摘要：針對(duì)現(xiàn)有自動(dòng)調(diào)制識(shí)別算法識(shí)別種類少、整體識(shí)別率不高和需要預(yù)處理這些缺點(diǎn),提出基于深度學(xué)習(xí)模型的自動(dòng)調(diào)制識(shí)別算法,設(shè)計(jì)殘差網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)11種在高斯噪聲下的數(shù)字調(diào)制信號(hào)的識(shí)別。仿真結(jié)果表明,采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的殘差網(wǎng)絡(luò)能提供更好的識(shí)別效果,在信噪比大于0 dB時(shí),識(shí)別率達(dá)到95%,與其它深度學(xué)習(xí)算法相比具有更低的計(jì)算復(fù)雜度,驗(yàn)證了該算法的有效性。