基于瞬时特征参数的数字调制识别算法是一种利用信号瞬时特征进行调制方式自动识别的技术。该算法通过提取信号的瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率等特征参数，结合模式识别或机器学习方法，实现对不同数字调制信号（如ASK、FSK、PSK、QAM等）的分类与识别。该算法的核心步骤包括信号预处理、瞬时特征提取、特征选择和分类识别。瞬时特征能够有效反映不同调制方式的独特属性，例如ASK信号的幅度变化、FSK信号的频率跳变以及PSK信号的相位突变等。通过分析这些特征，算法可以区分不同的调制类型，适用于通信信号监测、电子侦察和认知无线电等应用场景。该方法的优势在于计算复杂度较低，适合实时处理，且对载波频偏和相位噪声具有一定的鲁棒性。然而，其性能受噪声环境和特征提取精度的影响较大，因此在低信噪比条件下可能需要结合其他特征或优化算法以提高识别准确率。