摘要：本文在认知无线电（CR）网络中引入了一种用于自动调制分类（AMC）的新技术。该方法采用了直接的分类器，该分类器利用高阶累积剂进行培训。它专注于模拟调制和数字方案的统计行为，这些行为在以前的工作中受到了有限的关注。模拟结果表明，所提出的方法在不同的信噪比（SNR）和通道条件下表现良好。分类器的性能优于复杂的深度学习方法，使其适合在CR网络的最终单元中部署，尤其是在军事和紧急服务应用中。提出的方法为AMC提供了一种经济高效且高质量的解决方案，该解决方案满足了这些关键应用的严格要求。