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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-03112016-115150


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
TIRIOLO, GIUSEPPE
URN
etd-03112016-115150
Titolo
Implementazione di un algoritmo di classificazione automatica di modulazione basato su Hidden Markov Model e Support Vector Machine
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
Relatori
relatore Prof. Giannetti, Filippo
relatore Prof. Luise, Marco
relatore C.C. (AN) Arreghini, Fulvio
relatore Ing. Vitiello, Carmine
Parole chiave
  • segnali modulati
  • classificazione automatica di modulazione
  • HMM
  • SVM
  • USRP
Data inizio appello
28/04/2016
Consultabilità
Completa
Riassunto
Nel mondo delle telecomunicazioni è da sempre presente l’interesse verso il riconoscimento delle modulazioni di segnali ricevuti a partire dall’analisi di loro determinate caratteristiche. Nel passato queste pratiche venivano effettuate in funzione dell’esperienza degli addetti, ma con l’esponenziale sviluppo delle tecnologie, si è resa possibile l’automatizzazione delle stesse.
In relazione a ciò, nella presente tesi vengono analizzati gli aspetti principali della classificazione automatica di modulazione, a partire dai suoi utilizzi sia in campo militare che in quello civile. Vengono inoltre accennate tutte le varie tipologie con le quali realizzare la suddetta classificazione, descrivendo sia quelle più semplici che quelle più avanzate.
Lo scopo principale del lavoro di tesi è l’implementazione di un algoritmo di classificazione, realizzato attraverso due stadi sequenziali rappresentati dall’utilizzo di un “Hidden Markov Model” e di una “Support Vector Machine”. Il primo necessita di un database di segnali modulati di confronto con i quali comparare il segnali in analisi di modulazione incognita e fornire in output le due tipologie di modulazioni più probabili. Nello specifico si è lavorato analizzando due modulazioni analogiche, AM e FM, e una modulazione digitale, BPSK. Il secondo invece è un classificatore binario, che sfrutta la selezione effettuata dallo stadio precedente per fornire la decisione finale. Per far ciò sono stati utilizzati due differenti ambienti di programmazione, rispettivamente MATLAB e GNU RADIO COMPANION. Attraverso il primo sono state realizzate sia le funzioni che concretizzano i concetti teorici per il riconoscimento di modulazione, sia un generatore di segnali utili per il database di confronto e per il test dell’algoritmo. Attraverso il secondo e con l’utilizzo di diverse USRP in trasmissione e ricezione installate in un banco di prova, sono stati ottenuti sia ulteriori segnali di riferimento per il database, sia segnali rice-trasmessi tra 2 USRP differenti che segnali radio FM broadcast. La particolarità dell’algoritmo è quella di utilizzare un numero basso di campioni del segnale ricevuto, pari a 100 nello specifico, fornendo comunque delle prestazioni soddisfacenti in linea con quelle di algoritmi che ne utilizzano un ben più alto numero.
Nella tesi infatti vengono mostrate le probabilità di successo dell’algoritmo al variare del rapporto segnale-rumore del segnale in analisi sia di test che musicali.
L’obiettivo finale quindi è quello di fornire un esempio di implementazione di un algoritmo di classificazione automatica di modulazione a basso tasso computazionale, il quale può essere sfruttato ed ampliato per applicazioni di svariata tipologia, sia in scenari tattici militari, sia nelle tecnologie civili che utilizzano il principio della “Cognitive Radio”.
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