پدافند الکترونیکی و سایبری

پدافند الکترونیکی و سایبری

تشخیص خودکار مدولاسیون DVB-S2X با لحاظ تداخل‌ها و اثرات مخرب سخت‌افزار کانال GEO مبتنی بر تلفیق رویکردهای مرسوم و تحول‌گرا

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجو دکترا ، دانشگاه جامع امام حسین(ع)، تهران، ایران
2 دانشیار ، دانشگاه جامع امام حسین(ع)، تهران، ایران
3 استادیار ، دانشگاه جامع امام حسین(ع)، تهران، ایران
چکیده
دسته‌بندی مدولاسیون، عملیاتی بین تشخیص سیگنال و دمدولاسیون در لایه فیزیکی است و در حوزه رادیویی شناختی موردتوجه قرار گرفته است. تاکنون تحقیق جامعی در زمینه تشخیص مدولاسیون سیگنال‌های ماهواره‌ای DVB-S2X در حضور اثرات کانال ماهواره‌ای GEO انجام نشده است. در این مقاله رویکرد تشخیص خودکار مرسوم مبتنی بر ویژگی‌های دست‌ساز با رویکرد تشخیص خودکار تحول‌گرا مبتنی بر یادگیری عمیق تلفیق شده است. ویژگی‌های نهفته و معنی‌دار از ویژگی‌های دست‌ساز به طور خودکار توسط شبکه عصبی کانولوشنال استخراج می‌شود. همچنین انتخاب و بهینه‌سازی ویژگی‌های دست‌ساز توسط الگوریتم ژنتیک چندهدفه NSGAII انجام می‌گردد. الگوریتم پیشنهادی دسته‌بندی نه عدد مدولاسیون چالشی تودرتو شامل مدولاسیون‌های مرتبه بالای APSK سیگنال DVB-S2X را انجام می‌دهد. دسته‌بندی مدولاسیون با حضور تداخل‌های سیگنالی، تأثیرات غیرخطی و غیرایدئال فرستنده زمینی، ترانسپوندر ماهواره و گیرنده زمینی ارزیابی و عملکرد آن با دو روش دیگر مقایسه می‌گردد. به‌کارگیری ویژگی‌های دست‌ساز بهینه باوجود استفاده از شبکه عصبی کانولوشنال سبک، عملکردی قوی ارائه می‌کند. در سیگنال به نویز بالای dB 5، دقت کل 100% در کانال نویز سفیدگوسی و دقت کل 97% در کانال ماهواره‌ای GEO، به دست ‌آمد. همچنین دقت 100% برای سیگنال به نویز پایین‌تر از سیگنال به نویز استاندارد DVB-S2X محقق گردید.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Automatic modulation classification of DVB-S2X in terms of GEO channel interferences and destructive effects of hardware based on the integration of conventional and evolutionary approaches

نویسندگان English

Mohammad Sabbagh 1
Hamid Reza Khodadadi 2
Hammed Ahmadian 3
1 PhD student, Imam Hossein University (AS), Tehran, Iran
2 Associate Professor, Imam Hossein University, Tehran, Iran
3 Assistant Professor, Imam Hossein University, Tehran, Iran
چکیده English

The classification modulation is operation between signal detection and demodulation in the physical layer and has been considered in the field of cognitive radio. so far no comprehensive research has been done in the DVB-S2X satellite signal modulation classification in the presence of GEO satellite channel effects. In this article, the conventional automatic modulation classification approach based on artifical features is combined with the evolutionary automatic modulation classification approach based on deep learning. Hiden and meaninful features of artificial features are automatically extracted by convolutional neural network. Also, the selection and optimization of artificial features is achieved by NSGAII

multi-objective genetic algorithm. The proposed algorithm performs automatic modulation classification of nine similar and nested modulations including high-order APSK modulations of the DVB-S2X signal. The proposed automatic modulation classification is evaluated with the presence of channel impeaments. The channel impeaments is effects of non-linear/non-ideal equipments including satellite transponder, ground station transmitter and the ground receiver terminal. performance of our manner is compared with other two methods. Using optimal artificial features despite the use of light convolutional neural network is strong performance in automatic modulation classification. In the signal to noise ratio above 5 dB, the overal accuracy is 100% in AWGN channel and 97% in GEO satellite channel. Also 100% classification accuracy was achieved for the value of signal to noise ratio which is lower than the value of signal to noise ratio of DVB-S2X standard.

کلیدواژه‌ها English

Automatic Modulation Classification
Transponder
Genetic Algorithm
deep learning
Convolutional Neural Network
feature extraction
Spectral feature
Statistics feature
Moment
Cumulant
١) ETSI, “Digital Video Broadcasting (DVB); Implementation guidelines for the second generation system for Broadcasting, Interactive Services, News Gathering and other broadband satellite applications; Part ٢: Extensions (DVB-S٢X),” http://www.etsi.org/standard-search, ٢٠١٥.
٢)Z. ZHU and A. K. Nandi, “Automatic Modulation Classification, Principles, Algorithms and Applications,” Univ. of Brunel, London, Jhon Wiley & Sons, ٢٠١٥.
٣)M. A. Abdel-Moneim, W. El-Shafai, N. Abdel-Salam, El- Sayed M. El-Rabaie and F. E. Abd El-Samie, “A survey of traditional and advanced automatic modulation classification techniques, challenges, and some novel trends,” WILEY Journal,    vol.         ٣٤,                        pp.              ١-٣٦, ٢٠٢١.https://doi.org/١٠.١٠٠٢/dac.٤٧٦٢.
٤)S. Ying, S. Huang, S. Chang, Z. Yang, Z. Feng and N. Guo, “A Convolutional and Transformer Based Deep Neural Network for Automatic Modulation Classification,” China Communications, vol. ٢٠, pp. ١٣٥-١٤٧, ٢٠٢٣.https://doi.org/١٠.٢٣٩١٩/JCC.ja.٢٠٢٢-٠٥٨٠.
٥)J. Xiao and Y. Wang, “Multiscale Correlation Network Based on Deep Learning for Automatic Modulation Classification,” IEEE Processing Letters, vol. ٣٠, pp. ٦٣٣-٦٣٧, ٢٠٢٣.https://doi.org/١٠.١١٠٩/LSP.٢٠٢٣.٣٢٧٥٩١٢.
٦)Y. Shi, H. Xu, Y. Zhang, Z. Qi and D. Wang, “GAF-MAE: A Self-supervised Automatic Modulation Classification Method Based on Gramian Angular Field and Masked Autoencoder,” IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, vol. ١٠, pp. ٩٤-١٠٦, ٢٠٢٣. https://doi.org/١٠.١١٠٩/TCCN.٢٠٢٣.٣٣١٨٤١٤.
٧)S. Lee, Y. Yoon, and Y. J. Jung, “Generative Adversarial Network-Based Signal Inpainting for Automatic Modulatioin Classification,” IEEE Access, vol. ١١, pp. ٥٠٤٣١-٥٠٤٤٦, ٢٠٢٣.https://doi.org/١٠.١١٠٩/ACCESS.٢٠٢٣.٣٢٧٩٠٢٢. ٨)Kumar and U. Satija, “Residual Stack-Aded Hybrid CNN- LSTM-Based Automatic Modulation Classification for Orthogonal    Time-Frequency    Space    System,”    IEEE Communications Letters, vol. ٢٧, pp. ٣٢٥٥-٣٢٥٩, ٢٠٢٣. https://doi.org/١٠.١١٠٩/LCOMM.٢٠٢٣.٣٣٢٨٠١١.
٩)R. Zhang, Y. Zhao, Z. Yin, D. Li and Z. Wu, “A Reference Signal-Aided Deep Learning Approach for Overlapped Signals Automatic Modulation Classification,” IEEE Communications
Letters,       vol.       ٢٧,        pp.        ١١٣٥-١١٣٩,       ٢٠٢٣.
https://doi.org/١٠.١١٠٩/LCOMM.٢٠٢٣.٣٢٤٢٦٩٠
١٠) C. Xiao, S. Yang and Z. Feng, “Complex-Valued Depthwise Separable Convolutional Neural Network for Automatic Modulation Classification,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurment, vol. ٧٢, pp. ٩٩-١٠٨, ٢٠٢٣. https://doi.org/١٠.١١٠٩/TIM.٢٠٢٣.٣٢٩٨٦٥٧.
١١) S. Wei, Z. Wang, Z. Sun, F. Liao, L. Zou and H. Mi, “A Family of Automatic Modulation Classification Models Based on Domain Knowledge for Various Platforms,” Electronics, vol.                 ١٢,            pp.            ١٨٢٠-١٨٤٧,            ٢٠٢٣.
https://doi.org/١٠.٣٣٩٠/electronics١٢٠٨١٨٢٠.
١٢) H. Shah, A. Miry and T. M. Salman, “Automatic modulation classification based deep learning with mixed feature,” International Journal of Electrical and Computer Engineering,  vol.  ١٣,  pp.  ١٦٤٧-١٦٥٣,  ٢٠٢٣.
https://doi.org/١٠.١١٥٩١/ijece.v١٣i٢.pp١٦٤٧-١٦٥٣.
١٣) T. Huynh-The, Q. V. Pham, T. V. Nguyen, T. T. Nguyen,
R. Ruby, M. Zeng and D. S. Kim, “Autmatic Modulation Classification: A Deep Archtecture Survey,” IEEE Access. vol. ٩, pp. ١٤٢٩٥٠-١٤٢٩٧١, ٢٠٢١. https://doi.org/١٠.١١٠٩/ACCESS.٢٠٢١.٣١٢٠٤١٩.
١٤) L. Li, J. Huang, Q. Cheng, H. Meng, and Z. Han, “Automatic Modulation Recognition: A Few-Shot Learning Method Based on the Capsule Network,” IEEE Wireless Communications Letters. vol. ١٠, pp. ٤٧٤-٤٧٧, ٢٠٢٠.
https://doi.org/١٠.١١٠٩/LWC.٢٠٢٠.٣٠٣٤٩١٣.
١٥) B. Jdid, K. Hassan, I. Dayoub, W. H. Lim, and M. Mokayef, ‘‘Machine learning Based Automatic Modulation Recognition for Wireless Communications: A Comprehensive Survey,’’ IEEE Access, vol. ٩, pp. ٥٧٨٥١-٥٧٨٧٣, ٢٠٢١. https://doi.org/١٠.١١٠٩/ACCESS.٢٠٢١.٣٠٧١٨٠١.
١٦) Hussain, h. Alam, S. A. Ghauri, M. Ali, H. R. Sherazi, A. Akhunzada, I. Bibi and A. Gani, “Automatic Modulation Recognition Based on the Optimized Linear Combination of Higher-Order Cumulants,” Sensors, vol. ٢٢, pp. ٧٤٨٨-٧٥٠٣ ٢٠٢٢. https://doi.org/١٠.٣٣٩٠/s٢٢١٩٧٤٨٨.
١٧) Ahmed. K. Ali and E. Erçelebi, “Automatic modulation recognition of DVB-S٢X standard-specific with an APSK- based neural network classifier,” Measurment, vol. ١٥١, pp. ٢٤٤-٢٥٧, ٢٠١٩. https://doi.org/١٠.١٠١٦/j.mesurment.٢٠١٩.١٠٧٢٥٧.
١٨) T. O’Shea, T. Roy and T. C. Clancy, “Over-the-air deep learning based radio signal classification,” IEEE J. Sel. Topics Signal  Process,  vol.  ١٢,  pp.  ١٦٨-١٧٩,  ٢٠١٨.
https://doi.org/١٠.١١٠٩/JSTSP.٢٠١٨.٢٧٩٧٠٢٢.
١٩) ETSI, “Second generation framing structure, channel coding and modulation systems for Broadcasting, Interactive Services, News Gathering and other broadband satellite applications; Part ٢: DVB-S٢ Extensions (DVB-S٢X),” http://www.etsi.org/standard-search, ٢٠٢٢.
٢٠) M. M. Shakra, E. M. Shaheen, H. A. Bakr and M. S. Abdel- Latif, “Automatic Digital Modulation Recognition of Satellite Communication Signals,” ٣٢nd National Radio Science Conference, ٢٠١٥.
٢١) ETSI , “Implementation guideline for the Second generation systems for Broadcasting, Interactive Services, News Gathering and other broadband satellite applications; Part ٢: DVB-S٢ Extensions (DVB-S٢X),” http://www.etsi.org/standard-search, ٢٠٢٠.
٢٢)  K. Deb, “Multi-Objective Optimization using
Evolutionary Algorithms,” Wiley, ٢٠٠
دوره 13، شماره 3 - شماره پیاپی 51
پاییز
پاییز 1404
صفحه 131-146

  • تاریخ دریافت 16 خرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 07 شهریور 1404
  • تاریخ پذیرش 22 مهر 1404
  • تاریخ انتشار 01 آبان 1404