Publicação: Otimização de características para classificação automática de modulação de sinais afetados pelos canais Awgn e Rayleigh.
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
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Resumo
Com o surgimento de novas tecnologias de redes móveis nos últimos anos, cada
vez mais as redes de Telecomunicações precisam ser mais autônomas, identificando todos
os parâmetros do usuário, incluindo o tipo de modulação. Dessa forma, esse trabalho tem
como objetivo gerar uma base de dados com os principais tipos de modulação digital e
construir um sistema que classifica automaticamente modulações digitais de um sinal que
passou pelos canais AWGN e Rayleigh, além de selecionar e otimizar as melhores
características do sinal para que a classificação seja feita de forma mais rápida e eficiente.
Feita a seleção de características, utilizando o método de correlação somado ao algoritmo
RFE, obtevese um resultado muito promissor, onde as características foram diminuídas
em cerca de 80% das características propostas inicialmente, além de ter atingido uma alta
acurácia de acerto na classificação.
Abstract
In the last years, lot of new mobile network technologies have emerged. So,
Telecommunications networks need to be more autonomous, identifying all user
parameters, including the type of modulation.
The objective of this work is to generate a database with the main types of digital
modulation and build a system that automatically classifies digital modulations of a signal
that passed through the AWGN and Rayleigh channels, select and optimize the best
characteristics of the signal so that the classification be done more quickly and efficiently.
The selection of features using the correlation and RFE methods, proved to be very
promising, decreasing by about 80% of the initially proposed features, in addition to
having reached a high accuracy of correct classification.
Palavras-chave
Aprendizado de máquina, Machine learning, Classificação automática de modulações, Automatic modulation classification, Inteligência artificial, Artificial intelligence, Canal de rayleigh, Rayleigh channel, Correlação, Correlation, Seleção de características, Feature selection
Citação
TAVARES, Samuel Alves. Otimização de características para classificação automática de modulação de sinais afetados pelos canais Awgn e Rayleigh. 2022. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
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