Classificação automática de modulação digital de sinais de comunicações é um importante problema de processamento de sinais no campo das comunicações. É um passo intermediário entre a interceptação do sinal e a recuperação da informação, no qual um classificador identifica automaticamente o tipo de modulação do sinal recebido para posterior demodulação e demais tarefas. A técnica de reconhecimento de padrões pode ser utilizada neste problema de classificação. Neste caso, na classificação é necessária a seleção e extração de características relevantes do sinal recebido. Neste trabalho, foram utilizados três tipos de características relevantes: espectrais, estatísticas e uma combinação 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 Máquinas de Vetores de Suporte (SVM). Estes dois classificadores foram usados para classificar as seguintes modulações digitais: Chaveadas em Amplitude (ASK2, ASK4), Chaveadas em Freqüência (FSK2, FSK4, FSK8), e Chaveadas em Fase (PSK2, PSK4, PSK8). Foi verificado, por meio de simulações em MATLAB 7, que o classificador com a abordagem SVM, utilizando uma combinação de características relevantes espectrais e estatísticas, obteve excelente resultados nos testes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:522 |
| Date | 22 April 2008 |
| Creators | Marcelo Corrêa Horewicz |
| Contributors | Cairo Lúcio Nascimento Júnior, Waldecir João Perrella |
| Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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