I detta dokument presenteras en ny metod för att syntetisera ny fysisk lagermodulering och kodningssystem för kommunikationssystem med hjälp av en inlärningsbaserad metod som inte kräver en analytisk modell av försämringar i kanalen. Det utökar tidigare arbete publiceras på kanalen autoencoder att överväga fallet där den stokastiska kanalen svar inte är känd eller kan inte enkelt modelleras i en sluten form analytic uttryck. Genom att använda ett kontradiktoriskt tillvägagångssätt för att lära sig approximering av kanalsvar och informationskodning lär vi oss gemensamt en lösning på båda uppgifterna inom ett brett spektrum av kanalmiljöer. Vi beskriver hur det föreslagna kontradiktoriska systemet fungerar, delar resultat för utbildning och validering över luften och diskuterar konsekvenser och framtida arbete inom området.
I REF utökas kanalautoenkodermodellen för att möjliggöra end-to-end-inlärning av kommunikationssystemet när kanalsvaret är okänt eller inte lätt kan modelleras i sluten form analytiskt uttryck.
Physical Layer Communications System Design Over-the-Air Using Adversarial Networks
{'venue': '2018 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'journal': '2018 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}