Geri Dön

Signal detection and parameter estimation of frequency hopping signals

Frekans atlamalı sinyallerin tespiti ve parametre kestirimi

PDF İndir

  1. Tez No: 714444
  2. Yazar: BATUHAN KAPLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Akılı ev teknolojisi, kişisel cihazlar, endüstriyel otomasyon, araçla-her şey gibi alanlarının yaygınlaşması ile kablosuz haberleşme cihazlarının sayısı gün geçtikçe artmaktadır. Bundan dolayı, sınırlı kullanım alanına sahip spektrumun tüm kullanıcılar için yeterli kaynağı sağlaması mümkün gözükmemektedir. Dolayısıyla, bu kablosuz haberleşme cihazlarının her birinin mevcut kaynağı paylaşımlı bir şekilde kullanması önem arz etmektedir. Sinyal kaynakları spektrumda kesintisiz bir şekilde haberleşmeye devam edebilmek için çoklu erişim tekniklerini kullanmaktadır. Bunlar arasında frekans atlama yayılmalı spektrum (FAYS) teknolojisi ile kablosuz haberleşme sistemleri, hızlı bir şekilde merkez frekansını değiştirmesiyle spektrumda yayılarak herhangi bir frekans planı olmadan geniş bantta iletişim sağlamaktadır. Böylece, FAYS haberleşme sistemleri yoğun bir spektrumda girişime karşı dayanıklı ve karıştırmaya karşı koyma gibi yeteneklere sahip olmaktadır. Frekans atlamalı haberleşme sistemlerinin kullanımı öncelikli olarak askeri amaçlı kullanılan radyolarda olmak üzere, Bluetooth haberleşmesi, drone radyo kontrolcü haberleşmesi, medikal cihazlar için kullanılan haberleşme sistemleri gibi birçok farklı sivil alan uygulamalarında da yaygın olarak kullanılmaktadır. Askeri uygulamalarda, birçok ülke iletişim güvenliği açısından taktik veri linklerinde frekans atlamalı sistemleri benimsemiştir. Frekans atlamalı haberleşme sistemleri, sivil uygulamalar için ise lisanssız spektrum bölgesinde frekans planlanmasına gerek duymadan spektrum paylaşımını girişim olmadan yapabilmektedir. Günümüzde dronların ya da bir başka deyişle İnsansız Hava Araçları (İHA), hobi amaçlı olarak kullanılan bir alan olarak gözükse de haritalama ve ölçme, ulaşım, gözetleme, kolluk kuvvetleri, havadan görüntüleme, tarım gibi birçok alandaki uygulamaları ile günlük hayatın yaygın bir parçası haline gelmektedir. İHA'ların pek çok alanda kullanılmasının yanı sıra, güvenlik ve gizlilik açısından tehlike oluşturması da mümkündür. Örneğin, İHA'ların havaalanlarında istenmeyen olaylar yaratmak için tehlikeli bir şekilde kullanılabileceğini ve varlıklarının telafisi mümkün olmayan kazalara neden olabileceği unutulmamalıdır. Ayrıca İHA'lar, araçlar, altyapılar ve tesisler için doğrudan bir fiziksel tehdit olmanın yanı sıra, İHA'lar özellikle kritik operasyonlarda ve/veya hizmetlerde arızaya yol açan iletişim bağlantılarını karıştırmak, müdahale etmek veya tamamen engellemek için kullanıldıklarında da tehdit kaynağı olabilir. Her geçen gün küçülen boyutları ve artan yetenekleri göz önüne alındığında, güvenlik için çevredeki drone faaliyetlerinden haberdar olmak önemli bir gözetleme unsuru haline gelmektedir. Ek olarak, İHA'nın görünümünü uçurtma, kuş vb. gibi diğer uçan nesnelerden etkili bir şekilde ayırt edilemeyebilir. Bu nedenler göz önüne alındığında İHA sistemlerinin/uzaktan kumandaların tanımlanması ve varış yönü tahmini, özellikle istenmeyen durumların önlenmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Bu noktada, birçok İHA ile kablosuz radyo denetleyicisi arasındaki iletişimin 2.4 GHz ISM bandında ve FAYS teknolojisini kullandığı bilinmektedir. Bu bilgiler ışığında, daha önce ifade edilen bantta farklı sinyal kaynakları spektrumu meşgul edebileceği için FAYS türündeki drone radyo kontrolcüsünün tespit edilmesi ve farklı sinyal kaynakları arasından ayrıştırılması sağlanmalıdır. Bu tez çalışmasında FAYS türündeki drone radyo kontrolcüsünün tespit algoritması simülasyon verileri ile analiz edilmektedir. Ayrıca, test düzeneği kurularak gerçek dünya koşulları altında sinyal tespit ve parametre kestirimi yaklaşımı incelenmektedir. Ardından, çoklu alıcı sistem kullanılarak altuzay tabanlı yön bulma algoritması ile drone radyo kontrolcüsüne ait yön kestirimi yapılmaktadır. Sinyal ayrıştırma sırasındaki çözünürlük sorunu ele alınarak elde edilen başarım göz önüne alınıp gerçek dünya koşullarındaki performansına bakılmaktadır. Test için kurulan ölçüm düzeneği, Rohde & Schwarz spektrum analizörü, Rohde & Schwarz sinyal üreteci, Futaba T8J drone radyo kontrolcüsü, NI PXIe çok kanallı alıcı, özdeş 4 adet Quasi Yagi anten, kişisel bilgisayar ekipmanlarından oluşmaktadır. Tüm ölçümler Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) Gebze, Kocaeli yerleşkesinde bulunan tepelik arazi banliyö tipi açık test sahasında yapılmıştır. Bölüm I'de, dron kullanımı ve gerçekleşebilecek tehditler ele alınıp FAYS sinyal algılama, tanımlama ve varış yönü tahminindeki açık sorunlara yönelik literatürde yer alan çeşitli çözümlere yer verilmektedir. Ayrıca, Bölüm II'de FAYS sinyal karakteristiklerinin matematiksel ön bilgileri detaylı bir şekilde anlatılmaktadır. Bölüm III'te, döngüsel durağanlık sinyali ve zaman-frekans analizlerine odaklanılarak sinyal tespiti ve parametre kestirimi tartışılmaktadır. İlk olarak, FAYS sinyallerini ayırt etmek için döngüsel durağanlık analizine dayalı bir yöntem uygulanmaktadır. İkince dereceden çevrimselözdurağan analizi ile alınan sinyal içinde gizli periyodiklik ortaya çıkabilmektedir. Böylece, bir FAYS sinyaline ait atlama oranı kestirilerek farklı sinyaller birbirinden ayrıştırılabilir. Örneğin, 2.4 GHz ISM bandında çokca bulunan Bluetooth sinyali (saniyede 1600 atlama) ile drone radyo kontrolcüsü sinyali (saniyede 100-200 atlama) kestirilen atlama oranı parametresine bakılarak gelen FAYS sinyalinin tanımlanması mümkün olmaktadır. Ayrıca, FAYS sinyalinin doğru atlamalarını yeniden oluşturmak için kısa süreli Fourier dönüşümü (STFT) tabanlı kör sinyal algılama ve kümeleme yöntemi kullanılır. Böylece, bir girişim sinyali varsa, sinyallerin spektral lokalizasyonuna göre parametreler tablosundan aykırı değerler çıkartılır. Bunun için, STFT değerlerinin gürültü seviyesinin hesaplanması ile elde edilen eşik seviyesi ile karşılaştırılmasıyla ikilileştirilmiş matris elde edilmektedir. Ardından kablosuz haberleşme bozukluklarından kaynaklı hatalı olarak ifade edilen değerler iki aşamada düzeltilmektedir. İlk önce, ikilileştirilmiş matris morfolojik işlemler kullanılarak sinyali ifade eden alanın iç bölgesi düzeltilmektedir. İkinci aşama olarak matris elemanlarının komşulukları kontrol edilerek sinyali ifade eden bölgenin sınırları düzeltilmektedir. Böylece matris üzerinden sinyalleri segmente edebilmek için süreklilik sağlanmış olup spektrumu meşgul eden sinyallerin zamansal ve frekans bilgileri elde edilmektedir. Ayrıca, literatür genel olarak kablosuz sinyaller yerine simüle edilmiş verileri kullanır ve bu simülasyonlar, atlamalar arasında zaman koruması olmadığını varsayar. Bu varsayım, frekans atlamalı sinyallerinin farklılaşmasını kolaylaştırır, ancak birçok frekans atlamalı sinyal zaman boşlukları kullanır ve ayrıca bu zaman boşlukları farklı sinyal kaynakları için farklıdır. Sinyal karakteristiklerine (başlangıç zamanı, bitiş zamanı, bandgenişliği, bulunma süresi) bakılarak merkez tabanlı kümeleme yaklaşımı ile FAYS sinyaline ait atlamalar sınıflandırılmaktadır. Buna bağlı olarak da, spektrumda FAYS sinyalinin olup olmadığına bakılarak farklı sinyal--gürültü oranı (SNR) değerleri için doğru tespit olasılığı hesaplanmaktadır. Aynı zamanda, tespit performansı farklı yanlış alarm oranları içinde incelenmektedir. Ayrıca, çevrimselözdurağan sinyal analizi yöntemi ile kestirilen atlama oranı parametresi, gerçek atlama oranına ne kadar yaklaştığı analizi üzerinde de durulmaktadır. Bölüm IV'te, FAYS sinyalleri için varış yönü tahmini, yüksek çözünürlüklü altuzay tabanlı yön bulma algoritmaları kullanılarak incelenmiştir. Frekans atlama sinyalleri daha sonra birleştirilmiş temel bant eşdeğer sinyalini elde etmek için Bölüm III'te bahsedildiği üzere kümelenmiş parametrelere dayalı olarak arka arkaya eklenir. Böylece FAYS sinyali için kısa zamanda bulunan sinyal örnekleri yerine temel bantta sinyal örnekleri arttırılmıştır. Ayrıca, temel bantta yeniden elde edilen sinyali spektrumda yayılmış bant genişliğinden çok daha düşük bir bant genişliğine sahip olacak şekilde yeniden örnekleme işlemi uygunabilmektedir. Böylece, spektrumdaki ilgisiz örnekleri azaltmak ve altuzay tabanlı yön kestirimi uygulaması için gerekli olan kovaryans matrisinin hesaplanmasını kolaylaşmaktadır. Bu önişlemlerin ardından, alıcı sisteme göre drone kontrolörünün yönünü tahmin etmek için iki farklı çoklu sinyal sınıflandırma algoritması kullanılır. Önerilen yöntemin genel performansını doğrulamak için tanıtılan çerçeve, donanım platformları ile uygulanmaktadır ve gerçek dünya koşulları altında test edilmektedir. Dronlar kısa sürede bir noktadan başka bir noktaya hareket ettirilebilmektedir. Dronun hızlı hareket etmesinin yanı sıra, drone pilotu o kadar hızlı hareket edememektedir. Bu durum göz önüne alınarak, farklı mesafeler için yavaş açı değişiklikleri için oluşturulan senaryo ile hem görüş hattı hem de görüş hattı olmayan durumlar ele alınmaktadır. Düzgün doğrusal dizilime sahip anten dizisi ile havadan alınan sinyaller için farklı anten sayısı, önişlem etkisi, farklı yön kestirimi algoritması parametrelerine göre sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmaktadır ve ilgili tartışmalara yer verilmektedir. Gelecek çalışmalarda, son zamanlarda farklı alanlarda giderek kullanımı artan derin öğrenme tabanlı sistemleri ile FAYS sinyallerinin tespiti için kullanılması araştırılmalıdır. Böylece, spektral lokalizasyon açısından önişlem adımının yerine geçmesi öngörülebilir. Bunun yanında, çoklu FAYS sinyallerinin spektrumda mevcut olması durumunda, farklı SNR değerleri için farklı koşullar altında doğru kümelenme olasılığı incelenebilir. FAYS sinyalleri geniş bantta farklı frekanslarda bulunduğundan dolayı, yön kestirimi için Fourier domaininde altuzay tabanlı algoritmalar araştırılmalıdır.

Özet (Çeviri)

Unmanned aerial vehicles (UAVs) have become a prevalent part of the daily life with their applications to many fields such as mapping and surveying, transportation, surveillance, law enforcement, aerial imaging and agriculture. Besides the aforementioned use of UAVs in many areas, one should keep in mind that UAVs can also be used dangerously to create unwanted incidents especially when they are diverted to the sensitive airspace near airports and their presence may cause accidents which can result in fatal crashes. Moreover, UAVs can be utilized for collecting information about people, organizations, and companies without their consent. Therefore, identification and direction of arrival estimation of UAV systems/remote controllers and their communication are great importance, especially to prevent unwanted situations. In this context, it is known that most of the communication between the UAVs and wireless radio controller (RC) utilize the spread spectrum technology of frequency hopping spread spectrum (FHSS) on ISM band at 2.4 GHz. Therefore a method to detect, classify and estimate the direction of arrival of these kinds of signals in this band would lead to the identification of the communication between the UAV and the controller. Thus, this thesis attempts to address solutions for identifying and direction of arrival estimation of FHSS signals. In Chapter I, open issues and the state-of-the-art solutions to the open issues in FHSS signal detection, identification and direction of arrival estimation are given. Moreover, in Chapter II, mathematical preliminaries of FHSS signal characteristics are provided. In Chapter III, signal detection and parameter estimation are discussed by focusing on cyclostationarity signal and time-frequency analyses. First, a method based on cyclostationarity analysis is applied to distinguish the FHSS signals. Furthermore, short-time Fourier transform (STFT) based blind signal detection and clustering are employed to reconstruct the correct hops of the FHSS signal. Therefore, if there is an interference signal, outliers are removed from the parameters table according to the spectral localization of the signals. Furthermore, the literature utilizes the simulated data instead of over-the-air signals in general and these simulations assume that there is no time guards between hops. This assumption makes differentiation of frequency-hopping (FH) signals easier, however, many hopping signals use time guards and also these time guards are different for different signal sources. In Chapter IV, direction of arrival estimation for FHSS signals are studied by utilizing MUSIC algorithm which is a high-resolution subspace-based direction-finding algorithm. A variant of STFT is introduced to extract the parameters of detected FHSS signals. The correct hopping signals are then aggregated based on the clustered parameters to obtain their combined baseband equivalent signal. Furthermore, the resampling process is applied to reduce the unrelated samples in the spectrum and represent the spectrum with the reconstructed signal, which has a much lower bandwidth than the spread bandwidth. Finally, two different multiple signal classification algorithms are utilized to estimate the direction of the drone controller relative to the receiving system. In order to validate the overall performance of the proposed method, the introduced framework is implemented on hardware platforms and tested under real-world conditions. A uniform linear antenna array is utilized to capture over-the-air signals in hilly terrain suburban environments by considering both line-of-sight and non-line-of-sight cases. Direction estimation performance is presented in a comparative manner and relevant discussions are provided.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    810684

    Frekans ve zaman-frekans uzaylarında music algoritması ile geliş açısı kestirimi

    Angle of arrival estimation in frequency and time-frequency domains with music algorithm

    OĞUZ TUNCAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR

  2. Tez No

    890347

    Frekans atlamalı sinyallerin yazılım tanımlı radyolar ile gerçek zamanlı tespit ve sınıflandırılması

    Real-time detection and classification of frequency-hopping signals with software-defined radios

    MUTLU AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ KARA

  3. Tez No

    793204

    Ön bilgiye dayanmadan enerji tespiti tabanlı sinyal bulma ve parametre kestirimi

    Blind signal detection and parameter estimation with energy detection

    HÜSEYİN KEMAL ERTUĞRUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ GÖRÇİN

  4. Tez No

    496464

    Energy efficient approaches for spectrum sensing and channel estimation

    Spektrum algılama ve kanal kestirimi için enerji verimli yaklaşımlar

    MEHMET BAŞARAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

    DOÇ. DR. SERHAT ERKÜÇÜK

  5. Tez No

    795773

    Saçıcıların elastik dalga saçılımı ile görüntülenmesi

    Imaging of scatterers through elastic wave scattering

    UTKU HARMANKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE KAŞLILAR ŞİŞMAN

Geri Dön