Otomatik modülasyon tanıma algoritmalarının geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of automatic modulation recognition algorithms
Yazar: MERVE DENİZ
Danışman: DOÇ. DR. CENK TOKER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bir vericinin yaydığı sinyale ait modülasyon türü, faz, genlik gibi özellikleri; vericiye fark ettirmeden ve operatörden bağımsız olarak tanıma işlemine otomatik modülasyon tanıma denir. Alınan sinyalin modülasyon türünün otomatik olarak belirlenmesi sivil ve askeri iletişim sistemlerinde oldukça önemlidir. Özellikle elektronik harp yöntemlerinde hedef yakalama, dinleme ve hedef karıştırma işlemlerinde modülasyon tanıma ciddi bir öneme sahiptir. Modülasyon tanıma işlemi temel olarak ikiye ayrılır: Sinyallerin benzerlikleri üzerine geliştirilen olabilirlik tabanlı yöntemler ve sinyallerin karakteristik özellikleri kullanılarak oluşturulan öznitelik tabanlı yöntemler. Bu çalışmada işlem karmaşası olabilirlik tabanlı yöntemlere göre daha az olan öznitelik tabanlı yöntemler kullanılmıştır. En iyiye yakın sonuç veren bu yöntemler için analog ve sayısal modülasyon sinyalleri ele alınmıştır. Temelbanttaki sinyallerin yüksek dereceli logaritmik momentlerinin yanı sıra; anlık genlik, anlık faz ve anlık frekans gibi karakteristik özellikleri de kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Farklı gürültü içeren ortamlardan elde edilen öznitelik setlerini birbirlerinden ayırmak için çeşitli sınıflandırıcılar kullanılmıştır. Bunlar öznitelikleri kullanan destek vektör makineleri, özniteliklerden elde edilen eşik değerlerini kullanan karar ağacı yapıları ve bu iki sınıflandırıcının birleşiminden oluşan hibrit sınıflandırıcıdır. Yapılan bütün modülasyon tanıma ve sınıflandırma işlemleri MATLAB ortamında gerçekleştirilmiştir. Kullanılan üç sınıflandırıcının birbirlerine göre üstünlükleri değerlendirilmiştir.

Abstract:
Recognizing features of a signal such as phase, amplitute or modulation type without being noticed by transmitter is called automatic modulation recognition and it is independent from any operator. Automatic recognition of modulation type is very important for civil and military communication systems. Especially for the electronic warfare systems such as target acqusition, monitoring and jamming; automatic modulation recognition have an importance. There are two basic methods for automatic modulation recognition. First one is likelihood based methods which are developed by using similarity of signals. Second one is feature based methods which are developed by using features of signals. During this project, feature based methods are used instead of likelihood based methods because feature based methods are more proper for calculations. In this thesis, analog and digital modulation signals are considered. Besides using the higher order cumulants of baseband signals; keyfeature extractions are done by using the characteristics of signals such as instant phase, amplitute and frequency. The feature sets are acquired from different noisy systems, classified by using several classifiers. These classifiers are support vector machines which use keyfeatures, decision trees which use thresholds are obtained from features and hybrid classifier which is combination of decision tree and support vector machine. These classification methods are compared with each other. All modulation recognition and classification methods are developed in MATLAB platform.