检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：赵成杰王军黄巍陈霄南 611731 四川省成都市高新西区西源大道2006号

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种非高斯噪声下基于深度学习的端到端通信系统。本发明利用深度学习技术解决传统理论难以处理的非高斯噪声信道通信问题：首先通过根据脉冲噪声的特性设计信道模拟器实现了对噪声的捕捉，而不需要准... 详细信息

标准号: CN116405158A

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种非高斯噪声下基于深度学习的端到端通信系统。本发明利用深度学习技术解决传统理论难以处理的非高斯噪声信道通信问题：首先通过根据脉冲噪声的特性设计信道模拟器实现了对噪声的捕捉，而不需要准确的数学模型；接着，通过精心设计的E2E系统框架有效地在抑制脉冲噪声的同时尽量保留信号中原本包含的信息，从而实现非高斯噪声下逼近最优的通信；同时，利用E2E系统的全局优化以及MWSRN网络的强大能力，该发明可以无需导频实现在准静态衰落的非高斯噪声信道下的通信。

关键词：非高斯噪声脉冲噪声无线通信技术领域端到端通信系统信道模拟器保留信号传统理论全局优化数学模型特性设计系统框架信道通信有效地准静态导频通信信道噪声逼近衰落捕捉学习网络

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一种基于深度学习的端到端通信系统攻击防御方法

一种基于深度学习的端到端通信系统攻击防御方法

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作者：高翘楚李斗 100871 北京市海淀区颐和园路5号北京大学

本发明公开了一种基于深度学习的端到端通信系统攻击防御方法，其步骤包括：1)发射机将待发送信号通过发送网络编码后经通信信道发送给接收机；2)接收机通过所述通信信道获取发送信号对应的信息向量x并对信息向量x进行k次迭代运算，每... 详细信息

标准号: CN114978654A

本发明公开了一种基于深度学习的端到端通信系统攻击防御方法，其步骤包括：1)发射机将待发送信号通过发送网络编码后经通信信道发送给接收机；2)接收机通过所述通信信道获取发送信号对应的信息向量x并对信息向量x进行k次迭代运算，每次迭代运算利用目标攻击算法得到一攻击向量；然后将最后一次迭代所得攻击向量x_adv的相反方向，作为防御向量的方向，得到防御向量x_def＝‑ξ_def*(x_adv‑x₀)；其中，x₀＝x，ξ_def为防御半径；3)接收机将所述防御向量x_def和信息向量x输入接收网络进行解码，得到对应的解码信号。本发明大大提升了端到端通信系统的安全性能，具有广阔的应用前景。

关键词：向量接收机信息向量防御端到端通信系统迭代运算通信信道发射机待发送信号解码安全性能发送网络发送信号攻击防御解码信号目标攻击输入接收一次迭代攻击算法应用网络学习

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一种基于深度学习的端到端通信系统攻击防御方法

一种基于深度学习的端到端通信系统攻击防御方法

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作者：高翘楚李斗 100871 北京市海淀区颐和园路5号北京大学

标准号: CN114978654B

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一种基于深度学习的端到端通信系统建立方法

一种基于深度学习的端到端通信系统建立方法

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作者：蒋志函张佳蒋伊琳 150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

本发明属于信息通信技术领域，具体涉及一种基于深度学习的端到端通信系统建立方法。本发明方法分为两个阶段。首先是建立自编码器神经网络并复杂化信道层，以随机数仿真为训练集对网络进行初步训练，以获得一个对信道干扰有适应性的编... 详细信息

标准号: CN110460402A

本发明属于信息通信技术领域，具体涉及一种基于深度学习的端到端通信系统建立方法。本发明方法分为两个阶段。首先是建立自编码器神经网络并复杂化信道层，以随机数仿真为训练集对网络进行初步训练，以获得一个对信道干扰有适应性的编码方式。之后是通过USRP收集大量实际信道下的通信数据并以此来作为训练集对译码层进行单独训练使其针对实际情况下的通信具有更好的性能。本发明可以获得一种完全不同于传统通信系统建立方式的通信系统，其相对于传统系统有更优的通信性能，且对真实信道的适应能力有更好的鲁棒性。

关键词：训练集端到端通信系统传统通信系统信息通信技术编码方式传统系统神经网络通信数据通信性能信道干扰真实信道编码器鲁棒性随机数信道层译码层通信系统信道通信网络学习

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一种基于深度学习的端到端通信系统建立方法

一种基于深度学习的端到端通信系统建立方法

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作者：蒋志函张佳蒋伊琳 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

标准号: CN110460402B

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基于DCGAN的加密端到端通信系统设计

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 44-53页

作者：安永丽李宗瑞李娜纪占林华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063000 唐山学院人工智能学院河北唐山063000

针对基于端到端学习的无线通信系统中存在的安全传输问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)的加密端到端通信系统。该系统由DCGAN与基于卷积神经网络(Convolutional Neur... 详细信息

针对基于端到端学习的无线通信系统中存在的安全传输问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)的加密端到端通信系统。该系统由DCGAN与基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的自编码器(Autoencoder,AE)组成。通过调整网络结构及设计参数,获得了适用于不同类型信道的加密端到端通信系统。仿真结果表明,DCGAN可以对信息进行多种形式的加密处理。提出的系统可以实现任意长度输入比特的编码和解码,具有良好的泛化能力。系统获得了与传统数字调制系统相近的误码率(BER)性能。相较于基础的AE端到端通信系统,系统发射端的加密模块使非法窃听者更难窃听破译信号。

关键词：端到端通信系统生成对抗网络自编码器物理层安全

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DCGAN信道下的端到端通信系统设计

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电讯技术 2022年第6期62卷 742-748页

作者：程芳芳王旭东吴楠大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

针对通信系统中长序列建模存在维度诅咒的问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)信道建模的端到端通信系统改进方案。该方案将卷积神经网络(Convolutional Neural Networ... 详细信息

针对通信系统中长序列建模存在维度诅咒的问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)信道建模的端到端通信系统改进方案。该方案将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN)结合,利用CNN与全连接层(Fully Connected Layer,FC)的局部连接特性对传输长序列的信道进行建模。通过对参数重新设计及网络结构调整,获得了适应不同调制方式和信道类型的学习网络,将其应用端到端通信系统中,作为收发机之间梯度反向传播的桥梁。仿真实验表明,改进的DCGAN能够以减小的网络规模以及计算量成功地实现长序列建模,并且表现出良好的泛化能力。此外,将建模结果运用到端到端通信系统设计中,可以获得与传统数字调制系统相近的误比特率性能。

关键词：端到端通信系统深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 信道建模

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一种基于神经网络的端到端通信系统设计方法

一种基于神经网络的端到端通信系统设计方法

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作者：刘春辉卢英建 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明公开了一种基于神经网络的端到端通信系统设计方法，属于通信技术领域。通过设计基于深度自编码器的端到端通信系统总体框架，构建信道建模条件生成对抗网络，训练信道建模条件生成对抗网络，构建基于深度自编码器的端到端通信系... 详细信息

标准号: CN117914656B

本发明公开了一种基于神经网络的端到端通信系统设计方法，属于通信技术领域。通过设计基于深度自编码器的端到端通信系统总体框架，构建信道建模条件生成对抗网络，训练信道建模条件生成对抗网络，构建基于深度自编码器的端到端通信系统，设计并联合训练深度自编码器网络，最后验证与测试端到端通信系统。本发明引入了深度残差网络以及Inception网络来分别优化深度自编码器中的编码器网络与解码器网络，考虑到了实际信道的特点，对端到端通信系统进行联合优化，提高了网络深度的同时降低了过拟合现象，以便于提取更深度的码字特征。

关键词：编码器网络端到端通信系统条件生成信道建模通信系统构建通信技术领域解码器联合优化码字特征神经网络总体框架对抗测试端残差对端拟合信道验证引入优化联合

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一种基于神经网络的端到端通信系统设计方法

一种基于神经网络的端到端通信系统设计方法

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作者：刘春辉卢英建 100191 北京市海淀区学院路37号

标准号: CN117914656A

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基于数据驱动信道状态建模的通信系统端到端设计

基于数据驱动信道状态建模的通信系统端到端设计

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作者：王韶孟华北理工大学

学位级别：硕士

传统通信系统由多个通信模块组成,每个模块都是针对特定的环境单独优化的,这并不能保证整个通信系统的性能达到最佳。鉴于深度学习技术可处理大量的数据和适应性强的优点,基于深度学习技术的端到端通信系统被提出,该系统是在整个通信系... 详细信息

传统通信系统由多个通信模块组成,每个模块都是针对特定的环境单独优化的,这并不能保证整个通信系统的性能达到最佳。鉴于深度学习技术可处理大量的数据和适应性强的优点,基于深度学习技术的端到端通信系统被提出,该系统是在整个通信系统层面进行优化,这使得系统性能的上限得以提高。然而在实际通信过程中,信道是一个黑匣子,只能观察到信道的输入和输出,这阻止了梯度的反向传播,无法训练发射机。围绕解决梯度反向传播问题和提高端到端通信系统性能进行了研究,具体研究工作如下: 在端到端通信系统中,针对利用条件生成对抗网络进行信道建模出现的收敛速度慢、训练过程不稳定、网络结构复杂等问题,提出了一种基于深度神经网络信道模块的信道建模方法,实现了对信道建模效果的优化。与基于条件生成对抗网络信道建模方法相比,提出的建模方法网络参数更少,计算量小,解决了其收敛速度慢、训练不稳定、容易出现模式崩溃的问题。为了对比两种信道建模方法的建模效果,引入了KL散度,仿真结果表明,深度神经网络信道模块的输出分布与统计信道模型的输出分布之间的KL散度值迅速收敛到接近于0的位置,并且稳定不变。然而基于条件生成对抗网络的信道建模方法的KL散度值并不能迅速收敛到接近于0的位置,并且在收敛过程中出现了波动现象。为了提高端到端通信系统的性能,在深度神经网络信道模块的基础上提出了基于深度神经网络信道模块的端到端通信系统。首先,在瑞利信道条件下,研究了训练信噪比、信息块长度和学习率对系统性能的影响,并确定了实验参数。然后,在相同实验条件下,与以条件生成对抗网络为未知信道的端到端通信系统比较了误码率和误块率方面的性能。仿真结果表明,提出的系统性能在误码率和误块率方面均优于以条件生成对抗网络为未知信道的端到端通信系统。此外,与传统通信系统性能相比,也表现出良好的性能。图26幅;表7个;参58篇。

关键词：信道建模端到端通信系统深度神经网络物理层自动编码器

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