本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的无线干扰识别方法，分类准确率超过95%。研究聚焦于5G通信中的深度学习应用，优化了干扰源识别和自动调制分类技术，提出了高效的卷积神经网络结构，证明了其在检测干扰攻击和提升分类性能方面的有效性。