Erzurum Teknik Üniversitesi (ETÜ) Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Hakan Durak ile Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi (AYBÜ) Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Murat Can Karakoç tarafından hazırlanan proje, TÜBİTAK 1002-A Hızlı Destek Programı kapsamında destek almaya hak kazandı.
Projenin adı “Harmonik Modülasyonlu Sinyallerde Alt-Uzay ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Otomatik Modülasyon Tanıma” olarak belirlendi. Bu çalışma, harmonik modülasyon sürecinin yol açtığı doğrusal olmayan faz dönüşümleri ve spektral bozulmaların otomatik modülasyon tanıma sistemleri üzerindeki etkilerini incelemeyi hedefliyor.
Yeni nesil haberleşme ve sinyal istihbaratı teknolojilerine odaklanan proje, AYBÜ öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Murat Can Karakoç’un liderliğinde yürütülecek. ETÜ öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Hakan Durak ise projede araştırmacı olarak yer alacak. Ayrıca, proje çerçevesinde ETÜ’de öğrenim gören bir yüksek lisans öğrencisine burs desteği sağlanması planlanıyor.
Projede geliştirilecek tekniklerin, hem laboratuvar ortamında oluşturulan ideal veri kümeleriyle hem de gerçek haberleşme donanımlarından kaynaklanan faz gürültüsü, frekans kayması, doğrusal olmayanlık ve spektral bozulmalar gibi koşullarda test edilmesi öngörülüyor.
Çalışma kapsamında ADALM-Pluto SDR, ZedBoard ve AD-FMCOMMS3-EBZ platformları kullanılarak gerçek radyo frekansı ortamında deneysel sinyaller üretilecek ve ölçümler yapılacak. Elde edilen verilerin alt-uzay yöntemleri ve makine öğrenmesi teknikleriyle analiz edilmesiyle, yüksek faz gürültüsü ve donanım kaynaklı bozulmaların bulunduğu koşullarda güvenilir bir şekilde çalışabilecek dayanıklı bir sınıflandırma yapısının geliştirilmesi amaçlanıyor.
“Gerçek Haberleşme Ortamlarında Test Edilecek” başlığıyla dikkat çeken proje hakkında açıklamalarda bulunan Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Hakan Durak, harmonik modülasyonun neden olduğu doğrusal olmayan faz değişimleri ve spektral bozulmaların otomatik modülasyon tanıma sistemlerinin başarısını nasıl etkilediğini araştıracaklarını ifade etti.
Durak, gerçek radyo frekansı ortamında gerçekleştirilecek deneylerde elde edilecek verilerin alt-uzay yöntemleri ve makine öğrenmesi teknikleriyle analiz edileceğini belirterek, yüksek faz gürültüsü ve donanım kaynaklı bozulmaların bulunduğu koşullarda güvenilir bir sınıflandırma yapısının geliştirilmesine yönelik hedeflerini açıkladı.
Proje kapsamında elde edilecek sonuçların, yazılım tanımlı radyo sistemleri, akıllı haberleşme uygulamaları, spektrum izleme ve sinyal istihbaratı alanlarında yürütülecek çalışmalara katkıda bulunması bekleniyor.
