I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   5 8 7 1 ~ 5 8 8 2   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / ij ece . v 1 0 i 6 . pp 5 8 7 1 - 5 8 8 2          5871       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   Auto m a tic  r ecog nition o t he  d ig i tal  m o dula tion  types  u sing   the  a rti ficial  n eur a l n etw o rk s       Sa a d S.  H re s hee    El e c tri c a En g in e e rin g   De p a rtm e n t,   C o ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   Ba b y lo n ,   Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r tic le  his to r y:   R ec eiv ed   J u l   1 9 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Ma y   7 ,   2020   A cc ep ted   Ma y   27 ,   2 0 2 0       A d ig it a c o m m u n ica ti o n   tec h n o l o g ies   c o n ti n u e   t o   g ro w   a n d   e v o lv e ,   a p p li c a ti o n f o th is  ste a d y   d e v e lo p m e n a re   a lso   g ro w in g .   T h is  g ro w th   h a g e n e ra ted   a   g ro w in g   n e e d   to   lo o k   f o a u to m a ted   m e th o d f o re c o g n izin g   a n d   c las si fy in g   th e   d ig it a m o d u latio n   ty p e   u se d   in   th e   c o m m u n ica ti o n   sy ste m ,   w h ich   h a a n   im p o rtan t   e f fe c o n   m a n y   c iv il   a n d   m il it a ry   a p p li c a ti o n s .     T h is  p a p e r   su g g e sts  a   re c o g n izin g   s y ste m   c a p a b le  o f   c las si fy in g   m u lt ip le  a n d   d if fe re n t y p e o f   d ig it a m o d u latio n   m e th o d (6 4 QA M ,   2 P S K,  4 P S K,  8 P S K,   4 A S K,  2 F S K,  4 F S K,  8 F S K).  T h is  p a p e f o c u se o n   try in g   to   re c o g n ize     th e   ty p e   o f   d ig it a m o d u latio n   u si n g   th e   a rti f ici a n e u ra n e tw o rk   (A NN w it h   it c o m p lex   a lg o rit h m   to   b o o st   th e   p e rf o rm a n c e   a n d   i n c re a se   th e   n o ise   imm u n it y   o f   th e   s y ste m .   T h is  s y s te m   su c c e e d e d   in   re c o g n izin g   a ll   th e   d ig it a m o d u latio n   ty p e u n d e th e   c u r re n stu d y   w it h o u a n y   p rio r   in f o r m a ti o n .     T h e   p ro p o se d   sy ste m   u se d   8   sig n a f e a tu re th a w e re   u se d   to   c las sify   th e se   8   m o d u latio n   m e th o d s.   T h e   s y ste m   su c c e e d e d   in   a c h iev in g   a   re c o g n it io n   ra ti o   o f   a lea st  6 8 %   f o e x p e ri m e n tal  sig n a ls  o n   a   sig n a to   n o ise   ra ti o     (S NR = 5 d B)  a n d   8 9 . 1 %   f o e x p e ri m e n tal  sig n a ls at  (S NR = 1 0 d B)  a n d   9 1 %   f o r   e x p e ri m e n tal  sig n a ls  a (S NR = 1 5 d B)   f o a   c h a n n e w it h   a d d i ti v e   w h it e   g a u ss ian   n o ise   (A WG N).   K ey w o r d s :   A r ti f icia n e u r al  n et w o r k s   Dig ita m o d u la tio n   S m ar r ec ei v er s   So f t w ar d ef i n ed   r ad io s   Co p y rig h ©   2 0 2 0   In stit u te o Ad v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ie n c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Saad   S.  Hr esh ee   Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   C o lleg o f   E n g in ee r i n g ,     Un i v er s it y   o f   B ab y lo n ,   Hillah - Naj af   R o ad ,   Hillah   C it y ,   B ab y lo n ,   I r aq .   E m ail:  h r es h ee @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     T h au to m atic   r ec o g n itio n   te ch n iq u es  ( AR T )   o f   th m o d u l atio n   t y p e   o f   t h r ec ei v ed   s i g n al  ar a n   in ter m ed iate  p r o ce s s   b et w ee n   th in i tial  p r o ce s s i n g   o f   th e   r ec eiv ed   s i g n a a n d   th e   p r o ce s s   o f   s elec tin g   a n d   d etec tin g   t h ap p r o p r iate  d em o d u lato r .   T h ese  s y s te m s   d eter m i n t h m o d u latio n   t y p o f   th s ig n al  u s ed   i n     th tr a n s m itt in g   s id e,   af ter   e x tr ac ti n g   th e   f ea t u r es   o f   t h at   s ig n al   th a h e lp   w it h   t h r e co g n it io n   p r o ce s s ,     w h ic h   w i ll  en ab le  u s   later   to   k n o w   t h in f o r m atio n   in   th i s   s ig n al  b y   in p u tti n g   it  o n   th ap p r o p r iate   s ig n al   d e m o d u lato r   as sh o w n   i n   F ig u r e   1   [ 1 ] .     A R T   o f   th e   m o d u l at i o n   ty p p l ay s   an   im p o r t an r o l e   in   m an y   civ i l   an d   m i li t a r y   a p p l ic a t i o n s   [ 2 ] .   A R T   c a n   b e   u s e d   in   th e   m il it a r y   f i e l d ,   in   th e   el e c t r o n i c   s c an n in g   a n d   s u r v ei l la n c e   p r o c e s s e s ,   w h e r e   t h e   r e c o g n it i o n   o f   t h e   m o d u l a ti o n   ty p e   is   v e r y   im p o r t an t   in   th e   n at i o n a l   s ec u r i ty   b y   d e t e ct in g   a   p o t e n t ia l   th r e a t,   w h i ch   c an   t h e n   b c o n c e al e d   o r   jam m in g   [ 2 ] .   I n   t h c iv il   f ie l d ,   A R T   c an   b u s e d   in   s p e ct r u m   m an ag em en p r o c e s s es ,   w i r e l ess   n e t w o r k   m an ag em en t ,   an d   f r e q u en cy   in t e r f e r en c e   r e c o g n i ti o n .   A R T   o f   th e   m o d u l a t i o n   ty p e   al s o   p l ay s   a   k ey   r o le  i n   t h e   S o f tw ar e   D ef in e d   R a d i o s   S DR   an d   th e   in t e ll ig en t   r e ce iv e r   [ 1 ,   2 ] .   P r ev io u s l y ,   t h m o d u latio n   t y p r ec o g n itio n   p r o ce s s es  w er ca r r ied   o u w ith   w id e - b ea m   r ec eiv er s   d esig n ed   to   b e   ca p ab le   o f   s ca n n i n g   th e n tire   s p ec tr u m .   T h m o d u latio n   r ec o g n itio n   p r o ce s s   is   m ad d ep en d in g   o n   th ti m f o r m at  o f   t h s i g n a th at  ap p ea r s   o n   t h o u tp u u n i t,  b ased   o n   th is   ti m f o r m at,   th o p er ato r   g u ess ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     5 8 7 1   -   5 8 8 2   5872   th t y p o f   m o d u la tio n   [ 3 ] .   Ob v io u s l y ,   th is   m e th o d   o f   r ec o g n it io n   r eq u ir es  lo o f   ef f o r v er s u s   p o o r   p er f o r m a n ce   a n d   h ig h   p r o b ab ilit y   o f   er r o r   b ec au s it  r eli es  h ea v il y   o n   o p er ato r   s k ills   an d   ex p er ien ce   [ 1 ] .   T h u s o f   tr an s m i s s io n   r ec o g n itio n   m et h o d s   lead s   to   th u s an d   d ev elo p m e n o f   n e w   A R T   lik th in p u o f   th r ec eiv ed   m o d u lated   s ig n al   to   all  p o s s ib le  s i g n a d etec to r s   an d   t h en   r ec o g n it io n   o f   th m o d u latio n   t y p b y   co m p ar in g   t h o u tp u v a lu e s   o f   all  d etec to r s .   T h d if f ic u lt y   a n d   p o o r   p er f o r m an ce   o f   th is   m eth o d   ar also   clea r   an d   ar n o   lo n g er   u s ed ,   esp ec iall y   a f ter   th u s o f   d i g ital d at [ 4 ] .           Fig u r 1 .   B lo ck   d iag r a m   f o r   co m m u n icatio n s   s y s te m   to   r ec o g n ize  t h t y p o f   m o d u lat io n     an d   d e m o d u latio n   [ 2 ]       I n   th m id   an d   late  o f   th 1 9 8 0 s ,   t w o   i m p o r tan w a y s   o f   AR T ,   w h ic h   led   to   a   s ig n i f ica n t d ev elo p m e n t   in   t h i s   ar ea .   T h ese  t w o   m et h o d s   ar th e   d ec is io n   th eo r etic   a p p r o ac h   ( DT )   an d   th s tatic   p atter n   ( SP )   an d   b o th   m et h o d s   d ep en d   o n   g u es s in g   s ep ar atio n   alg o r ith m   an d   ch o o s th ap p r o p r i ate  th r esh o l d s   f o r   th e m   [ 5 ,   6 ] .   I is   n o ted   h er t h at  i f   th e s e   th r es h o ld s   ar n o s elec ted   v er y   p r ec is el y ,   th is   w i ll  r esu lt  in   d ec r ea s i n   th alg o r it h m   p er f o r m a n ce ,   es p ec iall y   w h e n   th n o i s is   p r esen t,  s o   t h er is   n ee d   to   f in d   o th er   m et h o d s   to   r ec o g n ize  t h t y p o f   m o d u lati o n   th at  i s   b etter   p er f o r m in g   ev en   w it h   n o is e.   Sin ce   th e   b eg i n n in g   o f   t h 1 9 9 0 s   [ 7 ,   8 ] ,   th er h as  b ee n   o r ien ted   to w ar d s   i n d u s tr ial  i n t ellig e n ce   i n   th g en er al   r ec o g n i tio n   a n d   cl ass i f ica tio n   p r o ce s s es,  w h ic h   h as  al lo w ed   it  to   b u s ed   to   r e co g n ize  th t y p es   o f   m o d u latio n .   T h is   s tep   h as  g r ea tl y   i m p r o v ed   th p er f o r m an ce   o f   th s y s te m   th a n   it  w a s ,   esp ec iall y   i n     th p r esen ce   o f   n o is e.   Mo s o f   th p r ev io u s l y   p r o p o s ed   m et h o d s   w er d esi g n ed   to   r ec o g n ize  an alo g   m o d u lat io n   m et h o d s ,   b u r ec en co n tr ib u ti o n s   an d   r esear c h es  o n   th i s   s u b j ec ar m o r f o cu s ed   o n   d ig it al  co m m u n icatio n s   b ec au s o f   t h in cr ea s in g   u s o f   d ig ital  m o d u latio n   [ 8 ,   9 ] .   Mo s o f   th e x i s ti n g   A R T   o f   th m o d u latio n   t y p ca n   r ec o g n ize   an d   c lass if y   a   f e w   t y p e s   o f   d i g it a l   m o d u latio n   m et h o d s   [ 8 ] .   Mo s o f   w h ic h   ca n   d eter m i n th t y p o f   d ig ita m o d u latio n   f r o m   s i g n al s   w ith   h ig h   SNR ,   b u w ith   i n cr ea s i n g   t h n o is e,   th r esu l ts   w ill  b w o r s an d   th s y s te m   th e n   w ill  b u n ab le  to   d eter m i n e   th e   t y p o f   d ig ital  m o d u latio n .   T h i m p o r tan ce   o f   th is   r esear ch   is   to   ad ap a r tif icial  in te lli g en ce   to   p r o p o s an   AR T   s y s te m   ca p ab le  o f   r ec o g n izin g   an d   cla s s i f y i n g   m a n y   d i f f er en t y p es  o f   d ig i tal  m o d u lati o n   m et h o d s .   Usi n g   an   A r t if ic ial  Neu r al  Net w o r k   w i th   it s   co m p lex   al g o r ith m   is   t o   in cr ea s b o th   th p er f o r m an ce   o f   t h s y s te m   a n d   th i m m u n it y   ag a in s t n o i s ev en   w it h   s i g n a ls   o f   lo w   SN R .       2.   RE S E ARCH   AIM   T h is   p ap er   d ep en d s   o n   th co m p u ta tio n al  s i m u latio n   m et h o d   an d   m at h e m atica m o d eli n g   b y   u s i n g   MA T L A B   p r o g r a m   f o r   its   a cc u r ac y   a n d   s i m p licit y   to   co n v er th m o d els  b ased   o n   i to   th r ea l - ti m ap p licatio n s   an d   f o llo w ed   t h f o llo w in g   m et h o d o lo g y   -   Stu d y   a n d   a n al y ze   t h t y p es o f   d ig ital  m o d u latio n   u n d er   s tu d y .   -   I n v e s ti g atio n   o f   t h m o s t i m p o r tan t p ar a m eter s   o f   t h s tu d ied   d ig ital  m o d u latio n   tec h n iq u e s .   -   An al y ze   an d   co m p ar th ese   p ar am eter s   at  d if f er en v al u es  o f   SN R   an d   ex a m in t h eir   i m m u n to     th is   n o is e.   -   T h estab lis h m en o f   th ar t if icial  n eu r al  n et w o r k   ( A NN ) ,   w h ic h   w ill  s ep ar ate  th t y p e s   o f   d ig ita l   m o d u latio n   u n d er s t u d y   a n d   th en   lear n i n g   t h is   n et w o r k   b y   t w o   v ec to r s   ( th i n p u t s   an d   tar g ets  v ec to r s )   th a t   ex tr ac ted   f r o m   th k e y   f ea tu r e s   w it h   d if f er en t n o is lev el s .   T h r o u g h   t h ese  t w o   v ec to r s ,   t h n et w o r k   w i ll b lear n ed   to   b ab le  to   r ec o g n ize   th d i g ital  m o d u la tio n   t y p u s ed   ev en   if   th SN R   h a s   d ec r ea s ed   an d   r ea ch e d   lo w   v a lu e.     -   T esti n g   t h A NN.   3.   M O DULAT I O M E T H O DS U NDER  ST U DY   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A u to ma tic  r ec o g n itio n   o f th d ig ita l m o d u la tio n   typ es u s in g   t h a r tifi cia l n eu r a l n etw o r ks ( S a a d   S .   Hres h ee )   5873   T h m o d u latio n   is   o n o f   th e   m o s i m p o r tan o p er atio n s   in   th tr an s m itter   o f   th co m m u n icatio n s   s y s te m .   S in ce   w ca n n o s e n d   th R s i g n al  o f   th m es s ag w ir eless l y   d ir ec tl y   th r o u g h   t h tr an s m is s io n   ch an n el,   b ec au s it  is   u s u all y   o f   lo w   f r eq u e n cie s ,   i.e .   w it h   l ar g w av e len g t h s   a n d   s i n c t h an te n n len g t h   is   u s u all y   eq u al  to   h al f   o r   q u ar t er   o f   th w a v ele n g th ,   its   r ea liz atio n   is   p r ac tical l y   i m p o s s ib le.   T h f r eq u en cie s   o f   v ar io u s   m ess a g e s   ar also   lo ca ted   w ith in   t h s a m b an d wid th .   I f   th s ig n al s   w er s en t   d ir ec tly ,   it  w i ll  b e   o v er lap p e d   m ak i n g   th eir   s e p ar atio n   in   th r ec eiv er   i m p o s s ib le.   T h er e f o r e,   th ese  m es s ag e s   o r   s ig n al s   ar ca r r ied   o n   h i g h - f r eq u e n c y   w a v es   ca lled   ( ca r r ier s )   an d   s u p p o s ed   to   h av e   t h co r r esp o n d in g   f r eq u e n c y   ch ar ac ter is tic s   o f   th tr an s m is s io n   ch a n n el.   T h is   ca r r y i n g   p r o ce s s   is   ca lled   m o d u latio n .   I n   d ig ital  m o d u lat io n   tech n iq u es,  a n   an alo g   ca r r ier   s ig n al  is   u s u al l y   m o d u lated   b y   b in ar y   m es s a g co d e,   an d   th is   is   ca r r ied   o u b y   ch an g i n g   o n o f   t h p h y s i ca ch ar ac ter is t ics  o f   t h a n alo g   ca r r ier   ( a m p l itu d e,   f r eq u en c y ,   p h ase   or   co m b in a tio n   o f   th e m )   ac co r d in g   to   th ch a n g i n   th in s t an ta n eo u s   v a lu o f   th m es s a g s ig n al  co n tai n i n g     th in f o r m at io n   [ 2 ,   1 0 ] .   W h en   th s i g n al  p ass e s   th r o u g h   ch an n e l,  it  lo s es  s o m o f   its   en er g y   a n d   th is   i s   d u to   th i m p ed an ce   o f   t h c h a n n e w h ic h   ca u s e s   t h atte n u atio n   [ 1 1 ] .   T h s h ap o f   t h s ig n al   a ls o   ch a n g es  d u to   th d is to r tio n .   T h atten u atio n   an d   d is to r tio n   o cc u r   w h e n   m o r th an   o n s i g n al  ar r i v es  t h r o u g h   lo u s y   c h a n n e l   to   th r ec eiv er   s id w it h   d if f er en f r eq u en cie s .   R an d o m   n o is is   o n e   o f   s o u r ce   o f   tr an s m i s s io n   lo s s e s ,   w h ic h   g e n er ated   f r o m   ar tif ic i al  s o u r ce s   an d   s ev er al  n a tu r a l.   T h ese  lo s s es   i n   th tr an s m itted   s ig n al  m a k e   th id en ti f icatio n   o f   th m o d u latio n   t y p u s ed   in   th tr an s m i s s io n   o f   th s i g n al  is   v er y   d if f icu lt.   I n   th i s   p ap er ,   w w ill  tr y   to   r ec o g n ize  t h d ig ital  m o d u latio n   t y p u s i n g   ar tif icia in tell ig e n ce ,   s o   w e ' ll  ta k q u ick   lo o k   at  th f o u r   t y p e s   o f   d ig ita m o d u l atio n   p r esen ted   i n   t h i s   s t u d y .   Fig u r 2   i ll u s tr ate  t h d i f er en c b et w ee n   t h t h ea e   m o d u latio n   t y p es ( ASK,   FS K,   an d   P SK) .           Fig u r 2 .   Dig ital  m o d u latio n   s ig n al  w it h   b in ar y   ASK,   FS K,   an d   P SK       3 . 1 .      Am p litude  s hift   k ey ing   ( ASK )   T h is   m et h o d   o f   d i g ital   m o d u latio n   co r r esp o n d s   to   t h a m p litu d m o d u latio n   ( A M)   i n   th a n alo g   m o d u latio n .   A S K   is   th a m p litu d m o d u lat io n   o f   th s i n u s o id al  ca r r ier   w a v e,   b u w i t h   d ig ital  s ig n al,     i.e .   co n s is t s   o f   o n es  a n d   ze r o s .   T h u s ,   th ca r r ier ' s   a m p lit u d ch an g es  a s   r esu lt  o f   th m o d u latio n   b et w ee n   t w o   v al u es  co r r esp o n d   to   t h Z er o s   an d   O n e s   as   s h o w n   in   F i g u r e   2 .   Fig u r e   3   s h o w   t h d i g ital   m o d u latio n   s c h e m e   o f   th b in ar y   A SK   [ 1 1 ] .           Fig u r 3 .   Dig ital  m o d u latio n   s ch e m o f   th e   b i n ar y   ASK   3 . 2 .      F re qu ency   s hift   k ey ing   ( F SK )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     5 8 7 1   -   5 8 8 2   5874   T h is   m eth o d   o f   d ig ital  m o d u l atio n   co r r esp o n d s   to   th f r eq u en c y   m o d u latio n   ( FM)   m eth o d   o f   an alo g   m o d u latio n .   T h is   f r eq u e n c y   m o d u latio n   i s   r elati v el y   s i m p le   an d   h a s   lo w   p er f o r m a n ce .   T h ca r r ier   f r eq u e n c y   ch an g es  h er b et w ee n   t w o   v alu es,  w h en   t h d ig ital  m o d u latio n   s ig n al  is   lo g ical  ze r o ,   th tr an s m it ted   f r eq u e n c y   i s   f 1 ,   w h ile  w h e n   t h d ig i tal  m o d u latio n   s i g n al  i s   lo g ical   o n e,   t h tr an s m itt ed   f r eq u en c y   i s   f 2   as sh o w n   i n   F ig u r e   2   w h ile  F ig u r e   4   s h o w s   th d i g ital  m o d u latio n   s c h e m o f   t h b in ar y   F S K   [ 1 1 ] .     3 . 3 .      P ha s s hift   k ey ing   ( P S K )   T h is   m eth o d   in   t h d ig ital  m o d u latio n   co r r esp o n d s   to   t h p h ase  m o d u latio n   m eth o d   ( P M)   in     th a n alo g   m o d u latio n .   T h PS m o d u latio n   i s   f o r m   o f   f r eq u en c y   m o d u latio n ,   a n d   th r esu lt in g   s ig n al  a f ter   th m o d u la tio n   h a s   li m it ed   n u m b er   o f   p o s itio n s .   W h e n   th n u m b er   o f   p h ase  p o s itio n s   o f   t h o u tp u p h ase  i s   t w o ,   t h m o d u la tio n   m et h o d   is   ca lled   b in ar y   p h a s s h i f k e y in g   ( B P SK)   as  s h o w n   in   Fi g u r e   2   [ 1 1 ] .     W h en   p h ase  p o s itio n s   o f   t h e   o u tp u p h ase  ar f o u r ,   th m o d u latio n   ca lled   q u a d r atu r p h ase  s h i f k e y i n g   ( QP SK) .   T h p h ase  p o s itio n s   o f   th o u tp u p h a s m a y   b ec o m e   eig h t,  w h ic h   is   ca lled   t h eig h t - p h a s s h if k e y in g   th at  i s   d en o ted   b y   ( 8 P SK) ,   an d   th n u m b er   o f   p h ase  a n g l p o s itio n s   ca n   b s i x tee n ,   th m o d u latio n   b ein g   d escr ib ed   as  t h h ex ad ec i m al  p h ase  s h i f k e y i n g   an d   d en o ted   b y   ( 1 6 P SK)   s ee   F ig u r e   5   f o r   th d ig ital  m o d u latio n   s ch e m o f   t h b in ar y   P SK.              Fig u r 4 .   Dig ital  m o d u latio n   s ch e m o f   th b in ar y   FS K     Fig u r 5 .   Dig ital  m o d u latio n   s ch e m o f   th b in ar y   P SK       3 . 4 .      O rt ho g o na l Q AM   m o d ula t io n   Or th o g o n a Q A m o d u latio n   is   t y p o f   d ig ita m o d u latio n ,   w h er th in f o r m a tio n   i s   lo ca t ed   in   b o th   a m p lit u d an d   p h ase  o f   t h s i g n al.   I t is d if f icu lt to   d is tin g u is h   b et w ee n   q u ad r ilater al  an d   4 P SK,  b u t it  is   ea s y   to   n o te  t h d i f f er e n ce   b et w ee n   Q A a n d   P SK  w h en   th e   n u m b er   o f   le v el s   i s   h ig h er   t h a n   4   o r   1 6   ( s ee   F ig u r e   th at  ill u s tr ates t h d ig ital  m o d u latio n   s ch e m o f   Q A M)   [ 1 1 ] .           Fig u r 6 .   D ig ital  m o d u latio n   s ch e m o f   Q A M       4.   K E F E A T UR E   T h m aj o r   ch allen g i n   t h m o d u latio n   r ec o g n i tio n   a n d   clas s i f icatio n   s y s te m s   i s   al w a y s   in   t h p r o ce s s   o f   f i n d in g   s et  o f   k e y   f ea tu r es.  T h ese  k e y s   m u s b r ed u ce d   in   o r d e r   to   r ed u ce   th n u m b er   o f   in p u ts   o n   th r ec o g n izer   o r   th clas s i f ie r   ( a r tif icial  n e u r al  n et w o r k   i n   th is   p ap er )   also   its   co m p l ex i t y   m u s b lo w   to   b ea s y   to   ca lc u late  a n d   s u itab le  f o r   r ea l - ti m ap p licatio n s .   A th s a m ti m e,   it  m u s i n cl u d al th n ec es s ar y   k e y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A u to ma tic  r ec o g n itio n   o f th d ig ita l m o d u la tio n   typ es u s in g   t h a r tifi cia l n eu r a l n etw o r ks ( S a a d   S .   Hres h ee )   5875   f ea t u r es  to   en s u r r eliab le  r ec o g n it io n   an d   clas s if icatio n   p r o ce s s .   So ,   th A R T   p r o ce s s   ca n   b r ep r esen ti n g   b alan cin g   p r o ce s s   b et w ee n   t h ese  t w o   co n s id er atio n s .     Ma n y   n u m er o u s   p r o p er ties   ar i m p o s ed   b y   d i f f er en t   d ig i tal  s i g n a ls .   T h er ef o r e,   t h ap p r o p r ia te  f ea t u r e s   s h o u ld   b s elec ted   to   id en tify   th e s s i g n a ls .   T h ese  f ea t u r es  ar e   s elec ted   d e p en d in g   o n   th eir   s en s iti v it y   to   th t y p o f   d i g ital  m o d u latio n   an d   o n   b ein g   in s en s iti v to   n o i s y   c h an n el s   an d   v ar iatio n s   o f   SNR .   T h eig h k e y   f ea t u r es  p r o p o s ed   an d   s tu d ied   in   th i s   p ap er   c an   b ca lcu lated   f r o m   t h in s t an ta n eo u s   ch ar ac ter is tic s   o f   th s i g n a ( in s ta n ta n eo u s   a m p lit u d e,   in s ta n ta n eo u s   f r eq u en c y ,   an d   n on - l in ea r   in s tan ta n eo u s   p h ase)   as   s h o w n   in   F ig u r e   7 .   A SK  ca n   b r ec o g n ized   d ep en d in g   b ased   o n   t h eir   a m p lit u d v ar iatio n s ,     th F SK  m a y   b clas s i f ied   b y   its   f ix ed   i n s ta n ta n eo u s   a m p l i tu d e,   an d   t h P SK  in f o r m at io n   is   d e f i n ed   b y   its   p h ase  [ 2 ,   1 2 - 1 4 ] .           Fig u r 7 .   Ke y   f ea t u r es       T h eig h f ea t u r es  h av b ee n   s elec ted   an d   u s ed   in   t h i s   p ap er   to   s ep ar ate  th f o llo w i n g   b asic  d ig ita l   m o d u latio n   m et h o d s   ( 6 4 QA M ,   2 P SK,  4 P SK,  8 P SK,  4 A SK,  2 FS K,   4 FS K,   8 FS K) .   T h ese  k e y   f ea t u r es,  in   tu r n ,   ar b ased   o n   th r ee   v alu e s   o f   t h r ec eiv ed   s ig n al  ( )   w h ich   i s     4 . 1 .      I ns t a nta neo us   a m pli t u de  ( )   I n s ta n ta n eo u s   a m p lit u d e   r ep r esen t s   th i n s tan tan eo u s   v alu o f   th s i g n al  ( ) .   T h is   in s ta n t an eo u s   v al u ca n   p r o d u ce   t w o   i m p o r tan s i g n a ls t h m o d if ied   in s t an ta n eo u s   v a lu ( )   an d   th ce n tr al  m o d i f ied   in s ta n ta n eo u s   v al u  ( )   [ 1 2 ] .   Mo d if ied   in s ta n ta n eo u s   v al u ( ) :     ( ) = ( )                                                                                                          ( 1 )     C en tr al  m o d if ied   i n s ta n ta n eo u s   v al u ( ) :      ( ) = [ ( ) ] 1                                                                                                   ( 2 )     w h er   r ep r esen ts   t h av er a g v al u o f   th i n s tan tan eo u s   ter m i n al.     4 . 2 .      N o n - lin ea ins t a nta neo us   ph a s  ( )   T h in s ta n tan eo u s   p h a s e   o f   t h m o d u lated   s i g n a l c o n s i s ts   o f   t w o   co m p o n e n ts :   L i n ea r   co m p o n en t T h is   is   ca u s ed   b y   th ca r r ier .   A   n o n - li n ea r   co m p o n e n t:  w h i ch   is   ca u s ed   b y   th m o d u lated   s ig n al  ( i n f o r m atio n ) .   T h n o n - l in ea r   co m p o n e n  ( )   f o r   t h p h ase  o f   t h s i g n al  y ( i)   ca lc u l ated   b y   s u b tr ac ti n g   th li n ea r   co m p o n en t o f   t h p h ase  f r o m   t h o v er all  p h a s ( )   [ 1 2 ] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     5 8 7 1   -   5 8 8 2   5876   4 . 3 .      I ns t a nta neo us   f re qu ency     T h in s ta n tan eo u s   f r eq u en c y   r ep r esen ted   b y :     ( ) = 1 2  ( )                                                                                                                             ( 3 )     T h i s   m e an s ,   th at   th e   in s ta n t an eo u s   f r e q u en cy   r e p r es en ts   th e   in s t an t an e o u s   c h an g es   in   p h as e .   T h i s   i n s t an t an e o u s   f r e q u en cy   c an   p r o d u c e   a n   im p o r t a n t   s ig n al ,   w h i ch   is   th e   i n s tan t an e o u s   c en t r al   f r e q u en cy   t h a i s   g iv en   b y :     ( ) = [ ( ) ]                                                                                                          ( 4 )     w h er   r ep r esen ts   t h m a in   v al u o f   i n s ta n ta n eo u s   f r eq u e n c y   an d     r ep r esen t th s y m b o l r ate.     4 . 4 .      K ey   f e a t ures    T h f ir s k e y ( )   th s ta n d ar d   d ev iatio n   o f   t h n o n lin ea r   i n s ta n t an eo u s   p h ase:   T h is   k e y   f ea t u r e   h elp s   to   s ep ar ate  b et w ee n   d ig ital  m o d u latio n   m et h o d s   th a ca r r y   th i n f o r m atio n   b y   p h a s f r o m   o th er   m o d u la tio n   m et h o d s .   I n   s u c h   m eth o d s ,   t h er w il b tr an s itio n   o f   t h e   in s tan ta n eo u s   p h a s w it h   d i f f er en p h ase - s tep s ,   d ep en d in g   o n   t h le v el  o f   t h m o d u latio n ,   s o   th v alu o f   th i s   k e y   w ill b s m all  f o r   th ese  m o d u latio n s   [ 1 4 ] .     = 1 (  2 ( ) ( ) > ) 1 ( |  ( ) | ( ) > ) 2          ( 5 )       w h er   is   th n u m b er   o f   s a m p les  in   {  }   f o r   ( ) > ,   w h er   is   th th r esh o ld   v al u o f   ( )   w h e n     th f ilter   p r o v id es  t h m i n i m u m   a m p lit u d o f   t h s i g n a s a m p le  d u e   to   h ig h   n o is e   s e n s it iv it y   a n d    ( )   is     th n o n li n ea r   co m p o n en t o f   t h i th   in s ta n ta n eo u s   p h ase  o f   th e   s a m p le.   Th s ec o n d   k e y ( )   th av er ag v a lu o f   t h i n s ta n ta n eo u s   a m p lit u d e:  T h av er a g v alu o f     th i n s ta n ta n eo u s   a m p lit u d f o r   all  m o d u latio n   m et h o d s   u n d er   s tu d y   e x ce p ( 6 4 QAM ,   4 ASK)   is   clo s to   o n e.     Fo r   th 4 A SK  m et h o d ,   s in ce   th ab s o lu te  v alu o f   th s i g n a ch a n g e s   b et w ee n   t h t wo   v alu es  {1 ,   1 /3 },     th av er ag v al u o f   th in s ta n ta n eo u s   a m p l itu d is   eq u al  t o   2 /3 ,   w h ile  t h is   v a lu w ill  b e   g r ea ter   th an   o n f o r   th o r th o g o n al  a m p li tu d m o d u latio n   m et h o d   ( 6 4 QA M)   [ 1 4 ] .   T h th ir d   k e y ( )   Stan d ar d   d ev iatio n   o f   i n s ta n ta n eo u s   f r eq u en c y T h d ig ital  m o d u latio n   m et h o d s   th at  ca r r y   th in f o r m at io n   b y   f r eq u en c y   ar 8 FS K,   4 FS K,   2 FS an d   th er ef o r its   in s tan tan eo u s   f r eq u e n c y   ch an g es  e ith er   b et w ee n   t w o   v a lu es  f o r   th 2 F SK  m eth o d   o r   b et w ee n   f o u r   v a lu f o r   th 4 F SK  m et h o d   o r   b etw ee n   eig h v al u e s   f o r   th m et h o d   8 FS K.   Alth o u g h   t h i n ter v al s   b et w ee n   th e s v a lu e s   ar th e   s a m f o r   all  th e s e   m et h o d s ,   w h ile  f o r   o th er   m et h o d s ,   th eir   in s ta n ta n eo u s   f r eq u e n c y   i s   eq u al  to   ze r o .   T h is   k e y   i s   th er e f o r u s ed   to   d if f er e n tiate  t h d ig ital  m o d u l atio n   m et h o d s   ( 8 FS K,   4 FS K,   2 FS K)   f r o m   th o th er   m o d u lati o n   m et h o d s   an d   th is   k e y   ca n   al s o   b u s ed   to   d if f er en tiate  b et w ee n   t h ese   m e th o d s   ( th i n s ta n ta n eo u s   f r eq u en c y   c h an g ar ea   i n   8 FS K   m et h o d   is   t w ice  t h ar ea   o f   f r eq u en c y   c h an g i n   th e   4 FS m et h o d ,   w h ic h   i s   f o u r   ti m e s   t h ar ea   o f   f r eq u en c y   ch an g es i n   t h 2 FS m et h o d   [ 1 4 ] .     = 1 ( 2 ( ) ( ) > ) 1 ( | ( ) | ( ) > ) 2       ( 6 )     T h f o u r th   k e y :   ( )   T h s tan d ar d   d ev iatio n   o f   th in s tan tan eo u s   a m p li tu d e:  I is   an o th er   k e y   f ea tu r e   th at  p er f o r m s   th s a m w o r k   o f   th k e y   ( )   an d   is   u s ed   f o r   th s a m f ea t u r es [ 1 4 ] .     = 1 (  2 ( ) = 1 ) 1 ( |  ( ) | = 1 ) 2                      ( 7 )     T h f if t h   k e y :   (  )   T h m ax i m u m   v al u o f   t h s p ec tr al  p o w er   d en s it y   o f   t h ce n tr al  i n s ta n ta n eo u s   f r eq u e n c y T h is   k e y   h elp s   to   d if f er e n tiate  b et w ee n   th d i g it al  m o d u latio n   m et h o d s   ( 8 FS K ,   4 FS K,   2 FS K)   an d   an y   o t h er   m o d u latio n   m et h o d s   ( as  ( )   w o r k s ) .   As  t h i n s ta n ta n eo u s   f r eq u e n c y   ch a n g ar ea   o f   8 FS i s   t w ice   th ar ea   o f   in s ta n ta n eo u s   f r eq u en c y   c h an g f o r   4 FS an d   f o u r   tim e s   th ar ea   o f   in s ta n ta n eo u s   f r eq u en c y   ch a n g e   f o r   2 FS s o   th 8 FS m eth o d   h as  h i g h er   v al u th a n   th e y   ar in   th t w o   ca s e s   4 FS an d   2 FS w h ic h   en ab le s   th d if f er en tiatio n   b et w ee n   8 F SK,  4 FS K,   2 FS m eth o d s .   T h is   k e y   ca n   b d eter m i n ed   b y   [ 1 4 ] :       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A u to ma tic  r ec o g n itio n   o f th d ig ita l m o d u la tio n   typ es u s in g   t h a r tifi cia l n eu r a l n etw o r ks ( S a a d   S .   Hres h ee )   5877   m ax =  | (  ( ) ) | 2               ( 8 )     T h s y m b o l D FT   r ep r esen ts   th Dis cr ete  Fo u r ier   tr an s f o r m .   T h s ix t h   k e y ( m ax )   th m ax i m u m   v al u o f   th e   s p ec tr al  p o w er   d en s it y   o f   t h ce n tr al  i n s ta n ta n eo u s   a m p lit u d e:  T h is   k e y   h elp s   to   d if f er e n tiate  b et w ee n   t h d ig it al  m o d u latio n   m eth o d s   t h at  ca r r y   th i n f o r m atio n   b y   a m p lit u d i.e .   ( 6 4 QA M,   4 ASK)   an d   o th er   m et h o d s   o f   m o d if icatio n .   T h is   f ea t u r is   g iv en   in   t h f o llo w i n g   r elatio n s h ip   [ 1 4 ]     m ax =  | (  ( ) ) | 2 /                  ( 9 )     w h er   r ep r esen ts   t h n u m b er   o f   s a m p le s   in   o n f r a m o f   t h e   s ig n al.   T h s ev en t h   k e y (  )   T h f o u r th - d eg r ee   to r q u o f   th ce n tr al   in s ta n ta n eo u s   a m p lit u d e:  w h ic h   g i v en   b y :      = {  4 ( ) } { {  2 ( ) } } 2      ( 1 0 )     w h er E   {}   r ep r esen ts   t h ex p ec ted   v alu e.   T h f o u r th - d eg r ee   to r q u r ep r esen t s   th k u r to s is   ar o u n d   th av er ag e.   I t’ s   f o u n d   t h at  th is   k e y   h elp s   to   d if f er e n tiate  b et w ee n   d ig ital  m o d u latio n   m et h o d s   th at  ca r r y   i n f o r m atio n   in   t h a m p lit u d e,   w h ic h   h a s   s m a ll  k u r to s is   t h an   o t h er   m et h o d s   [ 1 4 ] .   E i g h th   k ey :   (  )   T h e   f o u r th - d eg r e e   t o r q u e   o f   th e   c en t r a l   i n s ta n t an e o u s   f r e q u en cy :   w h i ch   g iv en   b y :      = {  4 ( ) } { {  2 ( ) } } 2                ( 1 1 )     T h is   f ea t u r h elp s   to   d if f er en ti ate  b et w ee n   d ig ita m o d u la tio n   m e th o d s   t h at  ca r r y   i n f o r m ati o n   b y   f r eq u e n c y   o f   th o th er   m eth o d s   o f   m o d if ica tio n   [ 1 4 ] .       5.   ARTI F I CIA L   N E URA L   NE T WO RK S   Fo r   th r ec o g n it io n   an d   cla s s if icatio n   p r o ce s s es,  m a n y   te ch n iq u es  w er f o u n d   [ 3 ] ,   o n o f   th es e   tech n iq u es  w as  t h ar tific ial   n eu r al  n et w o r k   ( A NN) ,   w h ich   is   o n o f   t h m o s ap p r o p r iate  m et h o d s   i n     th s ig n al  cla s s i f ica tio n   [ 3 ,   1 5 ] .   A r tif icia n e u r al  n et w o r k s   ar co llec tio n   o f   al g o r ith m s ,   w o r k in g   a s     th h u m a n   b r ain   n e u r o n s .   T h ese  n e t w o r k s   ar d e s ig n ed   to   r e co g n ize  p atter n s .   T h p atter n s   id en ti f ied   b y   th e s e   n et w o r k s   ar n u m er ical,   in cl u d ed   in   v ec to r s ,   w h ich   m u s b tr an s lated   in to   all  r ea l - w o r l d   d ata,   i.e .   im a g es,   au d io ,   tex t o r   ti m s er ie s .   A N Ns h elp   to   r ec o g n ize  a n d   class if y   [ 1 6 - 1 8 ] .   A N m er its   i n   th A R T   ar its   h ig h   class i f icat io n   r ate,   r ed u ce d   c o m p u tatio n al  c o m p lex it y ,     an d   i m p r o v ed   ac c u r ac y .   W h il its   d e m er its   ar i n e f f ec tiv e   w h e n   lar g e   n u m b er   o f   i n p u f ea t u r es a r u s ed   an d   an y   s m all  d ata  s et  r eq u ir e s   lo n g   tr ai n i n g   ti m f o r   co m p u tat io n .   I n   th is   p ap er ,   d ep en d in g   o n   n e u r al  n et w o r k   ch ar ac ter is tic s ,   w u s ed   th f ee d f o r w ar d   w it h   m u lti - la y er ed   n eu r al  n et w o r k s   as  class i f ier   an d   id en tif ier   an d   f o r   th o p ti m izatio n   o f   th n et w o r k   w e ig h t s ,   w u s b a ck p r o p ag atio n   al g o r ith m   a s   t h m o s co m m o n   alg o r ith m s ,   u s i n g   t h co n tr o lled   lear n in g   m e th o d ,   w it h   th n u m b er   o f   tr ain in g   p air s   co m p o s ed   o f   p atter n s   v ec to r   an d   tar g ets  v ec to r   as s h o w n   i n   F ig u r e   8 .     T h ai m   o f   w ei g h ts   o p ti m izati o n   is   to   g et  s tab le  s tate  th at  m a k es  t h n et w o r k   p r o p er ly   r e s p o n s i v to   th p atter n s   v ec to r   u s ed   in   th tr ain i n g   p r o ce s s   an d   to   an y   n e w   in p u v ec to r   an d   th tr ain in g   p r o ce s s   co n tin u e s   u n til  t h er r o r   th a e x is t s   b et wee n   t h o u tp u v ec to r   a n d   t h t ar g et  to   t h s m a lles t   v a lu ( t h r esh o ld   v alu e)   w h ic h   is   p r ed eter m i n e d   ( s ee   F ig u r e   8 ) .   I n   th is   p ap er ,   th p r ev io u s   eig h f ea t u r es  u s ed   to   b u ild   th p a tter n s   v ec to r .   T h p atter n s   v ec to r   w a s   g o t   f r o m   th co n cl u d i n g   o f   th e   k e y   f ea t u r es  f r o m   n o i s y   m o d u late d   s ig n al,   i.e .   s ig n a th at  cr o s s ed   co m m u n icatio n   c h an n el,   a n d   k n o w n   m o d u lat io n   t y p a n d   s o   w h a v an o t h er   v ec to r   w h ic h   is   t h tar g et s   v ec to r .   T h n eu r al  n et w o r k   was  lear n ed   th r o u g h   t h p atter n s   an d   tar g ets  v ec to r s   to   g et  th e   ab ilit y   to   r ec o g n ize   an d   clas s i f y   th t y p o f   d ig ital  m o d u latio n .   T h is   n e u r al  n e t w o r k   w as  s u b j ec ted   to   s ev er al  ex p er i m en ts   to   c h a n g e   an d   m o d if y   it s   s tr u ctu r ( ch a n g i n g   t h n u m b er   o f   h id d en   la y er s   o r   th n u m b er   o f   n o d es  in   th ese  h id d en   la y er s   o r   ch an g t h lear n in g   al g o r ith m )   u n ti l it  f i n all y   g o t t h b est  r esu lt s   ap p r o p r iate  f o r   th is   ap p licatio n   [ 1 9 - 2 5 ].       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     5 8 7 1   -   5 8 8 2   5878       Fig u r 8 .   T h b lo ck   d iag r am   o f   th b ac k p r o p ag atio n   alg o r it h m       6.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h MA T L A B   en v ir o n m e n w a s   u s ed   to   w r ite  s y s te m   p r o g r a m s   b ec au s it  is   h i g h - le v el  lan g u a g e   th at  co n tai n s   lib r ar ies  f o r   co m m u n ica tio n   a n d   s ig n al  p r o ce s s i n g   s y s te m s   as  w el as  lib r ar y   o f   n e u r al  n et w o r k s .   So ,   w u s ed   p ar a m eter s   o f   t h is   l ib r ar y   to   d esig n ,   lear n in g ,   an d   te s t h b ac k - p r o p ag atio n ,   ar tif ic ial  n e u r a l   n et w o r k   u s ed   in   o u r   s y s te m .   Si m u latio n   p r o g r a m s   to   g en er ate   d ig ital  m o d u la tio n   s i g n als  p r o p o s ed   in   th is   p ap er   at  s am p li n g   f r eq u en c y   = 1200    an d   th co d in g   r ate  = 12 . 5    to   p r o d u ce   a   s p ec if ied   n u m b er   o f   f r a m e s   f o r   ea ch   d ig ital  m o d u la tio n   m et h o d   an d   th en   p ar titi o n   th s i g n al  w it h i n   f r a m o f   le n g th   ( 4 0 9 6 )   s a m p le  th at  d eter m i n ed   to   ac h ie v th e   b est r esu lt s .   T h e   e ig h k ey   f e a tu r es   o f   e a ch   f r am w e r th en   e x t r a c t e d   an d   g r o u p e d   in t o   o n v e c t o r   an d   f o r   th e   b es p e r f o r m an c e ,   a   m e d i an   f i lt e r   w a s   u s e d   w it h   a   w in d o w   o f   s e v en   s am p le s ,   a   s ix th - d eg r e e   n o n - r e c u r s iv e   f i lt e r   u s e d   t o   p a s s   th e   s ig n a l   th r o u g h   i t   b e f o r e   c o n c lu d in g   th e   k ey   f e a tu r es .   F ig u r e   9   t o   F ig u r e   1 2   s h o w   th e   r el a t i o n s h i p   b e tw e en   th e   k ey   f ea tu r e s   o f   th e   d i g it a l   m o d u l at i o n   m e th o d s   u n d e r s tu d y   w i th   th e   s ig n a l - to - n o is e   r a ti o   th a t   c h a n g es  b e tw e en   ( 0 - 2 0   d B )   f o r   an   A W G N   c o m m u n i c a ti o n   ch an n el .   W e   h av e   in cl u d e d   th es e   cu r v es t o   s h o w   h o w   r e l i a b l t h es e   p a r am e t e r s   a r e   an d   h o w   it   i s   im m u n e   t o   N o is e .   I n   o r d er   to   g iv th lear n in g   to   th ar tif icial  n e u r al  n et w o r k ,   th k e y   f ea t u r es  w er ca lcu l ated   at  tw o   v al u es  o f   SN R   to   ev en t u all y   f o r m   t h in p u v ec to r   ( p atter n   v ec to r )   an d   th o u tp u v ec to r   ( tar g et  v ec to r )   u s ed   to   lear n   th n et w o r k .   T h n eu r al  n et w o r k   p r o p o s ed   h er co n s is t in g   o f   an   in p u la y er   w it h   n u m b er   o f   n o d es  eq u al  to   th n u m b er   o f   k e y   f ea t u r es,  t w o   h id d en   la y er s   a n d   an   o u tp u la y er   w i th   a   n u m b er   o f   n o d es  eq u al  to   th n u m b er   o f   m o d u latio n   m e th o d s   th at  m u s b r ec o g n ized .   Fig u r e   9   to   Fig u r 1 2   illu s tr ate  th at  w ith   s m al v al u es  o f   SNR ,   m o s o f   t h m o d u latio n   m et h o d s   ar clea r   an d   ca n   b d etec ted   b u w h en   t h SN R   i n cr ea s es,   th v a lu o f   k e y   f ea tu r e s   b eg i n s   to   d ec r ea s clea r l y   an d   co n v er g w it h   ea ch   o t h er   s o   th at   t h er is   d if f icu lt y   to   r ec o g n ize  b et w ee n   t h ese  m et h o d s   w h ile  t h m e th o d s   th at   d ep en d   o n   th s p ec if ied   k e y   f ea t u r w ill  b d is tin g u is h ab le.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A u to ma tic  r ec o g n itio n   o f th d ig ita l m o d u la tio n   typ es u s in g   t h a r tifi cia l n eu r a l n etw o r ks ( S a a d   S .   Hres h ee )   5879     ( a)     ( b )     Fig u r 9 .   T h ef f ec t o f   SN R   f o r ,   ( a)   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   t h n o n - li n ea r   in s tan ta n eo u s   p h a s e,     ( b )   th av er ag v al u e   o f   t h i n s tan ta n eo u s   a m p l itu d e         ( a)     ( b )     Fig u r 1 0 .   T h ef f ec t o f   SN R   f o r ,   ( a)   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   t h in s ta n tan eo u s   f r eq u e n c y   ( b )   th s tan d ar d   d ev iati o n   o f   t h in s ta n tan eo u s   a m p lit u d e         ( a)     ( b )     Fig u r 1 1 .   T h ef f ec t o f   SN R   f o r ,   ( a)   th m ax i m u m   v a lu o f   th s p ec tr al  p o w er   d en s it y   o f   th ce n tr al  in s ta n ta n eo u s   f r eq u e n c y ,   ( b )   th m a x i m u m   v al u o f   t h s p ec tr al  p o w er   d en s it y   o f   t h ce n tr al    in s ta n ta n eo u s   a m p li tu d e     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0     5 8 7 1   -   5 8 8 2   5880     ( a)     ( b )     Fig u r 1 2 .   T h ef f ec t o f   SN R   f o r ,   (a )   th f o u r t h - d e g r ee   to r q u o f   t h ce n tr al  i n s ta n ta n eo u s   a m p lit u d e,     ( b )   th f o u r th - d eg r ee   to r q u o f   in s ta n ta n eo u s   ce n tr al  f r eq u en c y   attr ib u ted       Af ter   co m p leti n g   th lear n in g   o f   th ar tif icial  n eu r al  n et w o r k ,   w t ested   th is   n e t w o r k   to   r ec o g n ize   test in g   m o d u lated   s ig n al s   tr an s m itted   to   th n et w o r k ,   s ee   F ig u r e   13.   A s   s ee n   i n   T ab le  1 ,   t h m o d u la tio n   t y p e   w i th   d ef er e n r ec o g n i tio n   tec h n iq u e s   an d   d ef er en SN R s   u s e d   in   s o m o f   th p r ev io u s   w o r k s   ar co m p ar ed   w it h   th r es u lts   o f   th i s   p ap er .             Fig u r 1 3 .   R ec o g n it io n   p er ce n tag r atio s   f o r   ea ch   m o d u lat io n   t y p at  d if f er e n t v al u e s   SNR       T ab le  1 .   A   co m p ar is o n   o f   t h r esu lt s   o f   t h is   s tu d y   w it h   s o m e   o f   th clas s i f icatio n   m et h o d s   o f   d ig ital  m o d u latio n   u s ed   p r ev io u s l y   R e f e r e n c e s   T h e   u se d   mo d u l a t i o n   t y p e s   T h e   u se d   mo d e l   a n d   t e c h n i q u e   T h e   o b t a i n e d   s u c c e ss rat e   ( %)   A l mo h a mad   e t   a l .   [ 2 6 ]   2 A S K ,   Q P S K 1 6 Q A M   P C A   +   S V M   ( S N R :   0   -   3 0   d B )   9 9 . 8 3   ( o n   a v e r a g e )   A l i ,   a n d   Y a n g y u   [ 9 ]   B P S K ,     4 Q A M ,   1 6 Q A M ,   6 4 Q A M   2 - L a y e r e d   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k   mo d e l   ( S N R :   1 0   d B )   9 5 . 4 0   D a i   e t   a l .   [ 2 7 ]   2 P A M ,   4 P A M ,   8 P A M ,   2 P S K ,   4 P S K ,   8 P S K ,   1 6 Q A M ,   6 4 Q A M ,   2 5 6 Q A M   A   f u l l y   c o n n e c t e d   2 - l a y e r   f e e d - f o r w a r d   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k   ( D N N )   ( S N R :   1 5   d B )   9 4 . 5 0   O u r   w o r k   6 4 Q A M ,   2 P S K ,   4 P S K ,   8 P S K ,   4 A S K ,   2 F S K ,   4 F S K ,   8 F S K   F e e d f o r w a r d   +   B a c k p r o p a g a t i o n   w i t h   2   h i d d e n   l a y e r A N N   ( S N R :   5 ,   1 0 ,   a n d   1 5   d B )   6 8 %,   8 9 . 1 % ,   9 1 r e sp e c t i v e l y     b u t   w h e n   w e   e x c l u d e   t h e   P S K ,   t h e   r e su l t   w i l l   b e   7 5 . 2 %,   9 8 . 8 % ,   9 9 . 6 r e sp e c t i v e l y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.