• About
  • Policies
  • What is open access
  • Library
  • Contact
Advanced search
      View Item 
      •   BUIR Home
      • Scholarly Publications
      • Faculty of Engineering
      • Department of Electrical and Electronics Engineering
      • View Item
      •   BUIR Home
      • Scholarly Publications
      • Faculty of Engineering
      • Department of Electrical and Electronics Engineering
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Çok görevli öğrenme ile eşzamanlı darbe tespiti ve kipleme sınıflandırma

      Thumbnail
      View / Download
      3.0 Mb
      Author(s)
      Akyön, Fatih Çağatay
      Nuhoğlu, Mustafa Atahan
      Alp, Yaşar Kemal
      Arıkan, Orhan
      Date
      2019-04
      Source Title
      27th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2019
      Publisher
      IEEE
      Pages
      1 - 4
      Language
      Turkish
      Type
      Conference Paper
      Item Usage Stats
      182
      views
      112
      downloads
      Abstract
      Bu çalışmada, elektronik harp sistemlerindeki sayısal almaç yapıları tarafından toplanan, ortamdaki tehdit radarların gönderdigi darbesel sinyal örnekleri üzerinden otomatik olarak eşzamanlı SGO (Sinyal Gürültü Oranı) kestiren ve darbe tespiti yapan, tespit edilen darbesel bölge üzerindeki kiplemeyi sınıflandıran, çok görevli ögrenme ve yinelemeli sinir ağı tabanlı yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem, girdi olarak almaç tarafından toplanan örneklerden herhangi bir öznitelik çıkarmaksızın, ham IQ (Inphase-Quadrature) verilerini kullanmaktadır. Sınıflandırma başarımını artırmak için, farklı SGO seviyelerine göre eğitilmiş modeller kullanılmıştır. Ham IQ veri üzerinden kestirilen SGO degerine göre, uygun model otomatik olarak seçilmektedir. Yapılan kapsamlı benzetimlerde, -30 dB SGO seviyesinde, 1.5 dB ortalama mutlak hata ile SGO kestirimi, %90 başarımla darbe tespiti ve %84 ihtimalle başarılı kipleme sınıflandırması yapılabildiği gözlemlenmiştir. Tipik bir elektronik ˘ harp almacının darbe tespiti yapabildigi en dü¸sük SGO seviyesinin 10 dB olduğu düşünüldüğünde, önerilen yöntemin geleceğin elektronik harp almaç yapıları için oldukça önemli bir teknolojik kazanım olduğu değerlendirilmektedir.
       
      In this work, a multi-task learning and recurrent neural network based new technique is proposed that performs joint SNR (singal-to-noise ratio) estimation and pulse detection over the pulse based signal samples coming from the digital receivers used in electronic warfare systems, and automatically classifies the modulation present on detected pulses. Proposed technique uses the raw IQ data as input, without any feature extraction. Moreover, usage of separately trained classifiers for different SNR regions is proposed for better classification accuracy. Most suitable classifier is selected based on the estimated SNR level from raw IQ data. Detailed tests show the proposed structure can achieve a detection with %90 accuracy, SNR estimation with 1.5 dB mean absolute error, and classification with 84% accuracy at a very low SNR level as -30 dB.
      Keywords
      Recurrent neural network
      Deep learning
      Multi-task learning
      SNR estimation
      Modulation detection and recognition
      Permalink
      http://hdl.handle.net/11693/52960
      Published Version (Please cite this version)
      https://doi.org/10.1109/SIU.2019.8806285
      Collections
      • Department of Electrical and Electronics Engineering 3868
      Show full item record

      Browse

      All of BUIRCommunities & CollectionsTitlesAuthorsAdvisorsBy Issue DateKeywordsTypeDepartmentsCoursesThis CollectionTitlesAuthorsAdvisorsBy Issue DateKeywordsTypeDepartmentsCourses

      My Account

      Login

      Statistics

      View Usage StatisticsView Google Analytics Statistics

      Bilkent University

      If you have trouble accessing this page and need to request an alternate format, contact the site administrator. Phone: (312) 290 2976
      © Bilkent University - Library IT

      Contact Us | Send Feedback | Off-Campus Access | Admin | Privacy