Browsing by Subject "Modulation detection and recognition"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Çok görevli öğrenme ile eşzamanlı darbe tespiti ve kipleme sınıflandırma
    (IEEE, 2019-04) Akyön, Fatih Çağatay; Nuhoğlu, Mustafa Atahan; Alp, Yaşar Kemal; Arıkan, Orhan
    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.