Use of wavelet decomposition in radio frequency fingerprinting of bluetooth signals
Bluetooth sinyanlerinin radyo frekansı parmak izi kontrolünde dalgacık ayrıştırma kullanımı
- Tez No: 704698
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASER DALVEREN, PROF. DR. ALİ KARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- 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: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Bu tez, Bluetooth (BT) sinyallerine dayalı olarak cep telefonları gibi belirli cihazları tanımlamak için Radyo Frekansı Parmak izi (RFF) kontrolünü çıkarmak ve kullanmak için yeni bir Açık Sistem Bağlantısı (OSI) Fiziksel (PHY) katman şemasını ele almaktadır. İlk olarak, cep telefonlarından deneysel olarak toplanan BT geçici sinyallerinden parmak izi öznitelikleri çıkarılmıştır. Geçici Bluetooth sinyallerini analiz ettikten sonra, Bluetooth sinyallerini ayrıştırmak için Çift-Ağaç Karmaşık Dalgacık Dönüşümü (DT-CWT) kullanılmıştır. Hem zaman alanı (TD) hem de dalgacık alanı (WD) sinyallerinden öznitelik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra sınıflandırma için destekçi vektör makinesi (SVM) sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Daha sonra, zaman alanı (TD) ve dalgacık alanı (WD) BT sinyalleri için elde edilen sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. Deneyler, düşük SNR (0 < SNR< 5 dB), orta SNR (5 < SNR < 15 dB), yüksek SNR (15 < SNR < 25 dB) ve çok yüksek gibi farklı SNR seviyeleri ile farklı geçici süreler altında gerçekleştirilmiştir. SNR (25 < SNR < 35 dB). Elde edilen sonuçlar, düşük SNR seviyelerinde kısa geçici sürelerle bile WD'de (en az %88) makul bir doğruluk elde etmenin mümkün olduğunu göstermektedir. TD BT sinyalleri için elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldığında, WD BT sinyalleri için daha iyi algılama doğruluğu elde edildiği açıkça görülmektedir. Bu nedenle, DT-CWT kullanımının BT sinyallerinin RF parmak izini çıkarmada açıkça kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis addresses a new Open Systems Interconnection (OSI) Physical (PHY) layer scheme for extract and exploits Radio Frequency Fingerprinting (RFF) to uniquely identify specific devices such as cell phones based on their Bluetooth (BT) signals. Firstly, fingerprint features were extracted from BT transient signals experimentally collected from cell phones. After analysing transient Bluetooth signals, Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT) has been used to decompose Bluetooth signals. Feature extraction was performed from both time-domain (TD) and wavelet-domain (WD) signals. Then, for classification, supported vector machine (SVM) classifier was used. Next, classification results achieved for time domain (TD) and wavelet domain (WD) BT signals were compared. The experiments were performed under different transient durations with different SNR levels such as low SNR (0 < SNR< 5 dB), moderate SNR (5 < SNR < 15 dB), high SNR (15 < SNR < 25 dB), and very high SNR (25 < SNR < 35 dB). Results show that it is possible to achieve reasonable accuracy in WD (at least 88%) even with short transient durations at low SNR levels. When compared to the results achieved for TD BT signals, better detection accuracy is clearly observed for WD BT signals.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılamada görüntü birleştirme algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of image fusion algorithms in remote sensing
ALPER AKOĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Zaman-frekans analizinde yeni dönüşümler ve uygulama alanları
New transforms in time-frequency analysis and their applications
YAZGAN ERER
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET H. KAYRAN
- Dağıtık üretim güç sistemlerinde geliştirilmiş oylama modeli tabanlı arıza tespiti ve sınıflandırması
Improved voting model based fault detection and classification in distributed generation power systems
FEVZEDDİN ÜLKER
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KÜÇÜKER
- Dalgacık analizi kullanılarak optik fotoğraflardan bulutluluk oranı tayini
Cloudiness ratio determination from optic photographs using wavelet analysis
UĞUR BERKAY KAHVECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Çapraz akıştaki türbülanslı jet akışlarının deneysel ve hesaplamalı akışkanlar dinamiği analizi
Experimental and computational fluid dynamics analysis of turbulent jet in crossflow
SEYFETTİN BAYRAKTAR
Doktora
Türkçe
2008
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER YILMAZ