RADIO FREQUENCY TRANSIENT SEGMENT DETECTION BASED ON AKAIKE INFORMATION CRITERION

Abstract

ABSTRACT

In this thesis, a technique has been developed and modified to catch the onset in transient segment of radio frequency (RF) Bluetooth signal using of the common Akaike Information Criterion (AIC) and also by using the alternative version named Alt-Akaike Information Criterion (Alt-AIC) in automatic mechanism. Definitely the automatic detection of actual signal is essential part in many fields especially in Radio Frequency communications, the optimum process leads to interpret RF data efficiently and quickly for any purposes and abstain handling redundant information like background noise. In this research, a turn on moment of Radio Frequency transmitters has been detected in variety ways with different sampling rate. A comparison has been made between regular method of Akaike Information Criterion (AIC) and Alternative version of Akaike Information Criterion (Alt-AIC) to demonstrate the ability of both methods to estimate the weak up moment in transient of Bluetooth signal. Both methods have been evaluated on most popular cellular smartphones brands by variety ways with different levels of signal to noise ratio SNR. Both algorithms show high performance, less consuming time, low complexity and robustness in noisy processes with advantage of Alt-AIC over the traditional method AIC. The picking performance demonstrates the feasibility of both methods. The success of automatic estimation leads to precise interpreting of RF data by cease handling useless information such as inescapable noise and study the exact behavior of particular transmitter.

ÖZET

Bu tezde, ortak Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve alternatif Alt-Akaike Bilgi Kriteri versiyonu kullanılarak radyo frekansı (RF) Bluetooth sinyalinin geçici segmentindeki başlangıcı yakalamak için bir teknik geliştirilmiştir. Gerçek sinyalin otomatik olarak algılanması, özellikle Radyo Frekansı iletişimi başta olmak üzere birçok alanda önemli bir konu olup, optimum süreç, RF verilerinin herhangi bir amaç için verimli ve hızlı bir şekilde yorumlanmasına ve arka plan gürültüsü gibi gereksiz bilgilerin işlenmesinden kaçınılmasına yol açar. Bu araştırmada, Radyo Frekansı vericilerinin çalışmaya başladığı zaman farklı örnekleme oranları ile çeşitli şekillerde tespit edilmiştir. Akaike Bilgi Kriteri (AIC) yöntemi ve Alternatif Akaike Bilgi Kriterinin (Alt-AIC) ile geçici durumdaki zayıf Bluetooth sinyalinin başlangıç zamanınım tahmin etme yetenekleri gösterilmiş ve karşılaştırma yapılmıştır. Her iki yöntem de en çok kullanılan hücresel akıllı telefon markalarında farklı sinyal/gürültü oranı seviyeleri ile çeşitli şekillerde değerlendirilmiştir. Her iki algoritma da yüksek performans, düşük işlem süresi, düşük karmaşıklık göstermekle birlikte Alt-AIC'nin bilinen yöntem olan AIC'ye göre gürültüye daha az duyarsız olması sebebiyle üstünlük gösterir. Toplama performansı, her iki yöntemin de uygulanabilirliğini göstermektedir. Otomatik tahminin başarısı, kaçınılmaz gürültü gibi gereksiz bilgileri işlemeyerek ve belirli vericinin kesin davranışını inceleyerek RF verilerinin kesin olarak yorumlanmasına yol açar.