1.一种基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，所述基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法包括：发射端选择WFRFT调制阶数；实现接收端四阶累积量计算；建立四阶累积量的简化优化模型；采用Parabola搜索算法进行最优WFRFT调制阶数的优化搜索；搭建判决树，通过计算接收信号的四阶、八阶累积量取值实现WFRFT信号的调制识别。

2.如权利要求1所述的基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，所述基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法具体包括：步骤一，发射端合法选择WFRFT调制阶数αt；

步骤二，经过预定义WFRFT调制阶数αr，初步实现接收端四阶累积量C42计算；

步骤三，结合傅里叶变换信号具有类高斯特性，其高阶累积量近似为0，进而建立四阶累积量C42的简化优化模型；

步骤四，结合简化优化模型，采用Parabola搜索算法最优WFRFT调制阶数αr的优化搜索；

步骤五，合理设计二元门限值，并相应搭建判决树，通过计算接收信号的四阶、八阶累积量C42、C80取值实现WFRFT信号的调制识别。

3.如权利要求2所述的基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，所述WFRFT信号的基本形式为：

4.如权利要求2所述的基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，计算四阶累积量C42表达式；经过高斯信道之后，令Δα＝αr+αt，接收端信号表示为：接收信号r，其C42计算如下：

高斯噪声的高阶累积量理论值为0，即 得出：

5.如权利要求2所述的基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，建立接收端WFRFT信号四阶累积量C42简化模型；X1、X3为X0、X2的DFT变换，C42(X1)、C42(X3)具有类高斯特性，即C42(X1)、C42(X3)近似为0，得到：令C42(X0)＝C42(X2)＝S，结合加权系数ωl表达式最终简化式：

C42(r)＝0.5·[(cos(Δα·π))4+(cos(Δα·π))6]·S。

6.如权利要求1所述的基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法，其特征在于，所述基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法发射端选择WFRFT调制阶数；实现接收端四阶累积量计算；建立四阶累积量的简化优化数学模型；采用Parabola搜索算法进行最优WFRFT调制阶数的优化搜索，设定初始的数据取值x1,x2,x3，调制阶数的容差δα及搜索总长度N，结合抛物线的曲线变化特性，进行顶点值的迭代搜索，最终确定δα、N约束条件下的WFRFT调制阶数α；搭建判决树，结合不同ASK、PSK、QA,M的四阶、八阶累积量具有不同的取值；通过计算接收信号的四阶、八阶累积量取值实现对ASK、PSK、QAM基带类型及基带星座大小的识别；实现整体的WFRFT信号的调制识别，包括WFRFT阶数恢复及基带信号类型、星座大小的识别。

7.一种应用权利要求1～6任意一项所述基于高阶累积量WFRFT信号级联调制识别方法的无线通信系统。