En la comunicación de señales basada en un sistema de comunicación no cooperativo, el receptor es un terminal de comunicación de terceros no autorizado, y los parámetros de modulación de la señal del transmisor no pueden predecirse con antelación. Después de que la señal de RF pase a través del filtro de paso de banda de RF, amplificador de bajo ruido y filtro de rechazo de imagen, la señal de frecuencia intermedia se obtiene mediante la conversión descendente, y luego la señal IQ se obtiene en la banda base utilizando el filtro de paso de banda de frecuencia intermedia y la conversión descendente. En este proceso, el ruido y el desplazamiento de frecuencia de la señal se introducen inevitablemente. Como base para el análisis e interpretación posteriores, el reconocimiento de modulación tiene un importante valor de investigación en este entorno. La introducción del aprendizaje profundo también aporta nuevas herramientas de extracción de características. Basado en esto, este artículo propone un método de reconocimiento de modulación de señal basado en la fusión de múltiples características y construye una red de aprendizaje profundo con una estructura de doble rama para extraer las características de la señal IQ y la constelación de múltiples canales, respectivamente. Se descubre que a través de las características complementarias de diferentes formas de señales, se puede construir una representación de características de señal más completa. Al mismo tiempo, puede mitigar mejor la influencia del ruido y el desplazamiento de frecuencia en el rendimiento de reconocimiento, y mejorar efectivamente la precisión de clasificación del reconocimiento de modulación.