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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种智能收发机设计方法。该方法具体包括智能收发机模型构建、训练集与测试集获取、训练和测试及智能收发机获得步骤。其基于注意力的残差辅助生成对抗网络AAR‑GAN模型和基于残差自动编码器RCNN模型，分别具有编码调制、信道、解调解码功能。相比于CNN‑CGAN，这两个神经网络不仅提高了生成信道效应的质量，还全面提升了BER性能，增强了网络模型的稳定性。
主权项：1.一种基于RCNN-GAN的智能收发机设计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S01、智能收发机模型构建步骤；基于注意力的残差辅助生成对抗网络AAR-GAN模型来模拟信道；基于残差自动编码器RCNN模型来搭建发射机和接收机；S02、训练集与测试集获取步骤；随机生成信息比特流；从信道数据集中随机采样瞬时信道状态信息CSI和噪声；获得AAR-GAN模型的训练集A1和测试集A2和RCNN模型的训练集B1和测试集B2；S03、训练步骤；利用训练集A1，对所述AAR-GAN模型进行训练，更新所述AAR-GAN模型参数，迭代训练所述AAR-GAN模型直至收敛；利用训练集B1，对所述RCNN模型进行训练，更新所述RCNN模型参数，迭代训练所述RCNN模型直至收敛；S04、测试及智能收发机获得步骤；将所述测试集A2和所述测试集B2输入已收敛的AAR-GAN模型和RCNN模型，获取比特误码率BER；若所述比特误码率BER高于设计标准值，则继续迭代；若所述比特误码率BER低于设计标准值，则结束迭代，获得智能收发机。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于RCNN-GAN的智能收发机设计方法
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