2023 Cilt 28 Sayı 1

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/32900

Browse

Browsing by Department "Bilgisayar Mühendisliği Bölümü"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Derin öğrenme tabanlı modülasyon tanıma
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2023-01-02) Leblebici, Mehmet Merih; Çalhan, Ali; Cicioğlu, Murtaza; Mühendislik Fakültesi; Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-5657-7402
    Haberleşme teknolojilerinde her geçen gün artan sinyal çeşitliliği, bu sinyallerin tanımlanması ve sınıflandırılması gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Beşinci nesil (fifth generation, 5G) ve ötesi kablosuz haberleşme teknolojileri, birçok uygulama için vazgeçilmez iletişim araçları haline gelmiştir. Otomatik modülasyon tanıma (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 (deep learning, DL) algoritmalarından olan evrişimli sinir ağları (convolutional neural network, CNN) kullanılarak farklı sinyal-gürültü oranlarında (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.