Unapređenje automatske klasifikacije modulacije zasnovane na kumulantu šestog reda za qam signale
Kandidat
Marko Pajić
Mentor Mladen Veinović
Institucija Univerzitet Singidunum, Beograd, Beograd, Srbija, 2022
Apstrakt
Automatska klasifikacija modulacija (AKM) predstavlja proces
prepoznavanja tipa modulacije nepoznatog primljenog signala, veoma bitan
za savremene telekomunikacione sisteme, i ključan za veliki broj kako
vojnih tako i civilnih primena. U poslednjih nekoliko decenija razvijen je
veliki broj različitih algoritama za AKM. Savremena rešenja uobičajeno
pretpostavljaju kompleksne strukture kao što su neuralne mreže, ili druge
adaptivne mehanizme za postizanje bolje preciznosti. Međutim, još uvek je, sa
tačke gledišta implementacije u praksi, veoma poželjno da se za AKM koriste
algoritmi male kompleksnosti koji se brzo izvršavaju i koji ekonomično
koriste resurse. Ove poželjne osobine mogu se prepoznati u algoritmima za
AKM zasnovanim na kumulantima višeg reda kao statističkim klasifikacionim
obeležjima. U ovoj disertaciji je prikazan novi pristup zasnovan na kumulantima
šestog reda, koji poboljšava tačnost klasifikacionog procesa QAM signala
u odnosu na postojeće algoritme. Predloženi pristup koristi dvokoračnu
strukturu za izdvajanje obeležja, tako što primenjuje nov metod za redukciju reda
modulacije opserviranog signala, praćen pragovskim odlučivanjem. Predložen
je i odgovarajući rekurzivni algoritam, usmeren ka uspešnoj klasifikaciji
signala visokog reda modulacije. Prilikom testiranja pomoću sveobuhvatnih
računarskih simulacija, predložena rešenja pokazuju izvanredne performanse
klasifikacije ‑ u nekim slučajevima bolje i od sofisticiranih modela dubokog
učenja koji zahtevaju znatno veće procesorske i memorijske resurse; takođe,
predloženi metod zadržava dobre statističke osobine kumulanata, tako da se
može primeniti udružen i sa drugim algoritmima za AKM. Pokazane prednosti
predloženih rešenja otvaraju nekoliko smerova za dalja istraživanja, bilo kroz
dalje usavršavanje algoritama zasnovanih na obeležjima, ili kroz uparivanje sa
savremenim metodama koje koriste veće računarske resurse.
prepoznavanja tipa modulacije nepoznatog primljenog signala, veoma bitan
za savremene telekomunikacione sisteme, i ključan za veliki broj kako
vojnih tako i civilnih primena. U poslednjih nekoliko decenija razvijen je
veliki broj različitih algoritama za AKM. Savremena rešenja uobičajeno
pretpostavljaju kompleksne strukture kao što su neuralne mreže, ili druge
adaptivne mehanizme za postizanje bolje preciznosti. Međutim, još uvek je, sa
tačke gledišta implementacije u praksi, veoma poželjno da se za AKM koriste
algoritmi male kompleksnosti koji se brzo izvršavaju i koji ekonomično
koriste resurse. Ove poželjne osobine mogu se prepoznati u algoritmima za
AKM zasnovanim na kumulantima višeg reda kao statističkim klasifikacionim
obeležjima. U ovoj disertaciji je prikazan novi pristup zasnovan na kumulantima
šestog reda, koji poboljšava tačnost klasifikacionog procesa QAM signala
u odnosu na postojeće algoritme. Predloženi pristup koristi dvokoračnu
strukturu za izdvajanje obeležja, tako što primenjuje nov metod za redukciju reda
modulacije opserviranog signala, praćen pragovskim odlučivanjem. Predložen
je i odgovarajući rekurzivni algoritam, usmeren ka uspešnoj klasifikaciji
signala visokog reda modulacije. Prilikom testiranja pomoću sveobuhvatnih
računarskih simulacija, predložena rešenja pokazuju izvanredne performanse
klasifikacije ‑ u nekim slučajevima bolje i od sofisticiranih modela dubokog
učenja koji zahtevaju znatno veće procesorske i memorijske resurse; takođe,
predloženi metod zadržava dobre statističke osobine kumulanata, tako da se
može primeniti udružen i sa drugim algoritmima za AKM. Pokazane prednosti
predloženih rešenja otvaraju nekoliko smerova za dalja istraživanja, bilo kroz
dalje usavršavanje algoritama zasnovanih na obeležjima, ili kroz uparivanje sa
savremenim metodama koje koriste veće računarske resurse.
Ključne reči Automatska klasifikacija modulacija, Kumulanti, Izdvajanje obeležja, Statistike višeg reda, Red modulacije, Šum.
Priložene datoteke
- Marko Pajić -DDR ( 2,22 MB, broj pregleda: 209 )
- Marko Pajić - Odluka Senata ( 501,9 KB, broj pregleda: 190 )
- Marko Pajić -Izjava ( 330,7 KB, broj pregleda: 186 )
- Marko Pajić -Izveštaj ( 2,22 MB, broj pregleda: 203 )
- Marko Pajić -Karton mentora ( 1,38 MB, broj pregleda: 186 )
- Marko Pajić -Odluka ( 345,75 KB, broj pregleda: 227 )
- Marko Pajić -Provera ( 13,3 MB, broj pregleda: 196 )
Zahvaljujemo se što ste preuzeli publikaciju sa portala Singipedia.
Ukoliko želite da se prijavite za obaveštenja o sadržajima iz oblasti ove publikacije, možete nam ostaviti adresu svoje elektronske pošte.
Preuzimanje citata:
BibTeX format
RefWorks Tagged format
Unapred formatirani prikaz citata
BibTeX format
@phdthesis{Pajić-2022-phd,
author = {Marko Pajić},
title = {Unapređenje automatske klasifikacije modulacije zasnovane na kumulantu šestog reda za qam signale},
school = {Univerzitet Singidunum, Beograd, Beograd, Srbija},
year = 2022
}
RT Dissertation A1 Marko Pajić T1 Unapređenje automatske klasifikacije modulacije zasnovane na kumulantu šestog reda za qam signale AD Univerzitet Singidunum, Beograd, Beograd, Srbija YR 2022 SF doctoral dissertation; research
M. Pajić. (2022). Unapređenje automatske klasifikacije modulacije zasnovane na kumulantu šestog reda za qam signale (Doctoral dissertation), Univerzitet Singidunum, Beograd