Automatic digital modulation recognition in the presence of additive Gaussian noise
Toplamsal Gaussian gürültüsü altında otomatik sayısal modülasyon tanıma
- Tez No: 522069
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DAMLA GÜRKAN KUNTALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Bu çalışma, dalgacık dönüşümü tabanlı, ikiz spektrum tabanlı ve zaman alanı tabanlı öznitelikler kullanılarak M-seviyeli Frekans Kaydırmalı Anahtarlamaya (MFSK) ve M-seviyeli Faz Kaydırmalı Anahtarlamaya sahip (MPSK) dijital modülasyon türlerini sınıflandırmayı amaçlar. Dalgacık dönüşümü tabanlı öznitelikler, MFSK işaretlerinin seviyesini belirlemek ve her frekans bandındaki enerjiyi tespit etmek için kullanılmıştır. Bu amaçla, Ayrık Dalgacı Dönüşümü (ADD) alt bantlarındaki standart sapmalar öznitelik olarak kullanılır. İkiz spektrum tabanlı öznitelikler, yüksek mertebeden spektrum öznitelikleri MFSK işaretlerinin sınıflandırılmasında kullanılmıştır. İkiz spektrum matrisinin diyagonalinin merkez değerleri öznitelik olarak kullanıldığında, doğru sınıflama olasılığının yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Zaman alanı tabanlı yöntemde ise, normu alınmış medyan filtrelenmiş anlık frekansın standart sapması, MFSK işaretlerini MPSK işaretlerden ayırmak için öznitelik olarak kullanılmıştır. Simülasyon çalışmaları, farklı sinyal-gürültü oranı (SNR) seviyelerinde gerçekleştirilmiş ve K-ortalama kümeleme algoritması sınıflandırıcı olarak kullanılmıştır. Önerilen yöntemlerin performansları, uygun taşıyıcı frekansı ve bant genişliğinin seçimi ile geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, a wavelet transform-based, bispectrum-based, and time domain-based features are used for automatic classification of MFSK and MPSK signals. For determining the order of M-ary Frequency Shift Keying (MFSK) signals and to detect the energy in each frequency band, Discrete Wavelet Transform (DWT) is used. For this, standard deviations in the lower bands are used as features. Higher order spectrum is used to classify MFSK signals. When the centroid values of the diagonal of bispectrum are used as features, it is observed that they yield high probability of correct classification for MFSK discrimination. As time domain feature, the standard deviation of the normalized median filtered instantaneous frequency is used to discriminate MFSK signals from M-ary Phase Shift Keying (MPSK) signals. Simulation studies have been performed for different signal-to-noise ratio (SNR) levels and K-means clustering algorithm has been used as classifier. Simulation results provides promising classification results. The performances of proposed methods are improved with the proper selection of carrier frequency and bandwidth.
Benzer Tezler
- Linear and nonlinear classification of quadrature modulation signals
Çeyrek modülasyon sinyallerinin doğrusal ve doğrusal olmayan sınıflandırması
AHMED KHALID ALI ALI
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Digital modulation recognition
Sayısal modülasyon tanıma
EREM ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. YALÇIN TANIK
- 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
- Otomatik modülasyon tanıma algoritmalarının geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of automatic modulation recognition algorithms
MERVE DENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK TOKER
- Sayısal işaret işleme geliştirme sistemi tasarımı ve gerçeklenmesi
Digital signal processing development system design and realization
İLKER AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU