Erzurum Teknik Üniversitesi (ETÜ) Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Hakan Durak ile Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi (AYBÜ) Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Murat Can Karakoç’un hazırladığı proje, TÜBİTAK 1002-A Hızlı Destek Programı kapsamında desteklenmeye hak kazandı. "Harmonik Modülasyonlu Sinyallerde Alt-Uzay ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Otomatik Modülasyon Tanıma" başlıklı projede, harmonik modülasyon sürecinin neden olduğu doğrusal olmayan faz dönüşümleri ve spektral bozulmaların otomatik modülasyon tanıma sistemleri üzerindeki etkilerinin incelenmesi hedefleniyor. Yeni nesil haberleşme ve sinyal istihbaratı teknolojilerine yönelik proje, AYBÜ öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Murat Can Karakoç’un yürütücülüğünde gerçekleştirilecek. Projede ETÜ öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Hakan Durak ise araştırmacı olarak görev alacak. Proje kapsamında ayrıca ETÜ’de öğrenim gören bir yüksek lisans öğrencisine burs desteği sağlanacak. Projede geliştirilecek yöntemlerin, laboratuvar ortamında oluşturulan ideal veri kümelerinin yanı sıra gerçek haberleşme donanımlarından kaynaklanan faz gürültüsü, frekans kayması, doğrusal olmayanlık ve spektral bozulmaların bulunduğu şartlarda test edilmesi planlanıyor. Çalışma kapsamında ADALM-Pluto SDR, ZedBoard ve AD-FMCOMMS3-EBZ platformları kullanılarak gerçek radyo frekansı ortamında deneysel sinyaller üretilecek ve ölçümler gerçekleştirilecek. Elde edilen verilerin alt-uzay yöntemleri ve makine öğrenmesi teknikleriyle analiz edilmesiyle, özellikle yüksek faz gürültüsü ve donanım kaynaklı bozulmaların bulunduğu şartlarda güvenilir şekilde çalışabilecek dayanıklı bir sınıflandırma yapısının geliştirilmesi amaçlanıyor. "Gerçek Haberleşme Ortamlarında Test Edilecek" Proje hakkında değerlendirmelerde bulunan Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Hakan Durak, harmonik modülasyon sonucunda ortaya çıkan doğrusal olmayan faz değişimleri ve spektral bozulmaların otomatik modülasyon tanıma sistemlerinin başarımı üzerindeki etkilerini araştıracaklarını belirtti. Durak, gerçek radyo frekansı ortamında gerçekleştirilecek deneylerden elde edilecek verilerin alt-uzay yöntemleri ve makine öğrenmesi teknikleriyle analiz edileceğini ifade ederek, yüksek faz gürültüsü ve donanım kaynaklı bozulmaların bulunduğu şartlarda güvenilir şekilde çalışabilecek yeni bir sınıflandırma yapısı geliştirmeyi hedeflediklerini söyledi. Durak, proje kapsamında elde edilecek çıktıların yazılım tanımlı radyo sistemleri, akıllı haberleşme uygulamaları, spektrum izleme ve sinyal istihbaratı alanlarında yürütülecek çalışmalara katkı sağlamasını beklediklerini kaydetti.