An FPGA Based Digital Modulation Classifier. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF Thesis_PDF.pdf - Published Version Download (5MB) | Preview

Arabic Abstract

استحوذت مشكلة تصنيف مخطط التشكيل من إشارة غير معروفة اهتماما كبيرا في مجال معالجة الإشارات والاتصالات. ذلك يرجع إلى طبيعة هذه المشكلة أن يجد التطبيق في مجالات كثيرة مثل الدفاع، والحرب الإلكترونية، تحليل التهديدات العسكرية، أو قياس إلكترونية لمكافحة الإرهاب. أيضا في العديد من التقنيات القائمة على المدنيين مثل إشارة تأكيد، وإدارة الطيف، والتدخل الرصد تحديد الهوية. الاتجاه الأساسي لهذا البحث هو نحو تصنيف الإشارات مع التحويرات غير معروف وليس لديه علم مسبق باستخدام A-بسيطة بايز المصنف. ومن أجل تصنيف الإشارات، اختيار أربعة لحظات الإحصائية وهي الوسط، التباين، وتجانف التفرطح. تم تصنيف ستة مخططات التشكيل هما، 2، 4-ASK و 2 و 4 و 2-PSK، 4-FSK. تم إجراء تعديل التصنيف في ظل ظروف مهينة مع قناة جاوس المضافة الضوضاء البيضاء (AWGN) والآثار رايليغ قناة يتلاشى. تشير النتائج إلى أن المقترح مصنف يحتوي على نسبة عالية الدقة تحديد الهوية في SNR المنخفضة ومع تلاشي آثار. الجزء الثاني من أطروحة تنفذ تحديد التشكيل التلقائي الإطارية بشأن المتقشف XILINX جهاز FPGA XC1200Efg320. تم تطوير بنية عامة لتكون بمثابة اختبارات للتحقق من خوارزمية DSP على الأجهزة. ويمكن وضعها على الهيكل FPGA المقرر متسلسل ويمكن تنفيذ عمليات في نفس الوقت. وعبر خط انابيب والهندسة المعمارية ويمكن زيادتها أو تقل حسب الطلب أو الموارد. التوليف وتظهر نتائج الفحص الذي تم تكراره التشغيل السليم من الخوارزمية على الجهاز FPGA. تم التحقق A منخفضة الطاقة، ومنطقة منخفضة درجة عالية من الدقة مع أداء المصنف التشكيل الوقت الحقيقي.

English Abstract

The problem of classifying the modulation scheme of an unknown signal has captured much attention in the field of signal processing and communications. It is due to the nature of this problem that finds application in many defense areas like, electronic warfare, military threat analysis, or electronic counter-counter measure. Also in many civilian based technologies like signal confirmation, spectrum management, interference identification monitoring. The primary direction of the thesis is towards the classification of signals with unknown modulations and no a-priori knowledge using simple Bayes classifier. In order to classify the signals, four statistical moments were selected namely the mean, variance, skewness and kurtosis. Six modulation schemes were classified namely, 2, 4-ASK, 2, 4-PSK and 2, 4-FSK. Modulation classification was performed under degrading channel conditions with additive white Gaussian noise (AWGN) and Rayleigh fading channel effects. Results indicate that the proposed classifier has high identification accuracy at low SNR and with fading effects. Second part of the thesis implements the automatic modulation identification framework on Xilinx Spartan XC1200Efg320 FPGA device. A generic architecture is developed to serve as a testbed for verifying DSP algorithm on hardware. The developed architecture on FPGA can be serially scheduled and the operations can be performed in parallel. The architecture is pipelined and can be scaled up or down according to the application or the resources. The synthesis and test results show that the proper operation of the algorithm was replicated on the FPGA device. A low power, low area and highly accurate modulation classifier was verified with real time performance.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Deriche, Mohamed
Committee Members:	Bouharaoua, Abdul Hafid and Hussein, Ala El-Din
Depositing User:	MOHAMMAD S SADIQ (g200803080)
Date Deposited:	25 Dec 2012 11:35
Last Modified:	01 Nov 2019 15:37
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/138809