Ghasemzadeh M, Hessampour K. Smart Feature Selection for Automatic Modulation recognition using Genetic Programming and Multi-Layer Perceptron Neural Network. JSDP 2014; 11 (1) :49-58
URL:
http://jsdp.rcisp.ac.ir/article-1-115-fa.html
دانشگاه یزد
چکیده: (7407 مشاهده)
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.
نوع مطالعه:
پژوهشي |
موضوع مقاله:
مقالات گروه امنیت اطلاعات دریافت: 1392/3/22 | پذیرش: 1393/1/23 | انتشار: 1393/6/17 | انتشار الکترونیک: 1393/6/17