在可见光通信系统中，信道非线性失真与噪声干扰常导致接收端星座图严重畸变，从而降低调制识别的准确性。为改善这一问题，本研究构建了结合TCN-LSTM信道均衡与CNN-9深度特征提取的调制信号识别框架。该框架利用TCN-LSTM对接收信号进行均衡，补偿传输过程中引入的非线性失真，使星座图几何结构更接近理想分布；在此基础上，CNN-9对增强后的星座图进行深度特征提取与分类，有效提升不同调制格式间的区分能力。基于覆盖-10d B至30d B信噪比范围、包含多种调制格式的仿真数据集的实验结果显示，该方法在低信噪比条件下显著提高识别精度，平均提升约18%，并在中高信噪比下稳定保持接近100%的识别性能。研究结果表明，该框架能够显著缓解复杂信道条件下星座图失真对识别精度的影响，为可见光通信系统实现高可靠调制识别提供了有效的技术支撑。