申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN117914656B

主分类号：H04L25/02

分类号：H04L25/02;H04B17/391;G06N3/0475;G06N3/0455;G06N3/094

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于神经网络的端到端通信系统设计方法，属于通信技术领域。通过设计基于深度自编码器的端到端通信系统总体框架，构建信道建模条件生成对抗网络，训练信道建模条件生成对抗网络，构建基于深度自编码器的端到端通信系统，设计并联合训练深度自编码器网络，最后验证与测试端到端通信系统。本发明引入了深度残差网络以及Inception网络来分别优化深度自编码器中的编码器网络与解码器网络，考虑到了实际信道的特点，对端到端通信系统进行联合优化，提高了网络深度的同时降低了过拟合现象，以便于提取更深度的码字特征。

主权项：1.一种基于神经网络的端到端通信系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设计基于深度自编码器的端到端通信系统总体架构，包括编码器、解码器和信道，引入条件生成对抗网络，生成用于模拟实际信道传输环境的样本数据；S2、构建信道建模条件生成对抗网络，具体为：构建包含维度重置和多个卷积层的生成器网络和包含多个卷积层和全连接层的判别器网络，通过迭代训练生成器和判别器，提高完成任务的能力；S3、训练信道建模条件生成对抗网络，具体为：交替训练生成器和判别器，直至两者完成收敛和训练；S4、构建基于深度自编码器的端到端通信系统，具体为：将传统通信系统作为一个自编码器，发送端将输入的二进制信息进行one-hot编码，然后通过编码器网络编码，再通过功率归一化层来表征发射机的能量约束；S5、深度自编码器网络设计与联合训练，具体包括：S51、构建设计主体为ResBlock的编码器网络；S52、构建设计包含多层卷积和Inception-ResNet的解码器网络；S53、将步骤S3训练得到的信道建模条件生成对抗网络置于编码器与解码器中间，进行端到端通信系统的联合训练；S6、验证与测试端到端通信系统，具体包括：分别测试并得到AWGN信道和瑞利信道在不同的码率条件下的情况；步骤S2中，对抗网络结构包括生成器和判别器，生成器模拟真实信道，输入待传输的数据，输出经过信道的数据，生成器网络包括随机噪声、待传输信息和条件信息，条件信息通信接收端采用信道估计方法得到信道响应矩阵；生成器网络先对输入进行维度重置，将其转换为适合训练的大小，再将输入的三类信息分别放入不同的通道，通过N层卷积层进行非线性转换，每一层卷积都包括卷积、ReLU函数激活和批归一化三种操作；步骤S2中，判别器用于判定两组数据的影响源，输入的数据包括生成器生成的假数据和经过真实信道的真实数据，判别器网络通过多层卷积结构学习数据特征，其中每一层网络均包含卷积、LeakyReLU激活以及BN操作，最后通过全连接层进行01判决，判断输入数据的真实性；步骤S3中，交替训练为CMCGAN网络训练过程，具体流程为：S31、初始化生成器G、判别器D、真实数据样本集X、噪声样本Z、条件信息样本H；S32、训练迭代轮次1）训练生成器G：固定判别器D的参数，从噪声样本Z和条件信息样本H中分别采样出m个样本，合并输入生成器G中，产生m个假样本，将输入至判别器D中，得到判别结果，再利用随机梯度下降法更新生成器G；2）训练判别器D：固定生成器D的参数，使用生成器生成m个假样本，设置标签为0，从真实样本集中采样m个真实样本，设置标签为1，再利用随机梯度提升法更新判别器D；步骤S4中，将传统通信系统作为一个自编码器，原始符号编码成x信号，输出端以误码率对x信号进行重建，根据收到的信号y得到，再通过二元交叉熵计算损失函数L，得到损失函数后再通过反向传播算法改变发射机神经网络的参数；二元交叉熵计算损失函数L的具体表达式如下： ；其中，为发送的数据中第b个批次第l块的第i个比特，为恢复的数据中第b个批次第l块的第i个比特；每次迭代训练共有B个批次L块；步骤S51中，编码器网络的主体为ResBlock，通过深度残差结构，将每个残差块的输入和输出进行拼接、加和的操作，扩展网络深度；在高维码字输入时，在编码器网络的第一层增加Embedding层来对输入的one-hot向量进行稠密编码，将one-hot矩阵进行降维，转换成稠密的矩阵向量；步骤S52中，解码器网络的核心结构为Inception-ResNet，设计解码器网络的过程为：首先输入接收端接收经过信道的编码码字，然后通过解码器解码，最后再通过Softmax层输出预测one-hot向量，恢复原始发送信息；步骤S6中，将AWGN信道分别放置在码率为1时和码率为（7,4）时的情况下，并与传统的通信系统做对比；将瑞利信道分别放置在码率为1时和码率为（7,4）时的情况下，并与传统的通信系统做对比。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 一种基于神经网络的端到端通信系统设计方法

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