本发明提供了一种LoRa信号源识别方法，包括以下步骤：步骤1，将接收端接收到的信号序列SA和仿真得到的信号序列S1进行互相关运算，得到相关序列；提取相关序列中相关值高的多个位置，将所提取的位置作为LoRa信号数据包的起始位置，即得到多个LoRa信号数据包；步骤2，从LoRa信号数据包中提取出多个用于识别信号源的信号特征，并将多个用于识别信号源的信号特征组合成多个LoRa信号特征集；步骤3，在多个LoRa信号特征集中提取根据所得到的用于LoRa信号源识别的LoRa信号特征集，将该LoRa信号特征集输入至根据所得到的分类器中，得到信号序列SA所对应的信号源。本发明通过提取LoRa信号前导码部分的多个信号特征，结合机器学习分类器实现了高精度、高鲁棒性的LoRa信号源识别。