Digital modulation recognition
Sayısal modülasyon tanıma
- Tez No: 255577
- Danışmanlar: PROF. DR. YALÇIN TANIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: sayısal modülasyon tanıma, öznitelik bulma, Bayes dayalı kör sınıflandırma, MSK taşıyıcı frekans ve veri hızı bulma, digital modulation recognition, feature extraction, Bayesian blind classification, MSK carrier frequency and symbol rate estimation
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, sayısal modülasyona sahip sinyaller için otomatik modülasyon tanıma algoritmaları araştırılmıştır.Öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma algoritması; modülasyon tanıma sistemlerinin temel yapılarıdır. Modülasyon tanıma sistemlerinin başarım kriteri temel olarak sinyale özgü bazı parametrelerin önceden bilinmesine, öznitelik seçimine ve sınıflandırma algoritması seçimine dayanmaktadır.Ne yazık ki, özniteliklerin çoğunluğu taşıyıcı frekans, darbe biçimi, sinyal geliş zamanı, faz bilgisi, veri hızı, sinyal gücünün gürültü gücüne oranı gibi bazı sinyale özgü parametrelerin bilinmesini veya bulunmasını gerektirir. Bu nedenle, bu tez çalışması kapsamında genlik histogramında yer alan tepe sayısı ve bu tepelerin konumları, frekans histogramında yer alan tepe sayısı, sinyalin yüksek dereceden momenti gibi sinyale özgü parametre ihtiyacı gerektirmeyecek öznitelikler üzerinde düşünülmüştür. Özellikle, veri hızı ve sinyal gücünün gürültü gücüne oranı kestirme metotları da araştırılmıştır. Dairesel-durağan analize dayalı bir metot sembol veri hızı kestirmede ve öz-vektör dağılımına dayalı bir metot sinyal gücünün gürültü gücüne oranını kestirmede kullanılmıştır. Bulunan sinyal gücünün gürültü gücüne oranı, sınıflandırma algoritmasının performansının arttırılmasında da kullanılmıştır.Modülasyon tanıma için 2 metot önerilmiştir:1)Karar ağacı yöntemine dayalı bir metot2)Bayes dayalı bir sınıflandırma metoduMSK sinyalinin veri hızını ve taşıyıcı frekansını bulmaya yönelik bir metot da incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis work, automatic recognition algorithms for digital modulated signals are surveyed.Feature extraction and classification algorithm stages are the main parts of a modulation recognition system. Performance of the modulation recognition system mainly depends on the prior knowledge of some of the signal parameters, selection of the key features and classification algorithm selection.Unfortunately, most of the features require some of the signal parameters such as carrier frequency, pulse shape, time of arrival, initial phase, symbol rate, signal to noise ratio, to be known or to be extracted. Thus, in this thesis, features which do not require prior knowledge of the signal parameters, such as the number of the peaks in the envelope histogram and the locations of these peaks, the number of peaks in the frequency histogram, higher order moments of the signal are considered. Particularly, symbol rate and signal to noise ratio estimation methods are surveyed. A method based on the cyclostationarity analysis is used for symbol rate estimation and a method based on the eigenvector decomposition is used for the estimation of signal to noise ratio. Also, estimated signal to noise ratio is used to improve the performance of the classification algorithm.Two methods are proposed for modulation recognition:1)Decision tree based method2)Bayesian based classification methodA method to estimate the symbol rate and carrier frequency offset of minimum-shift keying (MSK) signal is also investigated.
Benzer Tezler
- Automatic digital modulation recognition in the presence of additive Gaussian noise
Toplamsal Gaussian gürültüsü altında otomatik sayısal modülasyon tanıma
BURCU BARIŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DAMLA GÜRKAN KUNTALP
- Automatic modulation recognition with vision transformer in radio signals
Radyo sinyallerinde vision transformer kullanarak otomatik modülasyon tanıma
SEZER DÜMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSivas Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BUYURMAN BAYKAL
- Deep learning in electronic warfare systems: Automatic pulse detection and intra-pulse modulation recognition
Elektronik taarruz sistemlerinde derin öğrenme: Otomatik darbe tespiti ve istemli darbe ici kipleme sınıflandırma
FATİH ÇAĞATAY AKYÖN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Savunma ve Savunma Teknolojileriİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ARIKAN
- Sayısal modülasyonlarda dalgacık dönüşüm temelli bir akıllı sınıflandırma sistemi
An intelligent classification system based on wavelet transform for digital modulations
ZEYNEP BİÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN AVCI
- Haberleşme sistemlerinde sayısal kiplenim yöntemlerinin otomatik sınıflandırılması
Automatic classification of digital modulation methods in communication systems
ZAFER ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK TOKER