Radar darbe içi modülasyonlarının derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması

Elektronik destek sistemleri için tehdit radar sinyallerinin kimliklendirilmesi son derece kritik bir öneme sahiptir. Radar sistemlerinde kullanılan darbe içi modülasyonları elektronik destek sistemleri tarafından tehdit radarların kimliklendirilmesinde kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında, sinyal işleme ve derin öğrenme yöntemleri ile radar darbe içi modülasyonları sınıflandırılması çalışılmıştır. Derin öğrenme mimarisinin eğitimi ve testinde kullanılacak verilerin genelleştirilebilir olması için farklı parametreler ile sinyal üretebilen radar sinyal simülatörü bilgisayar ortamında geliştirilmiştir. Üretilen radar sinyalleri Kısa-Zaman Fourier dönüşümü, Fourier Synchrosqueezed dönüşümü, Düzleştirilmiş Sözde Wigner-Ville dağılımı, Choi-Williams dağılımı ve çevrimsel durağan sinyal analizi gibi dönüşümlerden geçirilerek evrişimli sinir ağını eğitebilmek için kulllanılarak modülasyon sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Analizler sonucunda 11 farklı faz ve frekans modüleli sinyalden oluşan veri seti ile 0 dB sinyal gürültü oranı değerinde %98 sınıflandırıcı başarımı elde edilmiştir.