Development and performance assessment of signal detection methods for transient signal starts
Geçici sinyal başlangıçları için sinyal algılama yöntemlerinin geliştirilmesi ve performans değerlendirmesi
- Tez No: 704647
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ KARA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Radyo Frekans (RF) parmak izi yöntemi, kablosuz haberleşme güvenliğinde kullanılacak en etkin yöntemlerdendir. RF geçiş bölgesinin tespiti, parmak izi çıkarmında en önemliaşamalardan birisidir. Bu tez çalışmasında, RF geçiş bölgesi başlangıcını tespit etmeye yönelik bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen Enerji Kriteri (EK) yöntemi, sinyalin hem genliği hemde faz karakteristiğini kullanarak diğer yöntemlerden farklılık gösterir. EK yönteminde temel fikir, sinyaldeki ani değişiklik bölgesini sinyal enerjisi ile ilişkilendirmesidir. Literatürde önerilen yöntemler, doğruluk, karmaşıklık ve kısıtlar açısından EK yöntemi ile deneysel olarak karşılaştırmaktadır. Karşılaştırma farklı sinayl gürültü (SNR) seviyelerinde gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalarda kullanılan farklı cep telefonlarına ait WiFi sinyalleri ön işlemelerden geçirilerek geçiş bölgesi daha verimli bir şekilde çıkarılmıştır. EK'nin eşik değeri gerektirmemesi ile birlikte diğer yöntemlerden çok daha kolay, hızlı ve iyi başarım gösterdiği deneysel olarak gösterilmiştir. Yukarıda bahsedilen yaklaşımlardan geçici sinyal tespit etmede daha hızlı olduğu açıkça görülebilir.
Özet (Çeviri)
Radio frequency fingerprinting (RFF) is one of the most effective techniques for improving wireless security. RF transient detection process is considered as important phase for establishing an efficient RFF security system. In this thesis, an approach to detect WiFi transient signal starts has been proposed. It is named as Energy Criterion (EC) method, and it can exploit both amplitude and/or phase characteristics of RF transient signal. The main idea behind the proposed method that the most significant change point in the signal sequence is associated with the significant change point in its signal energy. The methods reported in the literature have been evaluated and compared experimentally with the EC method in terms of accuracy, complexity and constraints. The performance assessment was implemented under different levels of signal to noise ratio (SNR). To this end, the collected WiFi signals were passed through pre-processing steps in order to extract transient signals more efficiently. It has been proven experimentally that the EC method is easy to implement as it needs no threshold, and it has a better performance for low SNR signals. Moreover, the EC is much faster than the other methods.
Benzer Tezler
- Classification, visualization and transient analysis of respiratory sound patterns
Solunum sesi örüntülerinin sınıflandırılması, görselleştirilmesi ve geçici rejim analizleri
E.ÇAĞATAY GÜLER
- Doğadan esinlenen koku ve ikili görüye dayalı gerçek zamanlı bir gömülü sistem tasarımı
A bio-inspired real time embedded system design based on olfaction and stereo vision
SELMAN ERGÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Development of algorithms and signal enhancement techniques for seismocardiogram-based hemodynamic parameter estimation
Sismokardiyogram tabanlı hemodinamik parametre tahmini için algoritma geliştirme ve sinyal iyileştirme teknikleri
BERKE KİZİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEREN SEMİZ GÜRSOY
- Applications of artificial intelligence for the security of networks
Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari
SELEN GEÇGEL ÇETİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Koloni morfoloji tahmininde yeni yapay öğrenme modelleri geliştirilmesi
Development of new artificial learning models for colony morphology prediction
VOLKAN ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT GÖK