Geri Dön

Yapay sinir ağları ile analog modülasyonlu haberleşme işaretlerinin sınıflandırılması

Classification of analogue modulated communication signals using artificial neural networks

  1. Tez No: 134703
  2. Yazar: ABDULKADİR ŞENGÜR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HANİFİ GÜLDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Analogue modulations, Classification, Feature Extraction, Artificial Neural Networks IX-._>
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

ÖZET Yüksek Lisans Tezi YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALOG MODÜLASYONLU HABERLEŞME İŞARETLERİNİN SİNİFLANDİRİLMASİ Abduftadir ŞENGÜR Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik ve Bilgisayar Eğiteni Anabilim Dalı 2003, 75 s. Otomatik modülasyoo tamam, ahnan bir radyo sinyalinin modûlasyon tipini otomatik olarak sınıflandıran, bir sistemdir. Bu işlem, işaretin alınması ile demodüle edilmesi arasındaki ara basamağı oluşturmaktadır. Modölasyonlann, türlerine göre sınıflandırılması haberleşme uygukmakrında önemli rol oynamaktadır. Radyo ve televizyon yayınlarının denetknmgsi ve lisanssız yayınların kontrol altına alınması gibi sivil uygulamalarla yanında, özellikle elektronik savaş, gözetim ve tehdit tahmini phi askeri alanlarda uygulamaları da mevcuttur. Bu tezde; otomatik analog modûlasyon tanıma yaklaşımîan iacetemif ve yapay sinir ağları kullanılarak hem benzetim bazında, hem de deneysel ortamda çalışmalar gerceMeftirilmiftir. Analog modülasyonlu işaretlerden, geliştirilen yöntemlerle özellik vektörü elde edilmiş, kullanılan yapay sinir ağı sınırlandırıcısı ile modûlasyon tanıma süreci akıllı bir yapı ile otomatik olarak yapılmıştır. AasÜ» KgBssstaır : Analog modöteyonlar, sınıflandırma^ özellik Çıkarma, Yapay Sinir Ağlan Vffl

Özet (Çeviri)

ABSTRACT CLASSIFICATION OF ANALOGUE MODULATED COMMUNICATION SIGNALS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Abdulkadir ŞENGÜR Fyrat University Graduate Sdbool of Natural and Applied Sciences Departaent flf Electronics and Computer Education 2003, 75 p. An automatic Modulation classifier is a system that automatically identifies the modulation type of the received radio signal. Modulation classification is an intermediate step between signal detection and data demodulation. Modulation type classifiers play an important role in some. coiraaHitHcatioo applications such as signal coofiimabcai, interference idöîteficaticHi, monitoring and ajstroffing the non-licensed radio and television transmitters. 0s the other hand the subject has attracted more interest of military authorities. Surveillance, electronic warfare and military threat analysis are some of the applications &r military purposes. In this thesis, the approaches for identifying analog modulations were investigated. The studies were performed on the bases of both simulations and experimentally by using artificial neural Betororks, A feature vector which was- obtained from analog modulated, signals was achieved by the developed methods. Modulation recognition process was realized automatically by neural network classifier.

Benzer Tezler

  1. Derin sinir ağları ile modülasyon sınıflandırma

    Başlık çevirisi yok

    YUSUF ARAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ

  2. Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks

    5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme

    UTKU ÖZMAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL

  3. Neural network based multi-carrier receiver design and doppler estimation

    Yapay sinir ağı tabanlı çok taşıyıcılı alıcı tasarımı ve doppler kestirimi

    YASİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

    DR. SEDAT ÖZER

  4. Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system

    Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü

    HUSAM Y. I ALZAQ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  5. Digitally controlled buck converters for current regulated applications

    Akım regülasyonlu uygulamalar için sayısal kontrollü alçaltıcı çeviriciler

    ABDULKERİM UĞUR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ