1.一种构建信号调制方式识别模型的方法，包括以下步骤：步骤1：根据调制信号循环谱图中多个数据点的特征数据与信号调制方式的关联性，获得由多组分析数据构成的训练集，其中，每组分析数据包括循环谱图中多个数据点的特征数据和对应的调制方式；步骤2：基于所述训练集，以所述循环谱图中多个数据点的特征数据作为输入，以所述对应的调制方式作为输出，训练分类模型，从而获得信号调制方式识别模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分类模型包括基于决策树的分类模型、基于SVM的分类模型、softmax分类模型或贝叶斯模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，步骤2包括以下子步骤：步骤21：建立softmax模型；步骤22：利用所述训练集通过最小化损失函数求解所述softmax模型的优化权重和偏置；步骤23：根据获得的所述优化权重和偏置来构建所述信号调制方式识别模型。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，在步骤1中，每组分析数据所包括的循环谱图中的多个数据点的特征数据是从该循环谱图的一个象限提取获得。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，在步骤1中，每组分析数据所包括的循环谱图中的多个数据点的特征数据是从该循环谱图中循环频率为码元速率整数倍的位置处提取。
6.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述调制方式为BPSK、QPSK、MSK、2FSK、4FSK、2ASK或4ASK。
7.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述训练集中包括在-20dB至20dB信噪比下的多组分析数据。
8.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述特征数据包括频率、循环频率和幅值。
9.一种信号调制方式的识别方法，包括以下步骤：步骤91：获取待检测信号的循环谱图；步骤92：提取所述循环谱图中的多个数据点的特征数据；步骤93：将所述循环谱图中的多个数据点的特征数据输入到根据权利要求1至7中任一项所述的信号调制方式识别模型，以获得所述待检测信号的调制方式。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1至7或8任一项所述方法的步骤。
