El antiinterferencias es el problema central de la viabilidad de la comunicación inalámbrica en entornos electromagnéticos complejos, donde el reconocimiento de interferencias es la condición previa y la base del antiinterferencias cognitivo. En los métodos actuales de reconocimiento de interferencias, las redes convolucionales existentes están limitadas por el pequeño número de capas y la información de características extraída. Simultáneamente, la simple superposición de capas llevará a la desaparición de gradientes y la disminución en la tasa de reconocimiento correcto. Mientras tanto, la mayoría de los métodos de reconocimiento de interferencias utilizan métodos de un solo nodo, que son fácilmente afectados por el canal y tienen una baja tasa de reconocimiento bajo la baja relación señal a interferencia (JSR). Para resolver estos problemas, en este documento se propuso un método de reconocimiento de interferencias cooperativo de múltiples nodos basado en redes residuales profundas, y se diseñaron dos algoritmos de fusión de datos basados en fusión dura y fusión suave para el reconocimiento de interferencias. Los resultados de la simulación muestran que el uso de redes residuales profundas para reemplazar la estructura original de red CNN superficial puede obtener una mejora del 6-14% en la tasa de reconocimiento correcto de señales de interferencia, y los métodos basados en fusión dura y suave pueden mejorar significativamente la tasa de reconocimiento de interferencias correctas en aproximadamente un 3-7% y un 5-12%, respectivamente, en condiciones de baja JSR en comparación con el método de un solo nodo existente.