一种基于生成式对抗网络的信号-图像翻译方法技术

本发明专利技术公开了一种基于生成式对抗网络的信号‑图像翻译方法，实现该翻译方法的装置包括翻译模型ST、判别模型SD和分类模型SC，步骤为：(1)对翻译模型和分类模型进行预训练，直到迭代次数达到设定值；(2)将真实彩色图像和翻译模型得到的信号图像输入判别模型进行对抗训练，训练判别模型的参数；(3)将翻译模型得到的信号图像输入判别模型进行对抗训练，训练翻译模型的参数；(4)协同训练翻译模型和分类网络的参数；(5)重复步骤(2)～(4)，直到实现ST‑SD的纳什均衡或达到预设的训练迭代次数；(6)将待翻译的无线电信号输入翻译模型，得到翻译后的信号图像。利用本发明专利技术，可以增强翻译结果的多样性，保证信息传输的安全隐蔽性。

A Signal-Image Translation Method Based on Generative Countermeasure Network

The invention discloses a signal-image translation method based on generative confrontation network, and the device for realizing the translation method includes translation model ST, discriminant model SD and classification model SC. The steps are: (1) pre-training translation model and classification model until the iteration times reach a set value; (2) inputting the real color image and the signal image obtained from the translation model into the discrimination model. To train the parameters of the discriminant model by antagonistic training; (3) input the signal image obtained from the translation model into the discriminant model for antagonistic training and training the parameters of the translation model; (4) train the parameters of the translation model and classification network in collaboration; (5) repeat steps (2) ~ (4) until the Nash equilibrium of ST SD is achieved or the number of training iterations is reached; (6) transmit the radio signals to be translated. In the translation model, the translated signal image is obtained. The invention can enhance the diversity of translation results and ensure the security and concealment of information transmission.

【技术实现步骤摘要】
一种基于生成式对抗网络的信号-图像翻译方法
本专利技术属于深度学习结合无线电信号传输的安全领域，尤其是涉及一种基于生成式对抗网络的信号-图像翻译方法。
技术介绍
近年来，深度学习除了在图像、语音、文本等数据处理任务中实现了良好的性能，也逐渐被研究人员引入无线电数据处理领域。无线电信号是指在所有自由空间中传播的电磁波，属于波普中的一个有限频带，根据国际电信联盟规定，频率范围一般为3KHz～300GHz。无线电信号数据处理任务包括信号调制、信号解调、信号压缩、信号编码等。其中在信号解调前需要先识别信号的调制类型。无线电信号调制技术是将信号源产生的信号转换为适宜无线传输形式的处理方法，一般的调制过程就是将调制信号加载到高频率的载波上，将其转化为适合传输的高频信号。按照信号的离散性和连续性，可以分为数字调制和模拟调制。在数字调制中，调制信号可以表示成符号或者脉冲的时间序列。常见的数字信号调制方法有：幅移键控调制(ASK)、频移键控调制(FSK)、相移键控调制(PSK)等。随着硬件设备性能和软件技术的快速发展，无线电信号变得无处不在，从大型的卫星、雷达，到小型的手机、蓝牙，无线设备给人们的生活本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于生成式对抗网络的信号‑图像翻译方法，其特征在于，实现该翻译方法的装置包括：翻译模型ST，该翻译模型ST的输入为无线电信号，输出为翻译得到的包含RGB三个通道的信号图像；判别模型SD，该判别模型SD的输入为真实彩色图像和翻译模型ST得到的信号图像，输出为对真实彩色图像和信号图像的判断结果；分类模型SC，该分类模型SC的输入为翻译模型ST翻译得到的信号图像，输出为信号图像对应于原始无线电信号的调制类型预测结果；具体方法如下：(1)使用具有不同调制类型的无线电信号数据集对翻译模型ST和分类模型SC进行预训练，直到迭代次数达到设定值N1；(2)固定翻译模型ST和分类模型SC的参数，将真实彩...

【技术特征摘要】
1.一种基于生成式对抗网络的信号-图像翻译方法，其特征在于，实现该翻译方法的装置包括：翻译模型ST，该翻译模型ST的输入为无线电信号，输出为翻译得到的包含RGB三个通道的信号图像；判别模型SD，该判别模型SD的输入为真实彩色图像和翻译模型ST得到的信号图像，输出为对真实彩色图像和信号图像的判断结果；分类模型SC，该分类模型SC的输入为翻译模型ST翻译得到的信号图像，输出为信号图像对应于原始无线电信号的调制类型预测结果；具体方法如下：(1)使用具有不同调制类型的无线电信号数据集对翻译模型ST和分类模型SC进行预训练，直到迭代次数达到设定值N1；(2)固定翻译模型ST和分类模型SC的参数，将真实彩色图像和翻译模型ST得到的信号图像输入判别模型SD进行训练，训练判别模型SD的参数，使判别模型SD能够区分真实彩色图像和信号图像；(3)固定分类模型SC和判别模型SD的参数，将翻译模型ST得到的信号图像输入判别模型SD进行训练，训练翻译模型ST的参数，使翻译模型ST翻译得到的信号图像更加接近真实彩色图像；(4)固定判别模型SD的参数，将无线电信号数据集输入翻译模型ST后，将得到的信号图像作为分类模型SC的输入，协同训练翻译模型ST和分类网络SC的参数；(5)重复步骤(2)～(4)，直到实现ST-SD的纳什均衡或者达到预设的训练迭代次数N2，结束训练；(6)将待翻译的无线电信号输入到翻译模型ST中，得到翻译后的信号图像。2.根据权利要求1所述的基于生成式对抗网络的信号-图像翻译方法，其特征在于，所述翻译模型ST在构建时，采用LSTM提取无线电信号的时序特征，使用卷积层来提取信号图像的图像特征，使用全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的特征图；所述判别模型SD和分类网络SC在构建时均包含卷积层和全连接层。3.根据权利要求1所述的基于生成式对抗网络的信号-图像翻译方法，其特征在于，所述判别模型SD在判别时对真实彩色图像和信号图像进行二分类，在步骤(2)中，将真实彩色图像的类标被定义为1，将信号图像的类标定义0；在步骤(3)中，将信号图像的类标被定义为1。4.根据权利要求1所述的基于生成式对抗网络的信号-图像翻译方法，其特征在于，步骤(2)中，训练判别模型SD的参数具体过程为：将包含R...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晋音，成凯回，郑海斌，宣琦，郑仕链，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33