Yeni nesil telsiz haberleşme sistemleri için otomatik modülasyon tanıma
Automatic modulation identification for new generation wireless communication systems
Yazar: YEŞİM HEKİM TANÇ
Danışman: PROF. DR. AYDIN AKAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Kablosuz iletişim = Wireless communication ; Sayısal haberleşme =   ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing ; Sayısal modülasyon sistemleri = Digital modulation systems

Özet:
Günümüzde, haberleşme teknolojilerinin gelişimiyle birbirinden farklı protokollerin aynı anda kullanıldığı platformların sayısı giderek artmaktadır. Bu platformlarda kullanılan işaretlerin frekansları, düşük frekans bandından, yüksek frekans bandına kadar yayılmakla beraber, işaretlerin modülasyon tipi, dar bantlıdan geniş bantlıya kadar çeşitlilik göstermektedir. Böylesi karmaşık bir haberleşme ortamında, gerçek zamanlı işaret işleme algoritmaları ve alınan işaretin modülasyon türünün belirlenebilmesi kritik bir işlem olmuştur.

Eğer, alınan işaretin modülasyon türü başarılı bir şekilde belirlenirse, alıcı olarak kullanılan Yazılım Tabanlı Radyo, alıcının demodülator kısmını işaretin modülasyon türüne göre ayarlayarak, işarete uygun olmayan demodülator türünün kullanılmasından kaynaklanacak hataları azaltır ve demodülasyon işleminin süresini kısaltır. Bazı pratik uygulamalarda, iletilen sembol dizisine işaretin modülasyon türünün belirlenebilmesi için ek bir bilgi de eklenebilmektedir. Ancak bu, fazladan bant genişliği ve donanımsal kaynak kullanılması anlamına gelmektedir ki kritik haberleşme uygulamalarında bu durum tercih edilen bir durum değildir.

Bu tez çalışmasında farklı modülasyon çeşitlerine sahip işaretlerin, modülasyon türünün ve seviyesinin belirlenebilmesi için, toplamsal Gauss gürültüsü varsayımı altında, zaman-frekans analizine dayalı, öznitelik tabanlı algoritmalar çeşitli geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritmalarda, işaretlerin zaman-frekans analizi sonucu elde edilen anlık genlik ve frekans karakteristikleri, alınan işaretin modülasyon türünün ve seviyesinin belirlenmesinde öznitelik olarak kullanılmaktadır.

İlk olarak modülasyon türünü tanıma ve modülasyon seviyesinin belirlenebilmesi için, evrimsel izge tabanlı bir algoritma önerilmiştir. Önerilen bu algoritmanın doğru sınıflandırma başarımı, Wavelet Dönüşümü'ne dayanan sınıflandırma yöntemi ile karşılaştırılmalı olarak ortaya konmuştur. Önerilen algoritmanın düşük Sinyal/Gürültü oranlarında daha yüksek sınıflandırma yüzdesi sunduğu gösterilmiştir.

Tezin bir sonraki adımda ise, Hilbert-Huang Dönüşümü'nün, doğrusal ve durağan olmayan işaretlerin anlık frekans ve genlik bilgilerinin elde edilmesi için kullanılması önerilmiştir. Elde edilen anlık zaman-frekans verilerinin istatiksel özellikleri yardımıyla modülasyon türleri için öznitelik haritası çıkartılmış, elde edilen bu öznitelikler doğrultusunda bir sınıflandırma algoritması geliştirilmiştir. Çeşitli modülasyon türleri ve seviyeleri için algoritmanın geçerliliği sınanmış, doğru sınıflandırma oranları farklı Sinyal/Gürültü seviyelerinde elde edilerek, prensip olarak Wavelet Dönüşümü'ne dayanan algoritmanın sınıflandırma başarımı ile karşılaştırılmıştır.

Son olarak da düzgün olmayan sıkıştırılmış örneklerin alıcıda var olması durumunda, Wavelet çevrimsel öznitelik tabanlı otomatik modülasyon tanıma algoritmasının genlik kaydırmalı modülasyon işaretlerinin, modülasyon seviyesinin belirlenmesinde kullanılması önerilmiş ve başarım sonuçları ortaya konmuştur. Seçilen farklı zaman-frekans analiz yöntemlerinin kendi aralarında karşılaştırılması ve bu yöntemlerin birbirlerine karşı avantaj ve dezavantajları da bu tez çalışması içerisinde sunulmuştur.

Abstract:
The developments of communication technologies lead the usage of different type ofprotocols on the same platforms. On these platforms, the frequencies of the signalsvaries from the low frequency band to high frequency band. The modulation type ofsignals also varies from narrowband to broadband. On such a complex communication environment, the modulation type identification of the received signal, without a need for any prior knowledge been a critical operation. If the modulation type of the received signal is successfully determined, then softwaredefined radio can adjust its demodulating parameters. Adjusting the parameters helps to improve demodulation process by preventing the decoding errors. 

Software Defined In some practical applications, an additional information can be added to the transmitted symbol sequences in order to identify the modulation type of the signal. However, this
demands extra bandwidth, and the systems utilize more hardware resources. In some the critical communications applications this is not acceptable. Therefore, it is crucial todetermine the modulation type of the signal without any bandwidth extension.In this work, under the white Gaussian noise assumption, we propose time-frequencyanalysis based modulation type recognition and modulation level indetification algorithms. The instantaneous amplitude and frequency patterns are utilized as features on the proposed algortihms.

First, an evolutionary spectrum based algorithm is proposed. The correct classification performance of the algorithm is compared with the Wavelet Transform based classifier. It is shown that, the proposed algorithm has higher classificaiton rate seven under low Signal to Noise Ratio.

On the next step of the work, Hilbert-Huang Transform is proposed for extracting the instantaneous amplite and phase of the non-linear and non-stationary signals. The statistical values of instantaneous time-freqeuncy datas are used to have a feature map for modulation classificiation. The validity of the proposed algorithm is tested for different modulation types and orders with different SNR values. The correct classification rates are compared with again Wavelet Transform based classifier.

Finally, We apply the Wavelet Cyclic feature based automatic modulation recognition algorithm on the case of the existance of non-uniform compressed samples at the receiver. The modulation levels of M-ary amplitude shift keying modulated signals are identifed via the Wavelet Cyclic feature based algorithm. The comparision, advantages and disadvantages of the proposed time-frequency anlaysis based algorithms are also presented in this work.