Classificação Automática de Modulações Mono e Multiportadoras utilizando Método de Extração de Características e Classificadores SVM

O Radio Cognitivo e uma nova tecnologia que busca resolver o problema de subutilizacao do espectro de radiofrequencias, por meio do sensoriamento do espectro, cujo objetivo e detectar os buracos espectrais. A classi cacao automatica de modulacao desempenha um papel importante neste cenario, pois, provem informa- cao sobre os usuarios primarios de modo a auxiliar nas tarefas de sensoriamento do espectro. Nesta dissertacao, propomos uma metodologia para a classi cacao multiclasse e hierarquica de sinais modulados utilizando SVM, com um conjunto de parâmetros pre-de nidos. Na literatura, outros trabalhos tratam da classi cacao automatica de modulacao tanto com SVM como com outros tipos de classi cadores, porem, poucos fazem uma analise detalhada do projeto dos classi cadores. O SVM e conhecido por sua alta capacidade de discriminacao, todavia, seu desempenho e bastante sensivel aos parâmetros usados na geracao dos classi cadores. Com a utilizacao de um conjunto pre-de nido de parâmetros, buscamos analisar o comportamento do classi cador de forma ampla e investigar a in uencia das mudancas de parâmetros na constituicao de classi cadores. Alem disso, utiliza-se as tecnicas de decomposicao multiclasse um-contra-todos, um-contra-um, codigos de saida corretores de erros e hierarquica. Por m, foram utilizados nove tipos de modulacoes (AM, FM, BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM, GMSK, OFDM e WCDMA). Tanto os tipos de modulacao quanto as tecnicas de decomposicao abrangem quase a totalidade de tecnicas de decomposicao e de classes de modulacao presentes na literatura.