Derin öğrenmenin modülasyon sınıflandırma uygulamaları için alanda programlanabilir kapı dizileri üzerinde gerçeklenmesi
Field programmable gate array based implementation of deep learning for modulation classification
Yazar: KORAY ALIÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SOYSAL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Analog modülasyonlar = Analog modulations ; Derin öğrenme = Deep learning ; Sayısal modülasyon sistemleri = Digital modulation systems

Özet:
Modülasyon sınıflandırma hem askeri hem de sivil haberleşme sistemlerinde kritik öneme sahiptir. Modülasyon sınıflandırma uygulamaları ile askeri ortamlardan istihbarat elde etme, haberleşme sistemlerini karıştırma ve yayıncı tanıma gibi çalışmalar yapılmaktadır. Sivil ortamda ise haberleşme kanalının efektif olarak yönetilmesi ve alıcının değişen kanal koşullarına göre otomatik olarak doğru demodülatör tipinin seçilmesi gibi uygulamalar yapılmaktadır. Literatürde modülasyon sınıflandırma için olabilirlik tabanlı ve öznitelik tabanlı yöntemler sıklıkla kullanılmaktadır. Bunun dışında son zamanlarda derin öğrenme tabanlı yöntemler uygulanmaya başlanmıştır. Bu tez çalışmasında derin öğrenme tabanlı yöntemler ile haberleşme sinyallerinde modülasyon sınıflandırma başarımı incelenmiştir. Evrişimli sinir ağları (CNN) ve özyinelemeli sinir ağları (RNN) türünde mimariler oluşturularak, bu mimarilerin sınıflandırma başarımları nicemlenmiş ve nicemlenmemiş modeller için karşılaştırılmıştır. Derin öğrenme uygulamaları genel olarak grafik işlemci birimleri (GPU) üzerinde çalıştırılmaktadır. Bu tez çalışmasında derin öğrenme mimarisi alanda programlanabilir kapı dizileri (FPGA) üzerinde gerçeklenmiş ve çalıştırılmıştır. Derin öğrenme mimarisinin GPU üzerinden FPGA ortamına aktarılması ortaya çıkan nicemleme kaybı incelenmiştir. Sınıflandırma başarım oranı 0dB SNR seviyesinde yapılan testlerde ortalama %50 olurken, 10dB SNR seviyesinden itibaren bu oran %90 seviyesine ulaşmıştır. Nicemlenmiş modellerdeki performans kaybı ortalama %5 seviyesinde olmuştur.

Abstract:
Modulation classification is critical in both military and civilian communication systems. With modulation classification applications, studies such as obtaining intelligence from military environments, jamming communication systems, and recognition of transmitters can be done. In the civilian environment, applications such as effective management of the communication channel and automatically selecting the right demodulator type according to the changing channel conditions of the receiver are carried out. In literature, there are many likelihood-based and feature-based methods exist. Apart from this, deep learning-based methods have been applied recently. This thesis has studied modulation classification performance in communication signals with deep learning-based methods. Convolutional neural networks (CNN) and recursive neural networks (RNN) types of architectures were created, and the classification performances of these architectures were compared for quantized and Non-quantized models. Deep learning applications are generally run on graphics processor units (GPU). In this thesis, deep learning architecture is implemented and run on field-programmable gate arrays (FPGA). The quantization loss that occurs when transferring the deep learning architecture to the FPGA environment over the GPU has been scrutinized. While the classification success rate was 50% in tests performed at 0dB SNR level, this rate reached 90% above 10dB SNR level. Performance loss in quantized models averaged 5%.