[發明專利]一種基于生成對抗網絡的信道估計增強方法、裝置和系統

有效

• 申請號: 202010164903.9
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111355675B
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 黃洋;胡田鈺;吳啟暉;朱鑫昱;王凌宇;劉東
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: H04L25/02
• 分類號: H04L25/02
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 陳月菊

本發明公開了一種基于生成對抗網絡的信道估計增強方法、裝置和系統，包括：離線獲取若干時隙的訓練序列及其對應接收序列，根據所提出的面向信道估計增強的生成對抗網絡迭代次數選擇策略，得到迭代次數表格；在線采集當前時隙的訓練序列及其對應接收序列，根據所提出的基于生成對抗網絡的信道估計增強算法，得到信道增益估計值，直至信道環境改變。本發明能夠在面對無線通信系統相干時間短、訓練序列長度保持一定的情況下，有效提高信道估計精度。

技術領域

本發明涉及通信技術領域，具體而言涉及一種基于生成對抗網絡的信道估計增強方法、裝置和系統。

背景技術

信道估計作為無線通信系統的重要組成部分，其不僅是接收端相干檢測、解調、信道均衡等模塊的基礎，也對無線資源管理中的功率分配和系統吞吐量等有著關鍵性的影響。同時，現代無線通信系統面臨著諸如低時延、高速率、高移動性以及被嚴格限制的無線資源等挑戰。因此，有限資源下的精確信道估計是現代無線通信網絡的主要挑戰。

對于基于訓練的信道估計方法而言，信道增益的估計值可通過處理訓練序列及其對應接收序列而計算得到，其中常用的處理方法有最小二乘估計、最小均方誤差估計和線性最小均方誤差估計等。估計量的克拉美羅界表明，對于無偏或漸近無偏估計，可以通過增加訓練序列的長度來提高信道估計精度。但訓練序列長度的增加會導致更高的開銷，從而在給定的信道相干時間內使系統吞吐量降低。因此，在無線通信系統中需要去平衡信道估計精度和訓練序列引入的開銷，尤其是在信道相干時間短的情況下。

另一方面，隨著大數據時代的來臨以及多種軟硬件計算資源的增長，深度學習引起了研究者們的廣泛興趣，進而也為通信技術領域中的信號處理研究提供了新的解決方案。其中，新興的生成對抗網絡能通過兩個相互對抗的神經網絡：生成器網絡和鑒別器網絡，構建出一類對抗性的生成模型，從而學習真實數據分布并實現對其的隱式建模。因此，生成對抗網絡實質上具有生成樣本的能力，并且該生成的樣本能被近似認為服從真實數據分布。生成對抗網絡中的生成器網絡主要用于生成樣本，并希望盡可能的愚弄鑒別器網絡；而鑒別器網絡則主要對樣本進行鑒別，希望盡可能的分辨出真實的樣本和生成的樣本。因此，有必要對基于生成對抗網絡框架的信號處理研究，特別是信道估計這一統計信號處理的技術研究展開進一步的探索，以此解決有限資源下的精確信道估計問題，并推動無線通信與人工智能技術的有機融合。

發明內容

本發明目的在于提供一種基于生成對抗網絡的信道估計增強方法、裝置和系統，能夠在面對無線通信系統相干時間短、訓練序列長度保持一定的情況下，有效提高信道估計精度。

為達成上述目的，結合圖1，本發明提出一種基于生成對抗網絡的信道估計增強方法，所述方法包括：

S101：離線獲取若干時隙的訓練序列及其對應接收序列，根據所提出的面向信道估計增強的生成對抗網絡迭代次數選擇策略，得到迭代次數表格；

S102：在線采集當前時隙的訓練序列及其對應接收序列，根據所提出的基于生成對抗網絡的信道估計增強算法，得到信道增益估計值，直至信道環境改變。

進一步的實施例中，步驟S101中，所述面向信道估計增強的生成對抗網絡迭代次數選擇策略，包括以下步驟：

初始化若干個生成對抗網絡變種的網絡參數和訓練時的迭代次數；

以每個時隙的訓練序列及其對應接收序列作為每個生成對抗網絡變種的訓練數據，進行交替迭代的訓練，直至達到給定迭代次數；同時在每次迭代結束時偽造接收序列和復制訓練序列，利用無偏的信道估計方法對其進行計算，得到每個時隙增強后的信道增益估計值；進而得到每個時隙信道功率增益估計值對真實值的相對誤差隨迭代而變化的估計誤差曲線；

利用同一估計方法對每個時隙的訓練序列及其對應接收序列進行計算，進而計算得到每個時隙傳統方法下的信道功率增益估計值對真實值的相對誤差；