为精准实现无线通信信号识别与分类，研究基于深度学习的无线通信信号识别与分类技术。该技术采用频域叠加法处理无线通信信号，降低信号噪声干扰，并增强信号中的弱信号，逐步提取有用信号特征，将处理后的信号输入深度学习网络模型中，通过模型中的卷积注意力模块提取信号特征，将提取的特征输入全连接层进行整合，并通过激活函数进行非线性变换，然后通过分类器输出最终的分类结果。测试结果显示：该技术具备较好的信号分类识别效果，异常信号和弱信号的识别精度均在95.65%以上，最高识别精度为99.26%,能够有效应对复杂多变的通信环境，为无线通信领域的信号智能处理与监控提供了强有力的技术支持。