Çoklu alıcılar kullanarak çevrimiçi ve zaman uyumsuz doğrusal kipleme sınıflandırması
Online and asynchronous linear modulation classification using multiple receivers
Yazar: EMRE EFENDİ
Danışman: DOÇ. DR. BERKAN DÜLEK
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez kapsamında, doğrusal kipleme türlerinin çoklu alıcılar kullanılarak sınıflandırılabilmesi için çevrimiçi ve zaman uyumsuz kipleme sınıflandırması yöntemleri geliştirilmiştir. Alıcı ve verici arasındaki zaman uyumsuzluğu, alıcıya ulaşan sinyalin örnekleme zamanına ait belirsizliği ifade eder ve bilinmeyen bir  zaman kayması parametresi ile modellenebilir. Zaman kaymasının yanı sıra, alıcı ve verici arasındaki kanal kazancını ve kanal fazını gösteren karmaşık kanal katsayısının da sınıflandırma öncesinde bilinmediği varsayılmıştır. 
Önerilen kipleme sınıflandırması yöntemlerinde, ilk olarak bilinmeyen parametrelerin kestirilmesi ardından da sınıflandırma kararının verilmesi gerekmektedir. Bunun için olabilirlik tabanlı bir yaklaşım olan hibrit olabilirlik  yaklaşımı kullanılmıştır. Hibrit olabilirlik yaklaşımında, ilk olarak alıcıdaki sinyalin olabilirlik fonksiyonunun, aday kipleme türlerinin her birinin yıldız kümesinde yer alan semboller üzerinden ortalaması alınır. Daha sonra ortalama olabilirlik fonksiyonunu enbüyüten parametre kestirimleri her aday kipleme türü için elde edilir. Son olarak, sınıflandırma kararı en yüksek olabilirlik skoruna sahip kipleme türü lehinde verilir. 
Geliştirilen yöntemlerde bilinmeyen parametrelerin çevrimiçi kestirimini yapan bir yaklaşım benimsenmiştir. Bu yaklaşımda Titterington'ın çevrimiçi beklenti enbüyütme (Expectation Maximization, EM) algoritması kullanılmaktadır. Önerilen çevrimiçi yöntemlerde, bir sembole karşılık gelen dalgabiçimi alındıktan sonra zaman kaymasının mevcut kestirimi kullanılarak örneklenir. Elde edilen örneklerden gönderilen sembolün sonsal olasılık değerleri hesaplanır. Sonrasında ise elde edilen sonsal olasılık değerleri kullanılarak bilinmeyen parametrelerin güncellemeleri yapılır. Her yeni alınan sembol için bu işlem tekrarlanır. Önerilen yöntemle kipleme sınıflandırması kararı parametre kestirimleri ile paralel olarak gerçekleştirilebilir.
Önerilen çevrimiçi yöntemlerde parametre güncellemeleri sadece son örnek alınarak yapıldığı için alıcı ve verici arasındaki kanalın durumuna son derece duyarlıdır. Bu durumda çoklu alıcılar kullanılarak yaratılacak Sinyal Gürültü Oranı (Signal to Noise Ratio, SNR) çeşitliliği ile yöntemlerin başarımlarının iyileştirilmesi sağlanmıştır. Çoklu alıcılar kullanılırken, alıcılardan bir tanesi elverişsiz kanal koşulları altında çalışıyorken bile diğer alıcılar tarafından gözlenen olumlu kanal koşulları sayesinde doğru kipleme sınıflandırması yapılabilir.
Önerilen çevrimiçi yöntemler, literatürde olabilirlik tabanlı zaman uyumsuz kipleme sınıflandırması yöntemlerinin olumsuz yönleri olan yüksek hafıza gereksinimi ve işlem karmaşıklığının azaltılmasını sağlamaktadır. 
Çevrimiçi EM tabanlı yöntemlerin yanı sıra bilinmeyen parametre kestirimleri için Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) algoritmasını kullanan hibrit olabilirlik tabanlı bir diğer kipleme sınıflandırması yöntemi de önerilmiştir.  
Bu tez kapsamında önerilen zaman uyumsuz kipleme sınıflandırması yöntemlerinin farklı alıcı sayısı, SNR seviyesi ve bilinmeyen parametrelerin kestirimlerinin başlangıç değerlerine göre başarımları benzetim çalışmaları ile incelenmiştir. Önerilen yöntemlerin, orta ve yüksek SNR seviyelerinde, kanal parametrelerinin gerçek değerlerini bildiği varsayılarak sınıflandırma kararı veren kahin sınıflandırıcıya yakın başarı gösterdiği görülmüştür.

Abstract:
In this thesis, online and asynchronous modulation classification algorithms for multiple receivers are developed for recognition of linear modulation formats. The term asynchronous refers to the lack of timing synchronization between receiver and transmitter and can be modelled by a time offset. Besides the unknown time offset, complex channel coefficient which embodies the channel gain and channel phase between transmitter and receivers is also assumed unknown.
In the proposed modulation classification techniques, first above mentioned unknown parameters are required to be estimated and then classification decision is made by using estimates of the unknown parameters. To that end, hybrid likelihood based approach is adopted. In the hybrid likelihood based approach, likelihood function (LF) of the received signal is averaged separately over the distributions of the constellation points of every candidate modulation formats. Then, averaged LFs are maximized w.r.t. unknown parameters for each candidate modulation format. The classification decision is made in favor of the modulation format with highest likelihood function score. 
An online parameter estimation approach is adopted in the designed modulation classification techniques. In this approach, Titterington's online Expectation Maximization (EM) algorithm based parameter estimation is considered. In the proposed parameter estimation techniques, first the received signal is sampled with the current estimate of the time offset. Then, \emph{a posteriori} probabilities are computed by using the obtained sample. Next, estimates of the unknown parameters are updated by using computed \emph{a posteriori} probabilities. This procedure continues as the new waveforms are collected. After enough samples are collected the classification decision is made in favor of the modulation format with highest likelihood score. 
The proposed parameter estimation approach is highly susceptive to the channel state due to its online processing. By using only last sample for the parameter update results in highly irregular parameter estimation in the channels with high noise content. To avoid this, a multiple receiver approach is adopted to benefit from the Signal to Noise Ratio (SNR) diversity due to independent channels between the transmitter and receivers. In a multiple receiver network, even if the channel conditions of the one of the receivers are sub optimal, correct classification decisions can be made due to the other receivers which experience more favorable channel conditions.
In the literature, asynchronous modulation classification algorithms are based on the batch processing of the waveform which increase the memory requirements and computational complexity of the algorithms.
The proposed modulation classification algorithms by adopting an online parameter approach, reduce computational complexity and the memory requirements of the proposed algorithms significantly. 
In this thesis, besides the proposed EM algorithm based methods, another asynchronous modulation classification technique which utilizes Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm for the parameter estimation is proposed. 
Performance evaluations of the proposed modulation classification techniques are done by the help of simulations for different average received SNRs, number of receivers and initial distances of the estimates of the unknown parameters to their true values. It is observed that, proposed algorithms attain comparable performances with the clairvoyant classifier which has the perfect information of the unknown parameters in the mid to high SNR region.