Haberleşme sistemlerinde sayısal kiplenim yöntemlerinin otomatik sınıflandırılması
Automatic classification of digital modulation methods in communication systems
- Tez No: 284656
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK TOKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Birçok sivil ve askeri iletişim sistemlerinde, alınan sinyalin kiplenim tipinin belirlenmesiotomatik olarak yapılması gereken bir işlemdir. Özellikle elektronik saldırı/savunmayöntemleri olarak hedef yakalama, dinleme ve boğma işlemlerinde kiplenim tanımaciddi bir öneme sahiptir. Bugüne kadar geliştirilen kiplenim tanıyıcı/sınıflandırıcılartemel olarak iki gruba ayrılır. Sinyalin olabilirlik işlevi üzerine geliştirilen olabilirliktabanlı sınıflandırıcılar eniyi çözümü sunarlar ancak işlem karmaşıklıkları yüksektir.Bu nedenle daha düşük işlem karmaşıklığı ve enyiye yakın çözüm sunan öznitelik ta-banlı sınıflandırıcı yöntemleri geliştirilmiştir. Öznitelik tabanlı kiplenim sınıflandırma,öznitelik çıkarma ve karar verme aşamalarını içerir. Sinyalin karmaşık zarfının ve an-lık bileşenlerinin istatistikleri, sinyalin Wavelet dönüşümü, sinyalin Fourier dönüşümügenellikle kullanılan özniteliklere örnek gösterilebilir. Karar verme aşamasında ise kararağacı, sinir ağları, destek vektör makinaları tercih edilen karar yapılarıdır.Bu tez çalışmasında öznitelik tabanlı bir otomatik kiplenim sınıflandırıcı geliştirilmiş-tir. Sınıflandırmada kullanılacak öznitelikler sinyallerin karmaşık zarflarının yüksekdereceli logaritmik momentleri ve izgesel bileşenlerinden oluşmaktadır. Karar vericiolarak öncelikle sıradüzensel yapıda bir karar ağacı sonrasında çok-katmanlı bir sinirağı kullanılmıstır. Sınıflandırma işlemi, AWGN kanala maruz kalmış M-PSK, M-FSK veM-QAM kiplenimli sinyalleri içermektedir. Yapılan benzetim çalışmalarıyla, otomatikkiplenim sınıflandırma probleminin çözümüne yönelik önerilen yöntemin genel doğrusınıflandırma başarımının, 5 dB SNR seviyesinde yaklaşık %100 olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The recognition of modulation type of a received signal is performed automatically invarious civilian and military applications. Automatic Modulation recognition has a highimportance especially in military electronic counter/counter-counter measures such astarget detection, monitoring and jamming operations. The developed recognizers /classifiers are seperated into two groups. The likelihood based classifiers which relyon the likelihood function of the received signal give the optimum solution but theyhave high computational complexity. Therefore, feature based classifiers, which haveless computational complexity and give suboptimal solution, are developed. Featurebased classification involves feature extraction and decision making steps. Statisticsof complex envelope of the signal, Wavelet transform of the signal, Fourier transformof the signal are the examples of frequently used features. Decision tree, neuralnetworks, support vector machines are decision making structures that are used atdecision making step.In this thesis work, a feature based automatic modulation classifier is proposed. Thefeatures which are to be used at classification are composed from high-order cumulantsand spectral components of complex envelopes of the signals. Firstly a decision treewith hierarchical structure, then a multilayer neural network are used as decision maker.The classification process involves M-PSK, M-FSK and M-QAM modulated signals thatare subjected to AWGN channel. The simulations show that the proposed method forautomatic modulation recognition problem has about %100 overall Pcc at 5 dB SNR.
Benzer Tezler
- Haberleşme sistemlerinde doğrusal olmayan mikrodalga güç kuvvetlendiricilerinin sebep olduğu bozulmaların doğrusallaştırma teknikleri ile giderilmesi
Reducing the intermodulation distortion in communication systems caused by microwave power amplifiers using linearization techniques
ALPARSLAN ÇAĞRI YAPICI
Doktora
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEBRAİL ÇİFLİKLİ
- WCDMA uygulamaları için yüksek doğrusallıklı güç kuvvetlendiricisi tasarımı
High linear power amplifier design for WCDMA applications
RAMAZAN ATA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN PALAMUTÇUOĞULLARI
- Bilişsel iletişim sistemleri için otomatik modülasyon tanıma
Automatic modulation recognition for cognitive communication systems
ALİ ALİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Uyarlamalı sayısal ön bozucuların donanım ve tasarım parametrelerinin sistem performansı üzerine etkileri
Effects of hardware and design parameters of adaptive digital predistortion on system performance
ARMAĞAN BALTACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE AKTAŞ
- CCITT standartlarına uygun 64 Kbıt/s aktarım hızında çalışan senkron zaman bölmeli çoğullayıcı ve X21 protokolü
The synchronous time division multiplexer and X21 protocol that operate at a transmission speed of 64 Kbit/s in accordance with CCITT standards.
ORHAN ALBAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİRGÜL YAZGAN