ClassificaÃÃo automÃtica de modulaÃÃo digital de sinais de comunicaÃÃes utilizando reconhecimento de padrÃes.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

ClassificaÃÃo automÃtica de modulaÃÃo digital de sinais de comunicaÃÃes à um importante problema de processamento de sinais no campo das comunicaÃÃes. à um passo intermediÃrio entre a interceptaÃÃo do sinal e a recuperaÃÃo da informaÃÃo, no qual um classificador identifica automaticamente o tipo de modulaÃÃo do sinal recebido para posterior demodulaÃÃo e demais tarefas. A tÃcnica de reconhecimento de padrÃes pode ser utilizada neste problema de classificaÃÃo. Neste caso, na classificaÃÃo à necessÃria a seleÃÃo e extraÃÃo de caracterÃsticas relevantes do sinal recebido. Neste trabalho, foram utilizados trÃs tipos de caracterÃsticas relevantes: espectrais, estatÃsticas e uma combinaÃÃo dos dois tipos. Dois classificadores foram desenvolvidos nesta pesquisa: o primeiro, baseado em Redes Neurais Artificiais, utilizando o Perceptron Multicamadas (MLP); e o segundo, baseado em MÃquinas de Vetores de Suporte (SVM). Estes dois classificadores foram usados para classificar as seguintes modulaÃÃes digitais: Chaveadas em Amplitude (ASK2, ASK4), Chaveadas em FreqÃÃncia (FSK2, FSK4, FSK8), e Chaveadas em Fase (PSK2, PSK4, PSK8). Foi verificado, por meio de simulaÃÃes em MATLAB 7, que o classificador com a abordagem SVM, utilizando uma combinaÃÃo de caracterÃsticas relevantes espectrais e estatÃsticas, obteve excelente resultados nos testes.

ASSUNTO(S)

reconhecimento de padrÃes inteligÃncia artificial mÃquinas de vetores-suporte modulaÃÃo por pulso telecomunicaÃÃes processamento digital de sinais redes neurais perceptron multicamada classificaÃÃo de sinais

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