本发明公开了一种融合多特征的RSBU‑LSTM射频指纹识别方法，包括：一、射频信号的采集及处理；二、构建RSBU‑LSTM神经网络模型；三、I分量、Q分量和相位的特征提取；步骤四、RSBU‑LSTM神经网络模型的训练；五、利用训练好的RSBU‑LSTM神经网络模型进行射频指纹识别。本发明方法步骤简单、设计合理，通过I分量、Q分量和相位信号多个特征作为网络的输入，采用RSBU‑CW模块来抑制噪声并提取相关特征，以及LSTM网络模块提取非相邻周期信号的相关特征，有效提升了在低信噪比环境条件下的射频指纹识别准确率。