Karmaşık işaret analizi ve çoklu-değişinti kırılca boyutu modellemesi yoluyla telsizlerin kimlik tespitinin yapılması
Transmitter identification using complex signal analysis and multifractal modelling
Yazar: ÖNDER HALUK TEKBAŞ
Danışman: PROF. DR. MÜMTAZ YILMAZ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışması kapsamında yeni bir verici kimlik tespit sistemi geliştirilmiştir. Kimlik tespit işlemi, alıcıların ara frekans katından kaydedilen açılma geçici rejim işaretlerindeki genlik ve evre bilgisinin bir karmaşık işaret analiz yöntemi ile analiz edilmesi sayesinde gerçekleştirilmiştir. Bu sistemin, özellikle yön/konum kestirme sistemleri ile birlikte kullanıldığında, frekans izgesinin denetimi açısından faydalı bir araç olacağı değerlendirilmektedir. Geliştirilen sistemde, geçici işaretlerin başlangıcının tespiti bir güç eşiği algılama yöntemiyle; işaretlerin özniteliklerinin çıkartılması bir çoklu-değişinti kırılca boyut hesaplama yöntemiyle; bilinmeyen işaretlerin sınıflandırılması ise bir olasılıklı yapay sinir ağı ile gerçekleştirilmiştir. Veri toplama, modelleme, sınıflandırma ve analiz işlemlerinin ayrıntıları deneysel sonuçlar üzerinde yapılan değerlendirmelerle birlikte tez kapsamında ele alınmış; geliştirilen sistemin mevcut kimlik tespit sistemlerinden üstün olan yanları açıklanmıştır. Çevresel şartlardaki değişimlerin verici sınıflandırma işlemi üzerindeki etkileri de araştırılmıştır. Besleme gerilim seviyelerinde veya ortam sıcaklığında değişim olduğunda Öznitelik vektörlerinin öznitelik uzayında oldukça geniş alanlara yayıldığı ve bu nedenle sistemin sınıflandırma başarımınm düştüğü gözlemlenmiştir. Sistemin geniş bir besleme gerilimi ve ortam sıcaklığı aralığında kaydedilen veriler kullanılarak eğitilmesiyle bu performans düşüklüğünün giderilebileceği deneysel olarak gösterilmiştir. Farklı işaret gürültü oranlarındaki (SNR) işaretlerin sınıflandırılmasındaki hata olasılıkları da ölçülmüş bu sayede sistemin herhangi bir SNR seviyesinde vereceği kararların güvenirlilik ölçüsü elde edilmiştir. Ayrıca, sistem eğitim kümesindeki işaretlere gürültü eklenerek eğitildiği takdirde, düşük SNR seviyesindeki işaretlerin sınıflandırma başarımlarının arttığı gözlemlenmiştir. Sentezlenmiş veriler kullanıldığında elde edilen performans artışlarının gerçek deneysel veriler kullanıldığında da elde edildiği gösterilmiştir.ANAHTAR KELİMELER: Telsiz verici kimlik tespit sistemi, değişimi kırılca boyutu, olasılıklı yapay sinir ağı, kendini örgütleyen harita, gürültü ile eğitim.

Abstract:
In this study, a new transmitter identification system is developed. The identification is realized by analyzing the amplitude and phase information associated with the turn-on transient signals of transmitters by using a complex signal analysis technique. The system, if used together with a direction finding system, is considered to be useful for the identification of malfunctioning or illegally operated radio transmitters in support of radio spectrum management practices. The start of transient signals are detected using a power threshold based approach; transient features are extracted by a technique based on the variance dimensions of transient signals and unknown transients arc classified with a probabilistic neural network. Details of the data collection, feature extraction, classification and analyses procedures are presented along with a discussion of experimental results. The merits of this technique over the ones currently in use arc described. The effects of environmental conditions on transmitter identification process are also investigated. It is observed that a change in environmental conditions such as battery voltage or ambient temperature causes the feature vectors to spread over the feature space, resulting in classification performance degradation. It is experimentally shown that performance degradation resulted by changing environmental conditions can be compensated by training the system with data collected in a range of battery voltage and ambient temperature levels. Probability of error associated with signals having different Signal-to-Noise Ratio (SNR) values are also determined to obtain a confidence measure for the decision to be made at any SNR level. It is also found that the performance of a transmitter identification system for low SNR transients can be improved by utilising the transient SNR information in the classifier training stage. Performance improvement observed in simulations was verified with experimental data.Key Words: Radio transmitter identification, variance fractal dimension, probabilistic neural network, self organizing map, training with noise.