Haberleşme sinyallerinde modülasyon sınıflandırması amaçlı parametre kestirimi
Estimation of communication signal parameters for modulation clasification
- Tez No: 355612
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK TOKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 142
Özet
Alıcı tarafından haberleşme sinyalinin alınması ve gönderilen mesajın algılanması için sinyalin bazı özelliklerinin bilinmesi gerekir. Ancak alıcı tarafından sinyal hakkında hiçbir bilginin bilinmediği durumlar da mevcuttur. Bu durumda sinyalle ilgili bazı parametrelerin sinyal hakkında bilgi olmaksızın kestirilmesi gerekir. Buna gözü kapalı kestirim denir. Gözü kapalı kestirim ile sinyalin modülasyon türünün kestirilmesi hedeflenirse; sinyalin, sinyal gürültü oranı, bantgenişliği, taşıyıcı frekansı ve sembol uzunluğu kestirilmelidir. Sinyal gürültü oranı ve bantgenişliği kestirimi için sinyalin spektrumunun etkin şekilde kestirilmesi oldukça önem taşımaktadır. Bu tez çalışması ile modülasyon kestirimi için gerekli tüm parametrelerin etkin bir şekilde kestirilmesi hedeflenmiştir. Gürültünün etkisini azaltmak, kestirim hassasiyetini ve başarımını arttırmak ve tanınacak sinyalin bant aralığının doğru şekilde belirlenmesini sağlamak amacıyla çeşitli spektrum kestirim yöntemleri kıyaslamalı olarak incelenmiştir. Sinyal gürültü oranı, bantgenişliği, taşıyıcı frekansı ve sembol uzunluğu kestirimi için incelenen yöntemlerin çalışma aralıkları Matlab ortamında yapılan benzetimler ile belirlenmiştir. Literatürde bulunan yöntemler arasından gerçek zamanlı veya gerçeğe yakın hızlarda çalışan yöntemlere öncelik verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In communications, some properties of the transmitted signal has to be known in receiver side so that the information in the transmitted signal could be extracted. But in some cases, there is no prior information about the incoming signal and receiver side has to estimate the required parameters which is known as blind estimation problem. In order to estimate the modulation type of the incoming signal, Signal-to-Noise ratio, bandwidth, carrier frequency and symbol length of the message signal has to be estimated. Spectral estimation is very important for accurate SNR and bandwidth estimation. In this thesis, our aim is to efficiently estimate the signal parameters related to the modulation recognation of the message signal. Different approaches for spectral estimation are investigated to reduce the effect of noise, improve the precision and success of estimations and provide more accurate bandwidth estimations. Signal-to-Noise ratio, bandwidth, carrier frequency and symbol length estimation are simulated in Matlab enviroment to find out estimation performance and limits of the algorithims. During the study, methods that are real time or close to real time are studied in a high detail.
Benzer Tezler
- Kompleks değerli yapay sinir ağları ile algoritma geliştirilmesi ve uygulamaları
Improving an algorithm with complex-valued artificial neural network and applications
MURAT CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. YÜKSEL ÖZBAY
- EEG controlled semi-autonomous mobile vehicle design and implementation
EEG kontrollü yarı otonom mobil araç tasarımı ve gerçeklenmesi
HÜSEYİN TANZER ATAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- A robust framework covering measures developed using EVM metric against jamming attacks in next-generation communication systems
Yeni nesil haberleşme sistemlerinde karıştırma saldırılarına karşı EVM metriği kullanılarak geliştirilen önlemleri kapsayan güçlü bir çerçeve
CEM ÖRNEK
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Derin öğrenmenin modülasyon sınıflandırma uygulamaları için alanda programlanabilir kapı dizileri üzerinde gerçeklenmesi
Field programmable gate array based implementation of deep learning for modulation classification
KORAY ALIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SOYSAL