[發(fā)明專利]基于生成分類網(wǎng)絡(luò)的無線信號增強(qiáng)解調(diào)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110411551.7
• 申請日: 2021-04-16
• 公開（公告）號: CN113242201B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳曉江;寇欣;劉彤;李昊育;房鼎益
• 申請（專利權(quán)）人: 西北大學(xué)
• 主分類號: H04L27/14
• 分類號: H04L27/14;G06N3/08
• 代理公司: 西安恒泰知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 61216
• 代理人: 王孝明

1.一種基于生成分類網(wǎng)絡(luò)的無線信號增強(qiáng)解調(diào)方法，該方法包括以下步驟：

步驟1，無線信號調(diào)制：

確定無線信號的信號頻段、調(diào)制方式、發(fā)送符號以及符號率，確定發(fā)送端、接收端的設(shè)備型號、帶寬和采樣率；

步驟2，通信系統(tǒng)部署：

確定室外部署場地，確定發(fā)送端和接收端之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對室外部署場地進(jìn)行間隔定點(diǎn)測距和系統(tǒng)調(diào)試；

步驟3，通信無線信號采集：

根據(jù)確定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)啟動(dòng)通信系統(tǒng)進(jìn)行不同通信距離下的無線信號采集，對采集到的無線信號執(zhí)行同步處理；

其特征在于：

步驟4，解調(diào)網(wǎng)絡(luò)輸入無線信號的無線信號特征選取：

選擇使用原始無線信號經(jīng)過去直流和快速傅里葉變換后的無線信號特征作為解調(diào)網(wǎng)絡(luò)輸入無線信號的無線信號特征；

步驟5，無線信號解調(diào)：

使用解調(diào)網(wǎng)絡(luò)對無線信號進(jìn)行解調(diào)，所述的解調(diào)網(wǎng)絡(luò)為使用信號的符號信息和不受干擾的無線信號同時(shí)作為解調(diào)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的標(biāo)簽，經(jīng)過訓(xùn)練得到的訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

所述的解調(diào)網(wǎng)絡(luò)中包括生成網(wǎng)絡(luò)和分類網(wǎng)絡(luò)，采用生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無線信號增強(qiáng)，將增強(qiáng)后的無線信號輸入到分類網(wǎng)絡(luò)中，輸出信息比特流，從而實(shí)現(xiàn)無線信號的解調(diào)；

所述的解調(diào)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與訓(xùn)練方法為：構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將采集到的經(jīng)過同步處理后的通信無線信號整理成樣本，輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，直到獲得最小的誤碼率結(jié)果和最少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的平衡；

所述的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本為：

式中：

為輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的樣本集合表示；

i為輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第i個(gè)樣本；

f為無線信號的快速傅里葉變換后的無線信號特征；

|X(f)|_(i)為接收端收到的第i個(gè)受干擾的無線信號樣本的無線信號特征；

|R(f)|_(i)為發(fā)送端發(fā)送的第i個(gè)不受干擾的無線信號樣本的無線信號特征；

B_(i)為發(fā)送端發(fā)送的第i個(gè)樣本的比特信息；

為輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的總樣本數(shù)；

所述的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為將具有GAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的鑒別網(wǎng)絡(luò)改為分類網(wǎng)絡(luò)得到具有GC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述的具有GC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括生成網(wǎng)絡(luò)和分類網(wǎng)絡(luò)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于生成分類網(wǎng)絡(luò)的無線信號增強(qiáng)解調(diào)方法，其特征在于，所述的具有GC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)為在生成網(wǎng)絡(luò)中選擇的PReLU。

3.如權(quán)利要求1所述的基于生成分類網(wǎng)絡(luò)的無線信號增強(qiáng)解調(diào)方法，其特征在于，所述的具有GC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化函數(shù)選擇隨機(jī)梯度下降SGD。

4.如權(quán)利要求1所述的基于生成分類網(wǎng)絡(luò)的無線信號增強(qiáng)解調(diào)方法，其特征在于，步驟3中，所述的無線信號采集過程中，對采集的無線信號進(jìn)行相干解調(diào)，在相干解調(diào)結(jié)果持續(xù)為50％的距離下停止無線信號采集，保留相干解調(diào)結(jié)果準(zhǔn)確率大于等于50％的距離下采集的無線信號，然后再對采集到的無線信號執(zhí)行同步處理。

5.一種基于生成分類網(wǎng)絡(luò)的無線信號增強(qiáng)解調(diào)系統(tǒng)，其特征在于，包括發(fā)送端和接收端，發(fā)送端和接收端分別與PC相連；

所述的發(fā)送端和接收端中均包括通用軟件無線電外設(shè)和天線；

所述的發(fā)送端發(fā)送2FSK調(diào)制信號；

所述的接收端接收空氣中調(diào)制后的模擬信號，并將模擬信號通過通用軟件無線電外設(shè)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號后存儲到PC內(nèi)；

所述的PC內(nèi)包括解調(diào)模塊，所述的解調(diào)模塊采用如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的基于生成分類網(wǎng)絡(luò)的無線信號增強(qiáng)解調(diào)方法，解調(diào)模塊用于對PC上接收到的數(shù)字信號進(jìn)行解調(diào)。