一种基于生成对抗网络的无线电数据增扩与分类方法

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的无线电数据增扩与分类方法，利用GAN捕获样本数据分布，生成具有原始数据分布特征的高质量“伪造”数据，从而解决获取无线调制数据困难与成本较高的问题；优化了调制数据分类模型，提出了调制分类模型AMCST，提高了调制数据的分类准确率。通过在公共数据集上的实验，证明了所提出的数据增扩方法可以极大地提高调制分类模型AMCST分类准确率。在未来的工作中，本发明将研究其他深度学习模型，如变分自编码器及其变种，在调制数据增扩领域的应用。