Autentizace RF vysílačů na základě nedokonalostí rádiového řetězce

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Tomáš Kratochvíl, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Tomáš Frýza, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Jitka Dluhá, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Drexler, Ph.D. (člen) Ing. Jitka Vágnerová, Ph.D. (člen)cs
but.defencePrezentace byla odprezentována. SVM klasifikace včetně výsledků byla představena. Téma autentizace RF vysílačů byla obhájena. Otázky oponenta a vedoucího byly zodpovezeny. Hodnoceni vedouciho a oponenta bylo odsouhlaseno. Dotazy k praci: Na základě čeho byla definována parametrická fce? Na zakladě definice vstupůcs
but.jazykangličtina (English)
but.programElektronika a komunikační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMaršálek, Romanen
dc.contributor.authorYoussefová, Kristinaen
dc.contributor.refereeSlanina, Martinen
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractTato práce se zaměřuje na klasifikaci vysokofrekvenčních vysílačů v závislosti na nedokonalostech jejich komponent pomocí algoritmu strojového učení. Práce je rozdělena na dvě části - teoretickou a praktickou.V teoretické části je nejprve popsána základní struktura vysílače s přímou konverzí a jsou uvedeny nedokonalosti rádiového front-endu, které mohou být využity ke klasifikaci. Dále jsou vysvětleny vybrané metody strojového učení s učitelem, zejména metoda support vector machines a neuronové sítě. Praktická část se zabývá implementací a dosaženými výsledky těchto dvou metod v prostředí MATLAB na problému klasifikace rádiových front-endů.en
dc.description.abstractThis work focuses on classifying Radio Frequency transmitters depending on their Radiofrequency imperfections by using a machine learning algorithm. The thesis is divided into two parts – theoretical and practical. The theoretical part can be divided into three branches. In the first branch, an overview of the RF transmitter with direct conversion is given. In the second one, Possible imperfections in the radio front-end are studied. In the third one, some supervised machine learning algorithms were explained. A detailed explanation of the support vector machine and neural network algorithms is given. The practical part deals with the implementation of support vector machines and neural networks in the MATLAB program and the evaluation of results.cs
dc.description.markDcs
dc.identifier.citationYOUSSEFOVÁ, K. Autentizace RF vysílačů na základě nedokonalostí rádiového řetězce [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.cs
dc.identifier.other133616cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/196944
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectRF front-enden
dc.subjectI/Q nevyváženíen
dc.subjectCFOen
dc.subjectkonstelace původ ofseten
dc.subjectstrojové učeníen
dc.subjectKlasifikaceen
dc.subjectSVMen
dc.subjectOAOen
dc.subjectneuronová síťen
dc.subjectneuronen
dc.subjectMatlaben
dc.subjectRF front-endcs
dc.subjectI/Q imbalancecs
dc.subjectCFOcs
dc.subjectconstellation origin offsetcs
dc.subjectmachine learningcs
dc.subjectclassificationcs
dc.subjectSVMcs
dc.subjectOAOcs
dc.subjectneural networkcs
dc.subjectneuroncs
dc.subjectMatlabcs
dc.titleAutentizace RF vysílačů na základě nedokonalostí rádiového řetězceen
dc.title.alternativeRF transmitter authentication based on front-end impairmentscs
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-08cs
dcterms.modified2021-08-26-11:51:24cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid133616en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:27:04en
sync.item.modts2025.01.17 09:42:18en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav radioelektronikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.77 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
1.16 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_133616.html
Size:
5.35 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_133616.html
Download
Collections
2021