Bilinmeyen bir işaret kaynağından alınan doğrusal modülasyonlu işaretlerin simge hızının ve modülasyon türünün kör olarak kestirimi

Abstract

Bu çalışmada, bilinmeyen bir işaret kaynağından gelen doğrusal modülasyonlu işaretlerin tanımlana bilinmesi için gerekli olan simge hızı ve modülasyon türü bilgilerinin kör olarak elde edilmesi amaçlanmıştır. Simge hızı ve modülasyon türü bilgileri, denkleştirme, demodülasyon ve bilgi sembollerinin tanımlanması gibi işlemlerde gerekmektedir. Burada öncelikle simge hızıyla ilgili literatürde bilinen tekniklerden olan çevrimsel ilinti esaslı yöntemler incelenmiştir. Bu tezde simge hızı kestirim başarımını daha iyi yapmak için yeni bir yöntem amaçlanmıştır. Amaçlanan yöntemde, ikinci dereceden istatistik ve çevrimsel ilinti esaslı yöntemlerde de kullanılan doğrusal modülasyonlu işaretlerin çevrimsel durağanlık özelliği kullanılmıştır. Fakat daha az zaman düzlemi işlem karmaşıklığı gerektirerek frekans düzlemi analizleri ile daha iyi kestirim doğrulukları sağlanmıştır. Sistem performansları AWGN ve frekans seçici sönümlemeli kanallarda analiz edilmiştir. Bu çalışmada ikinci önemli ele alınan başlık modülasyon türünün tanımlanmasıdır. Farklı durumlarda elde edilen logaritmik momentlerin öznitelik olarak kullanıldığı sayısal modülasyon sınıflayıcıları incelenmiştir. Karesel modülasyon (MQAM) türlerini sınıflandırmak için yeni bir öznitelik sunulmuştur. Sayısal modülasyon sınıflama için kullanılan öznitelikler ile iki dallı yeni bir karar ağacı yapısı geliştirilmiş ve geliştirilen metodun performansları literatürdeki en iyi yöntemlerle karşılaştırılmıştır. In this study, blind symbol rate and modulation type estimations have been proposed to identify the linear modulated signals received from an unknown source. The symbol rate and modulation types are required for further operations, such as equalization, demodulation and finally identifying the information signal. Here, a method which is the cyclic correlation has been found quite effective on accurately estimating the symbol rates. So, the thesis initially is concentrated on the symbol rate estimation using cyclic correlation, the performances of known techniques in the literatures have been made. A new method proposed in this thesis has been developed to improve the symbol rate estimation. The proposed technique uses the same features of the second order statistics and cyclic stationary feature of the incoming linear modulated signal as it is in the cyclic correlation based methods however a better accuracy is provided by its frequency domain analyses after the required low complexity time domain operations. The system performances have been analyzed for the AWGN and frequency selective fading channels. The second important task is the modulation type recognition. The digital modulation classifiers using the features of the cumulants obtained in various conditions are studied. A novel feature is discovered in order to classify the MQAM modulation types. For the digital modulation classification a decision tree with two branches are developed by using features and the performances of the developed method are compared with best methods found in the literature.