Radyo sinyallerinde vision transformer kullanarak otomatik modülasyon tanıma

Bu tez çalışmasında radyo sinyallerinde otomatik modülasyon sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Literatürde bu konuda yapılmış öznitelik tabanlı veya deep learning tabanlı çeşitli çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışma literatürden farklı olarak Vision Transformer (ViT) modeli kullanılarak yapılmıştır ve literatürdeki yöntemlerden daha iyi sonuç elde edilmiştir. Vision Transformers modelleri görüntü sınıflandırma, görüntü sınıflandırma gibi görevlerde başarılı olan yeni bir yöntemdir. Görüntüleri küçük parçalara ayırıp her parça üzerine gösterdiği dikkat mekanizması uygular. Bu çalışmada da sinyal verileri bir görüntü gibi ele alınarak ön işlem yapılmadan eğitime tabi tutulmuştur. ViT modeli %98,48 doğruluk ile başarısını ortaya koymuştur. Ayrıca başka bir ViT modeli olan Swin Transformer da kullanılmış fakat modelin karmaşıklığı nedeniyle klasik ViT modeli kadar iyi sonuç gösterememiştir. Ayrıca DenseNet201 modeli ve oluşturulan CNN modeli kullanılmış bu yöntemlere göre de çok daha iyi sonuç göstermiştir. Bu çalışma ViT modellerinin sinyallerdeki uygulamalarda ne kadar başarılı olduğunu göstermesi açısından önemli sonuçlar ortaya koymuştur.