摘要
随着无线通信技术的飞速发展，未来无线通信系统正朝着高带宽、高可靠性、低时延和海量连接的方向演进，这给信号识别技术带来了新的挑战和机遇。
未来无线通信系统中，各种新型应用场景的出现，例如物联网、无人驾驶、远程医疗等，对信号识别技术提出了更高的要求。
本文首先概述了信号识别的基本概念、方法分类和应用领域，然后分析了未来无线通信系统中信号识别的需求和挑战，重点研究了基于深度学习和特征融合的信号识别技术，并对未来的信号识别技术发展趋势进行了展望。
关键词：信号识别；未来无线通信；深度学习；特征融合；发展趋势
信号识别是指从接收到的信号中提取特征信息，判断信号类别或信号所属系统的一种技术[1]。
它是无线通信系统中的一个重要组成部分，在频谱管理、认知无线电、无线网络安全等方面发挥着至关重要的作用[2]。
随着无线通信技术的不断发展，未来无线通信系统将呈现出更加复杂和多样化的趋势，包括：
更高的频谱效率和带宽：为了满足日益增长的数据流量需求，未来无线通信系统将采用更高的频谱和更先进的调制技术，例如毫米波通信、太赫兹通信、非正交多址接入（NOMA）等，这将导致信号环境更加复杂，给信号识别带来更大的挑战。
更密集的网络部署：为了实现万物互联的愿景，未来无线通信系统将部署更加密集的基站和设备，这将导致信号之间的干扰更加严重，给信号识别带来更大的难度。
更加多样化的应用场景：未来无线通信系统将应用于更加多样化的场景，例如物联网、车联网、无人机通信等，不同的应用场景对信号识别的要求也不尽相同。
为了应对未来无线通信系统带来的挑战，信号识别技术需要不断发展和创新。
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