摘要：无线信号调制识别是无线通信中的一个重要技术，它可以用于无线电监测、认知无线电、智能通信等领域。传统的调制识别方法主要基于特征提取和机器学习，但是这些方法存在特征选择困难、泛化能力差、计算复杂度高等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的无线信号调制识别方法，该方法利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建了一个端到端的调制识别模型，该模型可以直接从原始信号中学习有效的特征，并且具有较强的抗噪声和抗干扰能力。本文在公开的数据集上对所提出的方法进行了实验验证，并与其他几种常用的方法进行了对比分析，结果表明，本文所提出的方法在准确率、鲁棒性和效率方面均优于其他方法，证明了其在无线信号调制识别中的有效性和可行性。
关键词：无线信号调制识别；深度学习；卷积神经网络；长短期记忆网络