DERİN ÖĞRENME TABANLI MODÜLASYON TANIMA

Authors : Mehmet Merih LEBLEBİCİ, Ali ÇALHAN, Murtaza CİCİOĞLU

Pages : 123-140

Doi:10.17482/uumfd.1161509

View : 9 | Download : 5

Publication Date : 2023-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Haberleşme teknolojilerinde her geçen gün artan sinyal çeşitliliği, bu sinyallerin tanımlanması ve sınıflandırılması gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Beşinci nesil insert ignore into journalissuearticles values(fifth generation, 5G); ve ötesi kablosuz haberleşme teknolojileri, birçok uygulama için vazgeçilmez iletişim araçları haline gelmiştir. Otomatik modülasyon tanıma insert ignore into journalissuearticles values(automatic modulation recognition, AMR); tekniği, özellikle yeni nesil nesnelerin interneti, akıllı şehirler, otonom araçlar ve bilişsel radyo gibi birçok uygulama için temel bileşen haline gelmiştir. Bu çalışmada sekiz farklı modülasyon türü kullanılarak bir veri seti oluşturulmuş ve derin öğrenme insert ignore into journalissuearticles values(deep learning, DL); algoritmalarından olan evrişimli sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(convolutional neural network, CNN); kullanılarak farklı sinyal-gürültü oranlarında insert ignore into journalissuearticles values(signal-to-noise ratio, SNR); modülasyon türü sınıflandırılması yapılmıştır. Sonuç olarak SNR değerleri 10 dB, 20 dB ve 30 dB iken CNN ile sınıflandırma işleminde sırasıyla %80,76, %99,89 ve %100 doğruluk sağlanmıştır.
Keywords : Otomatik Modülasyon Tanıma, Evrişimli Sinir Ağları, Derin Öğrenme, 5G ve Ötesi Haberleşme Teknolojileri