TY - JOUR T1 - Smart Feature Selection for Automatic Modulation recognition using Genetic Programming and Multi-Layer Perceptron Neural Network TT - تشخیص خودکار مدولاسیون با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک و شبکه عصبی چند لایه پرسپترون JF - jsdp JO - jsdp VL - 11 IS - 1 UR - http://jsdp.rcisp.ac.ir/article-1-115-fa.html Y1 - 2014 SP - 49 EP - 58 KW - Feature Selection KW - Modulation recognition KW - Genetic Programming KW - Neural Network. N2 - تشخیص مدولاسیون سیگنال دریافتی گام میانی بین تشخیص سیگنال و دمدولاسیون آن محسوب می شود؛ به طوری که در بسیاری از سیستم های مخابراتی و نظامی تشخیص خودکار مدولاسیون جزئی از سیستم در نظر گرفته می شود. برای تشخیص خودکار مدولاسیون به طور معمول تعدادی ویژگی از سیگنال دریافتی استخراج و به کار گرفته می شود، در این رابطه، انتخاب ویژگی مناسب، تأثیر به سزایی در افزایش کارایی تشخیص خودکار مدولاسیون دارد. در این مقاله با کمک برنامه نویسی ژنتیک از بین ویژگی های ورودی، ویژگی مناسب برای جداسازی هر مدولاسیون تولید و انتخاب می شود. شبیه سازی با سیگنال های مدوله شده با مشخصه سیگنال به نویز پنج و ده دسی بل صورت گرفت. مجموعه ای از آزمایش ها در این پژوهش صورت گرفت که هدف از آنها تعیین میزان کارایی برای سیگنالهای مدوله شده با مدولاسیونهای پرکاربرد و متداول مخابراتی بوده است. پس از انتخاب ویژگی مناسب برای جداسازی مدولاسیونها از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه برای جداسازی نوع مدولاسیون استفاده می شود نتایج حاصل نشان می دهد به‌کارگیری ویژگی هایی که سیستم مورد نظر پیشنهاد می دهد منجر به افزایش قابل توجهی در تشخیص دقیقتر و سریعتر نوع مدولاسیون می شود. M3 ER -