[发明专利]一种基于条件生成对抗网络的信道切换策略学习方法

权利要求书

1.一种基于条件生成对抗网络的信道切换策略学习方法，其特征在于，包括：

将通信方当前时刻通信信道作为生成网络的输入，受到干扰后所转移到下一时刻通信信道作为真实样本，对CGAN进行训练，使得生成网络能够根据输入的当前时刻通信信道，预测出下一时刻的通信信道；

所述方法具体包括：

条件生成对抗网络：

CGAN的损失函数为式(1)：

式(1)中P_data(x)为真实样本的分布，P_z(z)为输入随机噪声的分布，D(c,x)表示输入是真实样本x和标签c时，D的输出，G(c,z)表示输入为随机噪声z和标签c时，G的输出；经过训练，G根据指定的标签c生成相应的数据；

损失函数设计：

用均方误差衡量同一当前信道下，预测的下一时刻信道和真实的下一时刻信道之间的相似度，并添加到生成的损失函数中去，生成网络的损失函数就如式(2)所示：

式中，表示真实的下一时刻信道x和生成网络预测的下一时刻信道G(c,z)间的MSE，d(x,G(c,z))表示两向量x和G(c,z)间的距离；

CGAN的整体损失函数如式(3)所示：

网络结构设计：

生成网络与判别网络都只含有一个隐藏层，并且隐藏层和输出层都用全连接层加激活函数实现。