El reconocimiento de la modulación de señales a menudo depende de algoritmos de agrupamiento. El algoritmo de c-means difuso (FCM), que se utiliza comúnmente para tales tareas, a menudo converge a óptimos locales. Esto presenta un desafío, particularmente en entornos de baja relación señal-ruido (SNR). Proponemos un algoritmo FCM mejorado que incorpora optimización por enjambre de partículas (PSO) para mejorar la precisión en el reconocimiento de órdenes de modulación de amplitud en cuadratura M-ario (MQAM). El proceso es un proceso de agrupamiento en dos pasos. Primero, el diagrama de constelación de la señal recibida es utilizado por un algoritmo de agrupamiento sustractivo basado en SNR para determinar el número inicial de centros de agrupamiento. Luego, el algoritmo PSO-FCM refina estos centros para mejorar la precisión. La clasificación e identificación precisa de señales se logra evaluando los tamaños relativos de los radios alrededor de los centros de agrupamiento dentro del diagrama de constelación MQAM y determinando el orden de modulación. Los resultados indican que el algoritmo PSO-FCM basado en SC supera al FCM convencional en efectividad de agrupamiento, mejorando notablemente las tasas de reconocimiento de modulación en condiciones de bajo SNR, cuando se evalúa frente a una variedad de señales QAM que van desde 4QAM hasta 64QAM.