RESUMO Uma das principais características dos sistemas de rádio cognitivo é a capacidade de identificar a modulação utilizada no transmissor a partir do sinal recebido. Esse processo é denominado de classificação automática de modulação. Neste trabalho, propomos uma arquitetura de classificação automática de modulações que utiliza uma árvore de decisão binária, em conjunto com um extrator de características cicloestacionárias. Os resultados obtidos por simulação computacional indicam que a

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... ca proposta é eficiente em cenários com baixa relação sinal-ruído. Palavras-Chaves: Classificação Automática de Modulação, Cicloestacionariedade, Árvores de Decisão, Rádio Inteligência Artificial Cognitivo. ABSTRACT One of the main features of cognitive radio systems is the ability to identify the modulation used at the transmitter from the received signal. This process is referred to as automatic modulation classification. In this paper, we propose an automatic modulation classification architecture that uses a binary decision tree in conjunction with a Brazilian Journal of Development cyclostationary feature extractor. The results obtained by computational simulation indicate that the proposed technique is efficient in scenarios with low signal-to-noise ratio.