条件对抗生成网络无线信号去噪研究

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"content": "基于条件生成对抗网络（cGAN）的无线信号去噪方法通过生成器和判别器的对抗训练，从含噪信号中恢复无噪信号，以增强5G及未来无线通信环境下的信号质量。生成器负责学习去噪映射关系，判别器确保生成信号的真实性，形成自适应优化过程。该方法适用于低信噪比场景，可有效提高信号传输可靠性。\n\ncGAN 的训练包含生成器与判别器的联合优化。生成器接收含噪信号并生成去噪版本，判别器则评估去噪信号的真实性，并提供反馈指导生成器优化。损失函数结合对抗损失和重构误差，确保去噪信号既具有真实无线信号的特性，又能有效去除噪声。训练数据由多种调制信号构成，包括 BPSK、QPSK、QAM16 和 QAM64，以提升泛化能力。\n\n实验结果表明，相较于传统去噪方法，如维纳滤波和深度神经网络（DNN）去噪，cGAN 方法在低信噪比环境下表现更优。测试结果覆盖不同调制方式和噪声环境，显示 cGAN 具备较强的去噪能力和稳健性。性能评估包括信噪比增益（SNR Gain）、均方误差（MSE）等指标，结果验证了该方法在复杂无线信道中的适用性。\n\n该研究进一步探讨了 cGAN 在无线信号处理中的改进方向，如融合更多先验信息优化生成器结构，或结合其他深度学习框架提升泛化性能。此外，还可探索跨域适应性，以适应不同通信标准和无线环境，进一步提升去噪效果。"
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