公开(公告)号：CN110875790A

公开(公告)日：2020-03-10

申请号：CN201911131740.8

申请日：2019-11-19

Applicant: 上海大学

Inventor： 孙彦赞 ,  朱文星 ,  张舜卿 ,  徐树公 ,  吴雅婷 ,  王涛

IPC: H04B17/391 ,  G06N3/04

Abstract: 一种基于生成对抗网络的信道模型实现方法，通过使用真实信道数据和生成器生成的信道数据对对抗网络的鉴别器和生成器交替训练，直至鉴别器无法分辨真实信道数据和生成数据，达到生成器对信道数据的学习，从而用于产生具有相同的统计特性的信道数据，实现对信道的建立平稳信道及广义非平稳信道模型的目标。本发明生成的信道数据JS散度均小于0.08，能够准确的服从真实信道数据分布。

公开(公告)号：CN110289927A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910583197.9

申请日：2019-07-01

Applicant: 上海大学

Inventor： 孙彦赞 ,  朱文星 ,  张舜卿 ,  吴雅婷 ,  方勇 ,  徐树公

IPC: H04B17/391

Abstract: 一种基于条件生成对抗网络的信道模拟实现方法，通过从实际发送接收信号对中生成原始数据集，然后将原始数据集以双通道的二维时频域信号方式表示，用于条件生成对抗网络模型的训练，训练后的条件生成对抗网络模型能够对信道进行准确模拟。本发明利用cGAN在学习数据概率分布上的有效性和精准性的优势以及在图像生成领域取得的成功，将其应用于信道建模上。将大量测量采集的发送信号和接收信号作为配对数据集对生成对抗网络训练，当生成对抗网络中的鉴别器不能分辨出真实信道中的接收信号和生成网络生成的接收信号的时候，该生成网络就等价于信道的模型。

公开(公告)号：CN110289927B

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN201910583197.9

申请日：2019-07-01

Applicant: 上海大学

Inventor： 孙彦赞 ,  朱文星 ,  张舜卿 ,  吴雅婷 ,  方勇 ,  徐树公

IPC: H04B17/391

Abstract: 一种基于条件生成对抗网络的信道模拟实现方法，通过从实际发送接收信号对中生成原始数据集，然后将原始数据集以双通道的二维时频域信号方式表示，用于条件生成对抗网络模型的训练，训练后的条件生成对抗网络模型能够对信道进行准确模拟。本发明利用cGAN在学习数据概率分布上的有效性和精准性的优势以及在图像生成领域取得的成功，将其应用于信道建模上。将大量测量采集的发送信号和接收信号作为配对数据集对生成对抗网络训练，当生成对抗网络中的鉴别器不能分辨出真实信道中的接收信号和生成网络生成的接收信号的时候，该生成网络就等价于信道的模型。