【摘 要】
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频谱态势感知技术旨在获取复杂电磁环境中功率谱密度、信道增益等无线电参数的分布情况,并构建当前电磁频谱空间下的完整频谱态势。但随着无线通信系统的不断演进和社会的急速发展,传统感知方法已难以应对严峻的电磁频谱领域挑战和满足用户的智能个性化通信需求。另一方面,生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GANs）作为人工智能领域中的一种新兴深度学习框架,其可以基于无线大
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目《广域动态频谱态势基础理论与关键技术研究》; 国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目《无人机频谱认知仪器研制》
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频谱态势感知技术旨在获取复杂电磁环境中功率谱密度、信道增益等无线电参数的分布情况,并构建当前电磁频谱空间下的完整频谱态势。但随着无线通信系统的不断演进和社会的急速发展,传统感知方法已难以应对严峻的电磁频谱领域挑战和满足用户的智能个性化通信需求。另一方面,生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GANs）作为人工智能领域中的一种新兴深度学习框架,其可以基于无线大数据,出色的完成无线通信系统中与分布学习和数据生成相关的任务。因此,研究基于生成对抗网络的频谱态势感知技术具有理论价值和应用前景。本论文主要工作如下:（1）面向无线信道估计问题,提出了一种基于生成对抗网络的在线感知增强算法。在该算法中,生成对抗网络对接收序列分布进行在线学习,在不造成额外训练开销的同时增加训练序列长度,进而可以由基于训练的信道估计方法实现感知增强。此外,本研究还分别研究了一种面向信道估计的生成对抗网络结构和迭代次数选择策略。仿真结果显示,该算法可以有效的对最小二乘方法的信道增益估计性能进行增强。（2）面向态势补全问题,提出了一种基于生成对抗网络的有监督三维频谱态势补全算法,其中无人机通过随机航迹来进行关于功率谱密度的频谱数据采样。在该算法中,生成对抗网络通过完整的历史或经验频谱数据,来对以缺损三维频谱态势为条件的完整频谱态势数据分布进行有监督学习,进而部署后可实现三维频谱态势补全。此外,本研究还研究了一种面向随机航迹下三维频谱态势补全的生成对抗网络结构。仿真结果显示,该算法的补全性能优于传统基于空间插值的算法和现有基于生成对抗网络的算法。（3）面向态势补全问题,提出了一种基于生成对抗网络的无监督三维频谱态势补全算法,其中无人机通过更易实现的有限航迹来进行频谱数据采样。在该算法中,生成对抗网络在所提采样处理函数的辅助下,通过实际中更易获得的缺损历史或经验频谱数据,来对缺损三维频谱态势与完整三维频谱态势之间的映射关系进行无监督学习,进而部署后可对缺损三维频谱态势进行补全。此外,本研究还研究了一种面向有限航迹下三维频谱态势补全的生成对抗网络结构。仿真结果显示,该算法的补全性能同样优于传统插值算法,且可以稳定的应用于不同生成对抗网络训练情况下的三维频谱态势补全应用。
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