用于伪无线电信号合成的生成对抗网络
信号处理
2022-06-30 v1
摘要
对于许多无线通信应用，结合信道效应的无线电信号业务模式建模非常必要。虽然解析模型用于捕捉这些现象，但现实世界的非线性效应（例如设备响应、干扰、失真、噪声）尤其是这些效应的组合难以被这些模型捕捉。这仅仅是由于它们的复杂性和自由度难以用紧凑表达式显式化。本文中，我们提出一种更无模型的方法，使用软件定义无线电平台联合近似端到端黑盒无线通信场景，并优化高效合成后续相似的“伪无线电信号”。更确切地说，我们实现了一种基于生成对抗网络的解决方案，可从特定场景中记录的样例中自动学习无线电属性。这允许高度的表示自由。数值结果表明，样例的业务模式与信道效应被学习到，且未引入关于场景的假设或简化为参数模型。
引用
@article{arxiv.2206.14742,
title = {Generative Adversarial Networks for Pseudo-Radio-Signal Synthesis},
author = {Haythem Chaker and Soumaya Hamouda and Nicola Michailow},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.14742},
year = {2022}
}