1 results
Search Results
Now showing 1 - 1 of 1
Master Thesis Modülasyon Türlerinin Hiyerarşik Sınıflandırılmasının Performans Analizi(2020) Yalçınkaya, Bengisu; Kara, AliOtomatik modülasyon sınıflandırması (AMC), bilinmeyen bir modülasyon tipine sahip gelen modüle edilmiş bir sinyalin modülasyon tipini belirlemek için sıklıkla ihtiyaç duyulan bir yapıdır. AMC uygulamaları literatürde olabilirlik tabanlı (LB) ve özellik tabanlı (FB) yöntemler olarak iki ana başlık altında bölünmüştür. Bu tezde, FB yaklaşımı ile bir AMC algoritması geliştirilmiştir. Sınıflandırıcı olarak lineer, kuadratik ve kübik çekirdek kullanan Destek Vektör Makinesi (SVM) seçilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. SNR değerleri 0 ila 30 dB arasında olan havadan toplanan modüle edilmiş sinyaller kullanılmıştır. Sinyaller, yüksek derecelere kadar M-ASK, M-PSK, M-APSK içeren 12 farklı dijital modülasyon tipiyle modüle edilmiştir. İstatistiksel özellikler, yani sinyalin anlık genliği, fazı ve frekansının ortalaması, varyansı, çarpıklığı ve basıklığı, 8. dereceye kadar olan daha yüksek dereceli momentlere ve kümülanlara ek olarak kullanılmıştır. Sınıflandırıcılar arasından ikinci dereceden çekirdek kullanan SVM daha yüksek performans göstermiştir. Ayrıca, özellikle tek bir sınıflandırıcı kullanılarak sınıflandırıldığında çok düşük performans gösteren yüksek dereceli modülasyon tiplerinde, performansı arttırmak için literatüre kıyasla daha az karmaşıklığa sahip bir hiyerarşik sınıflandırma yapısı önerilmiştir. Bu modülasyonların doğruluklarında geleneksel yönteme kıyasla önemli bir gelişme gözlenmektedir. Genel performans %80'den %90'a yükselmiştir.