Bilişsel Radyo Uygulamaları için Otomatik Modülasyon Sınıflandırma Algoritmaları Araştırması [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]
Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. Baskıdaki Makaleler: PAJES-89896 | DOI: 10.5505/pajes.2018.89896  

Bilişsel Radyo Uygulamaları için Otomatik Modülasyon Sınıflandırma Algoritmaları Araştırması

Hüseyin Cukur, Ahmet Serbes
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye

Alınan bir sinyalin modülasyon formatının otomatik olarak tanınması, çeşitli sivil ve askeri uygulamalara sahip akıllı bir alıcının temel görevidir. Sinyal algılama ve demodülasyon arasındaki ara adım olan bu işlem basamağında, iletilen veriler ve alıcıdaki sinyal gücü, taşıyıcı frekansı ve faz ofsetleri, zamanlama bilgisi, vb. gibi birçok bilinmeyen parametrenin bilgisi olmadan, modülasyonun kör tespiti oldukça zor bir görevdir. Özellikle, gerçek dünya senaryolarında ki çok yollu solma, frekans seçici ve zamanla değişen kanalların varlığı gibi problemler ile modülasyon tipinin belirlenmesi daha da zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, farklı modülasyon tanıma tekniklerinin kapsamlı bir araştırması sistematik bir şekilde sunulmaktadır. Otomatik modülasyon tanımlama algoritmalarının genel iki sınıfı olan maksimum olabilirlik ve öznitelik tabanlı yöntemler ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. Çok sayıda makalenin modülasyon sınıflandırma problemine olan katkıları, kompakt formlarda özetlenmiş ve bu sayede okuyucunun her tekniğin temel özelliklerini görmesi sağlanmaya çalışılmıştır. Çalışmanın sonunda ise, açık problemler ve gelecekteki araştırmalar için muhtemel yönler kısaca tartışılmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Otomatik modulasyon sınıflandırma, öznitelik çıkarımı, maksimum olabilirlik teoremi, doğru sınıflandırma olasılığı


A Survey of Automatic Modulation Classification Algorithms for Cognitive Radio Applications

Hüseyin Cukur, Ahmet Serbes
Department of Electronics And Communications Engineering, Yildiz Technical University, Turkey

Automatic recognition of the modulation format of a received signal is the main task of an intelligent receiver with a variety of civil and military applications. Blind detection of modulation which is the intermediate step between signal detection and demodulation, is an extremely difficult task, without the knowledge of many unknown parameters such as the signal power, carrier frequency and phase offsets, timing information, etc. In particular, it is becoming increasingly difficult to identify the modulation type with problems such as multi-path fading, frequency selective and time-varying channels in real-world scenarios. In this study, a comprehensive investigation of different modulation recognition techniques is presented in a systematic way. Two general classes of automatic modulation identification algorithms, maximum likelihood and feature-based methods, are discussed in detail. The contributions to the problem of modulation classification of a large number of articles have been summarized in compact form, and it has been tried to ensure that the readers see the basic properties of each technique. At the end of the study, open problems and possible directions for future research are briefly discussed.

Keywords: Automatic modulation classification, Feature extraction, Maximum likelihood method, Probability of correct classification




Sorumlu Yazar: Hüseyin Cukur, Türkiye


ARAÇLAR
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder

Benzer makaleler
Google Scholar


 
Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.


LookUs & Online Makale