Wi-Fi sinyalleri kullanılarak kablosuz cihazların derin öğrenme yöntemleri ile kimliklendirilmesine yönelik bir çalışma
A study on wireless device identification using Wi-Fi signals by means of deep learning methods
Yazar: MUHAMMED SEFA KOÇAKOĞLU
Danışman: PROF. DR. ALİ KARA
Milli Savunma Üniversitesi / Alparslan Savunma Bilimleri Enstitüsü / Askeri Elektronik Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Askeri Elektronik Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Savunma ve Savunma Teknolojileri = Defense and Defense Technologies
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Frekans = Frequency ; Parmak izi = Fingerprint ; Radyo = Radio ; Yayılı spektrum = Spread spectrum ; Yazılım tanımlı radyo = Software defined radio

Özet:
Günümüz teknolojik altyapısında haberleşmede yüksek veri aktarımı son derece önem 
arz etmektedir. Yüksek veri iletiminde ise sinyallerin geniş bantta iletilme yöntemleri 
kullanılmaktadır. Geniş bant kablosuz haberleşme ağlarında ise çoğullama (Ing. 
Multiplexing) gibi konularda oluşacak sorunlara karşı yüksek veri aktarımını sağlama 
yollarından birisi olan Yayılı Spektrum (Ing. Spread Spectrum, SS) yöntemi 
kullanılmaktır. Yayılı spektrum çeşitli amaçlar doğrultusunda kullanılmakla birlikte 
avantajları sebebiyle askeri ve istihbari faaliyetlerde kullanılmak için de uygundur. 
Öte yandan sinyal işleme, modülasyon gibi işlemlerin yazılımsal olarak yapılmasını 
sağlayan Yazılım Tanımlı Radyoların (Ing. Software Defined Radio, SDR) kullanımı da 
her geçen gün önem kazanarak artmaktadır. Bununla birlikte sınıflandırma, güvenlik 
ve cihaz tanıma gibi birçok işlem için kullanılan Radyo Frekans Parmak izi (Ing. Radio 
Frequency Fingerprinting) yöntemleri son derece mühim ve yaygın kullanılan bir 
işlemdir. Bu tezde kablosuz haberleşme sistemlerinin fiziksel katmanlarındaki devre 
elemanların toleranslarından kaynaklanan ve sinyale benzersiz olarak yansıyan Radyo 
Frekans Parmak izi yöntemleri ile Yazılım Tanımlı Radyolar kullanarak Derin 
Öğrenme ile sinyal sınıflandırma yapılmıştır. Sınıflandırma, derin öğrenmenin iki 
farklı algoritmasıyla CNN ve CNN-LSTM hibrit algoritması ile uygulanmış olup iki 
algoritma kıyaslanmıştır.

Abstract:
In today's technological infrastructure, high data transfer is extremely important in 
communication. In high data transmission, broadband transmission methods of signals 
is used. In broadband wireless communication networks, Spread Spectrum (SS) 
method, which is one of the ways to provide high data transfer, is used against 
problems such as multiplexing. Spread Spectrum is also suitable for use in military 
and intelligence activities in many respects. On the other hand, the use of Software 
Defined Radio (SDR), which enables processes such as signal processing and 
modulation to be done in software, is increasing day by day. Additionally, Radio 
Frequency Fingerprinting methods, which are used for many processes such as 
classification, security and device recognition, are an extremely important and widely 
used process. In this thesis, signal classification has been made with Deep Learning 
using Radio Frequency Fingerprint methods, which originate from the tolerances of 
the circuit elements in the physical layers of the wireless communication systems and 
which are uniquely reflected on the signal, and Software Defined Radios. 
Classification was applied with two different algorithms of Deep Learning, CNN and 
CNN-LSTM hybrid algorithm, and the two algorithms were compared in terms of both 
success.