Geri Dön

Variational mode decomposition based radio frequency fingerprinting of bluetooth devices

Varyasyonel kip ayrıştırıcı kullanarak bluetooth cihazların radyo frekans parmak izi çıkarımı

  1. Tez No: 620388
  2. Yazar: ALGHANNAI AGHANAIYA
  3. Danışmanlar: Prof. Dr. ALİ KARA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Bu tez çalışmasında, Varyasyonel Kip Ayrıştırıcı (VKA) tabanlı Radyo Frekans (RF) parmak izi çıkarımı çalışılmıştır. RF parmak izi kullanımı, radyo cihazları tarafından iletilen geçiş(transient) sinyallerinin özniteliklerinin tanımlanmasına dayanmaktadır. RF cihazların geçiş sinyalleri, kısa süreli, durağan olmayan ve doğrusal olmayan zaman serileridir. Bundan dolayı, öncelikle VKA ile Bluetooth (BT) cihazların geçiş sinyalleri bant-sınırlı modlara ayrıştırılmakta ve ardından sinyal tekrar oluşturulmaktadır. Hem VKA ile yeniden oluşturulan hemde VKA modlarının yüksek dereceli istastiksel öznitelikleri çıkarılmaktadır. BT cihazlarını sınıflandırmada ise Doğrusal Destek Vektör Makinaları (DDVM-LSVM) sınıflandırıcısı kullanılmaktadır. Tez kapsamında önerilen yöntem, farklı marka, model ve seride BT cihazlarında deneysel olarak test edilmiştir. Önerilen VKA tabanlı RF parmak izi çıkarımı yönteminin, Hilbert-Huang transformu kullanılarak elde edilen zaman-frekans-enerji dağılımı tabanlı yöntemlerden en az %8 daha iyi bir başarım sağladığı deneysel veriler ile gösterilmektedir. Bu başarım, önceki yöntemdeki Sinyal-Gürültü Oranının (SGO-SNR) 2-3 dB altında ve daha az öznitelik ile elde edilebilmektedir. Ayrıca, VKA modlarının özniteliklerinin direk kullanılması durumundaki başarım, VKA ile yeniden oluşturulan sinyalden çıkarılan öznitelikler kullanılarek elde edilen başarımdan %4 daha yüksek bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we evaluated the performance of RF fingerprinting method based on variational mode decomposition (VMD). Radio frequency fingerprinting (RFF) is based on identification of unique features of RF transient signals emitted by radio devices. RF transient signals of radio devices are short in duration, non-stationary and nonlinear time series. For this purpose, VMD is used to decompose Bluetooth (BT) transient signals into a series of band-limited modes, and then, the transient signal is reconstructed from the modes. Higher order statistical (HOS) features are extracted from the complex form of VMD-reconstructed transients and VMD-modes. Then, Linear Support Vector Machine (LVM) classifier is used to identify BT devices. The method has been tested experimentally with BT devices of different brands, models and series. The classification performance shows that VMD-reconstructed transients method achieves better performance (at least 8% higher) than time-frequency-energy (TFED) distribution based methods such as Hilbert-Huang Transform. This is demonstrated with the same dataset but with smaller number of features (nine features) and slightly lowers (2-3 dB) SNR levels. For the same dataset the classification performance demonstrates that VMD-modes method achieves better performance (4% higher) than VMD-reconstructed transient method.

Benzer Tezler

  1. Yer tabanlı destek sistemleri için uyarlamalı bölgesel iyonküre izleme yöntemi geliştirilmesi

    Development of regional ionosphere monitoring algorithm for ground based augmentation systems

    MELTEM KÖROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEZA ARIKAN

  2. Roller bearing fault detection using rotary encoder

    Açısal enkoder kullanarak bilyalı rulmanlarda hata tespiti

    SAMET YALDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK

  3. Çukur yapıların yüzey sürtünme direncine olan etkilerinin hesaplamalı ve deneysel olarak incelenmesi

    Experimental and computational investigation of the effect of dimpled surfaces on skin friction reduction

    YASİN KAAN İLTER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR ORAL ÜNAL

  4. Grafen oksit katkılı polimer nanokompozitlerin çeşitliözelliklerinin incelenmesi

    Investigating various properties of graphene oxide doped polymer nanocomposites

    OĞUZKAN ŞENTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM MEHMET PALABIYIK

  5. Hibrit derin öğrenme teknikleri kullanılarak kısa dönemli rüzgar tahmini

    Short-term wind forecasting using hybrid deep learning techniques

    MEHMET BALCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ

    DOÇ. DR. EMRAH DOKUR