号进行调制方式识别、调制参数估计、编码类型识别以及编码参数识别等处理。本论文重点研究了连续相位调制（Continue Phase Modulation,CPM）信号的非相干解调算法以及里索（Reed-Solomon,RS）码的盲识别算法。首先,本文在介绍了CPM信号的模型、状态表示以及相干解调的基础上,重点研究了CPM信号2符号差分的非相干解调算法,并在其基础上引入了频偏校正因子,对载波的剩余频偏引起的相位偏转进行校正。其次,研究了RS码盲识别的经典算法。阐述了RS码的编码原理与无误码情况下RS码的盲识别方法,并对RS码的基本特性进行分析。在存在误码情况下,对两种经典盲识别算法:伽罗华域傅里叶变换法以及欧几里德算法进行了研究分析。伽罗华域傅里叶变换法的依据是RS码经过伽罗华域傅里叶变换后会出现连零谱特性。但是该方法实现过程需要的数据量较大,并且运算复杂度较高。欧几里德算法依据RS码的循环移位特性,对RS码进行盲识别。该方法避免了对所有码字长度下本原多项式的遍历,并且去除部分含错的RS码字,降低了一部分计算复杂度。最后,本文在基于中国剩余定理分解算法的基础上提出了改进方案,并且对该方法的识别性能进行仿真分析。该方法在保留原中国剩余定理分解算法低数据量、低复杂度的基础上,提高了算法的识别性能。该算法在中国剩余定理分解算法的基础上,依据分量码码字的信息位与校验位之间的关系,将分量码字构成矩阵的校验列化简为零。当码组存在误码时,化简后的校验列仍然有较多的零存在,而对于随机码字不会出现校验列有较多的零出现。在识别出码字长度以及本原多项式之后,将码字序列进行伽罗华域傅里叶变换即可求出生成多项式。在m=3、误比特率为10-1时,伽罗华域傅里叶变换法和欧几里德算法无法有效地识别出RS码的编码参数。而本文提出的基于中国剩余定理分解的改进算法可以有效识别出RS码的编码参数,并且识别概率可达到70%以上。对于（127,63）RS码,当误比特率小于10-3时,识别概率可以达到95%以上。