針對礦井復雜異構的無線環境，提出一種基于高階累積量和DNN模型的井下信號識別方法，實現了井下BPSK，QPSK，8PSK，2FSK，4FSK，8FSK，32QAM，64QAM，OFDM等數字信號的自動調制識別。分析得到9種數字信號的高階累積量理論值，并通過傅里葉變換提高信號辨識度；分析井下小尺度衰落信道對高階累積量的影響，推導出經過井下衰落信道后信號的高階累積量計算表達式，根據高階累積量理論值構造特征參數并訓練DNN模型，實現信號識別。仿真分析結果表明，該方法在礦井Nakagami-m衰落信道下有出色的調制識別性能，信噪比為-5 dB時平均正確識別率為89.2％以上，信噪比為5 dB以上時平均