Kablosuz sönümlemeli kanalda derin öğrenme tabanlı otomatik modülasyon sınıflandırması
Automatic modulation classification over wireless fading channel based on deep learning
Yazar: YİĞİT CAN DURDU
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN KAYA ; DR. ÖĞR. ÜYESİ FERDİ KARA
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Otomatik modülasyon sınıflandırması(Automatic Modulation Classification-AMC), bir kablosuz haberleşme sisteminde alıcıya ulaşan sinyallerin kestirilmesini ifade etmektedir. Bu kapsamda, özellikle esnek alıcı-verici yapısı tasarımında ve spektrumun sezilmesinde derin öğrenme metotlarının kullanılması önemli bir aşama kaydedilmesini sağlamıştır. AMC'deki performansın artırılması için maksimum olabilirlik, öznitelik tabanlı ve derin öğrenme tabanlı algoritmalar önerilmektedir. Yüksek veri işleme kapasitesi, işlemsel yükün diğer yöntemlere kıyasla daha az olması, karmaşık veri setlerine uygulanabilmesi ve kesinliğin daha fazla olması sebebiyle çalışmada derin öğrenme yöntemi tercih edilmiştir. Çalışmada alıcıda elde edilen modülasyonlu işaretler için farklı çerçeve uzunluklarında işaret-yıldız küme görüntülerinden oluşan veri setleri elde edilmiştir. M'li Faz Kaydırmalı Anahtarlama (M-Phase Shift Keying- MPSK) ve M'li Dördün Genlik Modülasyonu (M- Quadrature Amplitude Modulation) olmak üzere 7 farklı modülasyon çeşidi kullanılmıştır. BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-PSK, 16-QAM, 64-QAM, 256-QAM modülasyonlu işaretlerden oluşan 7 sınıflı veri seti; eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayrılmıştır. Farklı modülasyonlar ve modülasyon seviyeleri ile sinyal gürültü oranı (signal-noise ratio- SNR) değerlerine göre sınıflandırma başarımlarının ölçülmesi yaklaşımı benimsenmiştir. SNR (dB) = [0,5,10,15,20] olmak üzere 5 farklı SNR değeri için modülasyonlu işaretlerin bulunduğu veri setleri, çerçeve uzunluğunun etkisinin sınıflandırma başarımına etkisini görebilmek için 1024 ve 4096 çerçeve uzunluklarında ayrı ayrı oluşturulmuştur. Elde edilen tüm veri setlerinin dahil edildiği çalışmada Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Network –CNN) tabanlı AlexNet ve MobileNet ağları ile yapılan sınıflandırma işlemleri neticesinde farklı modülasyon seviyeleri ve çeşitlerini sınıflandırabilen esnek bir ağ yapısı oluşturmak hedeflenmiştir.  Sınıflandırma işlemlerinin sonucunda bazı modülasyon seviyeleri ve çeşitlerinin düşük veya yüksek SNR seviyelerinde daha iyi sınıflandırıldıkları görülmüştür. Bu sonuca dayanarak QPSK için 0-5 dB, 16-QAM için 6-13 dB , 64-QAM için 14-22 dB ve 256-QAM için 23-30 dB'de üretilen modülasyonlu işaretleri benzer şekilde 1024 ve 4096 çerçeve uzunluklarına göre ayrılarak iki farklı veri seti daha oluşturulmuştur. AlexNet ve MobileNet ağları ile bu iki veri seti ile yapılan sınıflandırma işlemi ile birlikte hata matrislerinde sınıflandırma başarımlarının yaklaşık %100 olduğu görülmüştür.

Abstract:
Automatic Modulation Classification (AMC) refers to the estimation of signals reaching the receiver in a wireless communication system. In this context, the use of deep learning methods, especially in the design of flexible transmitter-receiver structures and spectrum sensing, has represented a significant advancement. Maximum likelihood, feature-based, and deep learning-based algorithms are recommended to enhance the performance of AMC. Due to its high data processing capacity, lower operational cost compared to other methods, applicability to complex datasets, and higher accuracy, deep learning methods are preferred in this study. Datasets consisting of signal-constellation diagrams of different frame lengths were obtained for modulated signals received at the receiver. Seven different modulation types were used, including M-Phase Shift Keying (MPSK) and M-Quadrature Amplitude Modulation (M-QAM). A 7-class dataset comprising BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-PSK, 16-QAM, 64-QAM, and 256-QAM modulated signals was divided into training, validation, and test data. The approach adopted for measuring classification performance involves different modulation types and levels with signal-to-noise ratio (SNR) values. Datasets containing modulated signals for five different SNR values (SNR(dB) = [0, 5, 10, 15, 20]) were created separately with frame lengths of 1024 and 4096 to observe the effect of frame length on classification performance. The goal of the study, incorporating all obtained datasets, was to create a flexible network structure capable of classifying different modulation levels and types using Convolutional Neural Networks (CNN) based AlexNet and MobileNet architectures. Classification results showed that some modulation levels and types were better classified at low or high SNR levels. Based on this result, modulation signals generated for 256-QAM at SNR=23-30 dB, 64-QAM at SNR=14-22 dB, 16-QAM at SNR=6-13 Db, QPSK at SNR=0-5 dB and were separated similarly into two different datasets based on frame lengths of 1024 and 4096. Classification operations with AlexNet and MobileNet architectures on these two datasets resulted in classification accuracies of approximately 100% in the confusion matrices.