本发明属于无线电通信领域，特别涉及一种联合深度神经网络和专家先验特征的信号调制识别方法及系统，构建信号调制识别网络模型并利用已知信号调制类别的信号样本数据进行模型训练，其中，模型包含：用于依据特征参数的不同进行类间分类的一级神经网络，及与一级神经网络连接用于针对不同的特征参数类间分类结果通过提取对应子类内部信号特征进行类内分类的二级神经网络，该二级神经网络数量与特征参数类间分类个数一致；依据对信号先验信息依赖程度和区分度选取多个用于信号调制识别的目标信号特征参数，利用已训练的信号调制识别网络模型识别目标信号的调制类别。本发明提高识别准确率，在多径衰落和频偏的影响情形下，保证信号识别效果。