This thesis presents a detailed study on software based channel emulators and a set of algorithms pertaining to the soft emulator. With the fact that several wireless communications technologies were released in the last decades, there are a lot of challenging issues emerging due to the need for faster and more reliable technologies. From these challenging issues, we have chosen to focus our research on two outstanding challenges: real-time software channel emulator and automatic modulation classification. Recently, there has been an increase in the demand for a reliable and low-cost channel emulator to study the effects of real wireless channels. Hence, in the first part of the thesis, we discuss an implementation of a real-time software channel emulator. The real-time fading channel emulator was implemented by using a software defined radio platform. In order to verify the model, the frequency spectrum specifications of the channel generated was checked with a double tone transmitter. Then as a second step of verification, bit error rate (BER) of a real-time Orthogonal Frequency Division Multiplexing system using the Universal Software Radio Peripheral (USRP) and LABVIEW software was compared with the BER floor calculated from the theoretical equations. It has been shown that the developed channel emulator can indeed emulate a fading wireless channel. In the second part of the thesis, we focused on covering an issue related to blind estimation or classification of a parameter in wireless communications at the receiver. This problem appears in cognitive radios and some defense applications where the receivers needs to know the type of the modulation of an incoming signal. The efficient automatic modulation classification scheme proposed in this study can be utilized for a group of digitally modulated signals such as QPSK, 16-PSK, 64-PSK, 4-QAM, 16-QAM, and 64-QAM. We performed the classification in two stages: first we classified the modulation between QAM and PSK signaling, and then we determined the M-ary order of the modulation by developing Kernel Density Estimation and analyzing the probability density distribution for the real and imaginary parts of the modulated signals. Simulations were carried out to evaluate the performance of the proposed scheme for flat channels. Thus, in this thesis first of all we were able to develop a software based channel emulator. The developed channel emulator can be a very useful tool for other researchers in testing their real-time systems on a verified Doppler channel. Moreover, the emulator can find other applications from education to wireless device developments due to its flexibility. On the other hand, with the automatic modulation classification, the unknown modulation of an incoming signal can be determined. Hence, the two issues can be combined to find applications in cognitive radio developments.

Bu tezde yazılım tabanlı kanal emülatörleri için detaylı bir çalışma ve bu emülatörlerde kullanılabilecek bir dizi algoritma sunulmuştur. Son birkaç on yıllık zaman zarfında bir takım kablosuz haberleşme teknolojilerinin piyasaya sürümü gerçeğinden yola çıkarak, daha hızlı ve gürbüz teknolojilerin geliştirilmesi esnasında birçok zorluklar ortaya çıkmaktadır. Bu zorluklar arasında biz öne çıkan iki zorluğu seçtik: gerçek zamanlı yazılım tabanlı kanal emülatörü ve otomatik kipleme sınıflandırılması.Son zamanlarda gürbüz ve düşük maliyetli kanal emülatörleri gerçek zamanlı kablosuz kanalların etkisini çalışmak için talep edilmektedirler. Bu nedenle bu tezin ilk kısmında biz gerçek zamanlı yazılım tabanlı bir kanal emülatörünü tartışacağız. Gerçek zamanlı ve sönümlemeli kanal emülatörü yazılım tabanlı bir telsiz platformu ile uygulandı. Geliştirilen modeli doğrulamak için elde edilen kanalın frekans tayfı iki tane ton gönderen bir verici ile kontrol edildi. Daha sonra ikinci bir doğrulama için dikey frekans bölmeli çoklama tabanlı bir sistemin bit hata oranları yazılım tabanlı radyo, USRP, ve LABVIEW yardımıyla elde edilerek teorik değerlerle karşılaştırıldı. Bu doğrulamalar neticesinde geliştirilen kanal emülatörünün kablosuz bir kanalı gerçekte emüle ettiği gözlemlendi.Tezin ikinci kısmında ise bir kör kestirim algoritması olan ya da kablosuz haberleşme alıcılarında parametrelerin sınıflandırılması kestirimini problemine odaklandık. Bu problem aynı zamanda kavramsal radyolarda ve bazı savunma sanayi uygulamalarında alıcının gelen sinyalin kiplemesini bilmesini gerektiren durumlarda da görülmektedir. Bu çalışmada geliştirilen etkili otomatik kipleme sınıflandırma algoritması yaklaşımı bir grup sayısal kipleme için kullanılabilir ki bu kiplemeler QPSK, 16-PSK, 64-PSK, 4-QAM, 16-QAM, ve 64-QAM olabilir. Yaklaşım olarak sınıflandırmayı iki aşamada gerçekleştirdik: önce QAM ve PSK sinyalleri için kipleme sınıflandırmasını gerçekleştirdik, ve daha sonra kiplemenin derecesini Kernel Yoğunluklu Kestirim yaklaşımını geliştirerek ve de gelen sinyalin reel ve sanal kısımlarının olasılık dağılım fonksiyonlarını analiz ederek elde ettik. Gerçekleştirdiğimiz simülasyonlarla kestirim algoritmasının performansı düz sönümleme kanalları için başarılı bir şekilde test edildi.Sonuç olarak bu tezde öncelikle bir yazılım tabanlı kanal emülatörü tasarımı gerçekleştirdik. Geliştirilen kanal emülatörü gerçek zamanlı sistemlerini Doppler etkili kanallarda test etmek isteyen isteyen diğer araştırmacılar için çok faydalı bir platform sunabilir. Bunun yanında emülatörün tasarımı esnek olduğundan eğitimden kablosuz ürün tasarımı yapan yerlere kadar uygulama alanları bulabilir. Diğer taraftan da otomatik kipleme sınıflandırması ile bilinmeyen bir sinyalin kiplemesi belirlenebilir. Bu iki çözüm kavramsal radyodaki bazı zorlukların aşılmasında kullanılabilir.