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本文在原始采样时间序列表示中研究无线电通信信号的特征提取,研究了卷积神经网络对时域无线电信号的适用性。采用深度学习的方式和今天广泛使用的基于专家特征的方法对比无线电调制分类的效果。证明了卷积神经网络自编码器方式能够有效识别无线电调制方式,并且相比于专家系统有显著的性能改进。本文证明了使用深度卷积神经网络在无线电时域信号上的特征提取是可行的,特别是在信噪比不确定的复杂电磁环境下更具有不可替代的优势。