Radyo Haberleşmesinde Evrişimli Sinir Ağı Kullanılarak Yapılan Modülasyon Sınıflandırması

Authors : Bircan ÇALIŞIR
Pages : 867-877
Doi:10.35234/fumbd.1141515
View : 33 | Download : 15
Publication Date : 2022-09-30
Article Type : Research Paper
Abstract :Bu çalışmada, radyo iletişim sinyalleri için modülasyon tipi sınıflandırması amaçlanmış ve derin öğrenmenin sınıflandırma performansı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Ayrıca bu çalışmada, modülasyon sınıflandırmasında bir evrişimsel sinir ağının (Convolutional Neural Network-CNN) nasıl kullanılacağı araştırılmaktadır. İlk olarak, sentetik, kanal-bozulmuş dalga biçimleri oluşturulur. Üretilen dalga formlarını veri olarak kullanan bir CNN eğitilir, ardından modülasyon sınıflandırması yapılır. Sonunda, CNN'yi test etmek için Yazılım Tanımlı Radyo (SDR) donanımı ve havadan alınan sinyaller (kablosuz) kullanılır. Simülasyonda taşıyıcı frekans kayması, sembol hızı, çok yollu sönümleme, gecikme yayılımı ve termal gürültünün farklı etkileri göz önünde bulundurulmaktadır. Tüm bu etkiler tam olarak uygun bir şekilde modellenebilir ve ayrıca burada çalışmamızın kapsamı dışında sentetik olarak modellenebilecek birçok ek yayılma etkisi vardır. Bu çalışmada eğitilen CNN; İkili faz kaydırmalı anahtarlama (BPSK), dörtlü faz kaydırmalı anahtarlama (QPSK), (8-PSK), 16 dörtlü genlik modülasyonu (QAM), 64 QAM, 4 darbeli genlik modülasyonu (PAM4), gauss frekans kaydırmalı anahtarlama (GFSK), sürekli faz frekans kaydırmalı anahtarlama (CPFSK), yayın FM (B-FM), çift yan bant genlik modülasyonu (DSB-AM), tek yan bant genlik modülasyonu (SSB-AM) şeklindeki modülasyon tiplerini tanımlamak için kullanılır. Eğitilmiş CNN, 1024 ve 512 örnek için her bir çerçevenin modülasyon tipi hakkında tahminde bulunur ve karşılaştırmalar yapar. Bu araştırmada gösterilen performans ödünleşimleri, veri sembolleri ve eğitim sembolleri üretimindeki temel parametreleri dikkate alır, algılamayı geliştirir ve bu tür sistemlerin optimizasyonu üzerine gelecekteki çalışmalara odaklanır.
Keywords : CNN, DL, Modülasyon

ORIGINAL ARTICLE URL