信息化时代背景下，将深度学习技术应用到自动调制识别领域已经成为通信行业的重点研究内容之一。针对目前基于深度学习的无线通信信号调制识别技术存在的模型结构复杂和参数庞大等问题，提出一种基于卷积神经网络与门控循环单元技术的调制识别技术，通过该技术可提取同相正交信号的复值特征与单通道特征，并减少系统中的参数量，具有良好的应用效果。