Bilişsel radyo sistemlerinde kümeleme ve derin öğrenme ile modülasyon sınıflandırma
Modulation classification in cognitive radio systems using clustering and deep learning
- Tez No: 623644
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bu tezde, bilişsel radyolarda (cognitive radio, CR) kullanılmak üzere iki farklı modülasyon sınıflandırma sistemi geliştirilmiştir. İlk sistemde K-Ortalamalar (K-Means) kümeleme algoritması kullanılırken, ikinci sistemde derin öğrenme ağı kullanılmıştır. Bu iki sistemin farklı işaret gürültü oranı (signal-to-noise ratio, SNR) değerleri için sınıflandırma başarımları hesaplanmıştır. Bu iki sistem karşılaştırılarak yöntemin güçlü ve zayıf yönleri ele alınmıştır. Literatürdeki modülasyon sınıflandırma yöntemleri ile karşılaştırılarak çalışmanın literatüre katkısı ile gelecek çalışmalarda gerçekleştirilebilecek eklemeler ele alınmıştır. Haberleşme kanallarının fiziksel katman güvenliğinin sağlanabilmesi için farklı sönümleme ve kanal modelleri için değişen SNR değerlerinde pozitif gizlilik kapasitesi olasılığı (probability of strictly positive secrecy capacity, SPSC) ve gizlilik kesinti olasılığı (secrecy outage probability, SOP) değerlerinin benzetimleri gerçekleştirilmiştir. Nakagami-m kanalının m = 2 değeri için, diğer kanallara kıyasla daha güvenli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, two modulation classification systems are developed to be used in cognitive radio network systems. At the first system, K-Means clustering algorithm is used. At the second system, a deep learning network is used. Both weak and strong aspects of the two systems are compared and studied. Successful classification rates of the two systems are calculated for varying signal to noise ratio (SNR) values. Modulation classification systems in the literature are compared, possible future works for the study are discussed. In order to have physical layer security of communication systems for different fading models and SNR values, probability of secrecy capacity (SPSC) and secrecy outage probability (SOP) are simulated. It is concluded that Nakagami-m channel, is more secure than the other channels for m = 2.
Benzer Tezler
- Signal detection and parameter estimation of frequency hopping signals
Frekans atlamalı sinyallerin tespiti ve parametre kestirimi
BATUHAN KAPLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Haberleşme sistemleri için kümeleme yöntemlerinde yeni yaklaşımlar
New approaches in clustering methodsfor communication systems
TUBA ERCÜMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YAVUZ ILGIN
- Advanced communication techniques for next-generation cognitive wireless networks
Gelecek-nesil bilişsel kablosuz ağlar için gelişmiş haberleşme teknikleri
MUSTAFA ÖZGER
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN
- Clustering, network coding and coverage maximization in cognitive radio sensor networks
Bilişsel radyo algılayıcı ağlarda kümeleme, ağ kodlaması ve kapsama alanı azamileştirilmesi
MUSTAFA ÖZGER
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN
- Restricted Neyman-Pearson approach based spectrum sensing in cognitive radio systems
Bilişsel radyo sistemlerinde kısıtlı Neyman-Pearson yaklaşımı tabanlı spektrum sezme
ESMA TURGUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİNAN GEZİCİ