Los últimos años han sido testigos del rápido desarrollo de las tecnologías de comunicación y radar, y muchos transmisores están equipados con funcionalidades de comunicación y radar. Para hacer un seguimiento del estado de funcionamiento de un transmisor dual funcional objetivo, es crucial detectar el modo de modulación de las señales emitidas. En este artículo, proponemos una técnica de detección de modulación inteligente basada en aprendizaje profundo para transmisores duales funcionales. A diferencia de los métodos de detección de modulación existentes, que suelen centrarse en las señales de comunicación, nosotros consideramos tanto las señales de comunicación como las de radar. Típicamente, las características dominantes de las señales de comunicación se encuentran en el dominio del tiempo, mientras que las de las señales de radar se encuentran tanto en los dominios del tiempo como de la frecuencia. Para mejorar la precisión de detección, primero utilizamos operaciones de convolución de valor real y complejo para extraer características tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia de las señales emitidas por el transmisor objetivo. Luego, fusionamos las características extraídas asignando pesos apropiados con el mecanismo de atención. Los resultados de la simulación revelan que la técnica propuesta puede mejorar la precisión de detección hasta un 4% en promedio en comparación con los puntos de referencia.