Sualtı haberleşmesinde kullanılan modülasyon türlerinin yapay zekâ teknikleri kullanılarak sınıflandırılması

Su altı kablosuz optik haberleşme sistemleri, elektromanyetik spektrumun suyun doğasından kaynaklanan emilim, saçılım ve türbülans gibi etkilere en az maruz kalan görünür ışık bandını kullanarak yüksek hızlı veri iletimini hedefleyen bir iletişim teknolojisidir. Görünür bandın göreli avantajına rağmen bu etkiler sinyal zayıflamalarına neden olarak sistem performansını sınırlamakta ve iletişim güvenilirliğini azaltmaktadır. Otomatik modülasyon sınıflandırması, kablosuz haberleşmenin alıcı tarafında ön bilgi gerektirmeden gelen sinyalin modülasyon türünü belirlemeyi hedefleyen bir tekniktir. Son yıllarda, su altı kablosuz optik haberleşme alanında modülasyon sınıflandırması için derin öğrenme tabanlı çeşitli yaklaşımlar geliştirilmiş; özellikle yüksek sinyal-gürültü oranlarında başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ancak bu yöntemlerin, düşük sinyal-gürültü oranı ve uzun mesafe gibi zorlu koşullarda sınırlı performans gösterdiği bilinmektedir. Bu çalışmada su altı kablosuz optik haberleşme sistemlerinde düşük sinyal-gürültü oranlarında dahi etkin şekilde çalışabilen, veri ihtiyacı düşük ve açıklanabilirliği yüksek bir modülasyon sınıflandırma yaklaşımı önerilmektedir. Bu kapsamda, iletişim kanalından alınan modüle edilmiş sinyaller üzerinde "üç seviyeli ayrık dalgacık dönüşümü" uygulanmıştır. Ayrıştırma sonucunda elde edilen yaklaşıklık ve detay katsayılarının ortalama, varyans ve enerji değerleri "genetik algoritmada" öznitelik girdi vektörü olarak kullanılmış ve en uygun öznitelik kombinasyonlarının belirlenmesi amacıyla değerlendirilmiştir. Enerjiye dayalı özniteliklerin sınıflandırma başarısına katkısının, ortalama ve varyansa dayalı özniteliklere göre daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Bu gözlem sonucunda öznitelik boyutu azaltılarak 0.84 oranında sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Sonuçlar, -10 dB ve -5 dB gibi düşük sinyal-gürültü oranlarında sınıflandırma performansının azalmasına rağmen, özellikle coiflets ve biorthogonal dalgacık ailelerinden elde edilen özniteliklerin bu zorlayıcı koşullar altında dahi yüksek doğruluk sağladığını ortaya koymuştur.