信道容量估计方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种信道容量估计方法、装置、设备及介质，包括：将当前产生的随机噪声样本集依次经过第一神经网络和待估计信道，分别得到信道输入样本集和信道输出样本集；将信道输入样本集和信道输出样本集作为第二神经网络的互信息输入样本集获得互信息的估计量；基于当前获取到的估计量交替更新第一神经网络和第二神经网络的参数集；判断当前获取到的估计量和历史估计量的差值是否满足收敛条件，若否则重新跳转至将产生的随机噪声样本集作为第一神经网络的输入样本集的步骤，直到差值满足收敛条件，以便利用参数集更新后的第一神经网络和第二神经网络对待估计信道的信道容量进行估计。通过上述方案，估计任意传输特性比较复杂的信道容量。较复杂的信道容量。较复杂的信道容量。

Channel capacity estimation method, device, equipment and medium

【技术实现步骤摘要】
信道容量估计方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及信息通信
，特别涉及信道容量估计方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]点对点通信实现了网内任意两个用户之间的信息交换，但目前在点对点通信中存在一个基本问题，如何确定信道容量，即如何确定从发送端到接收端能够可靠的传输多少信息量。在现有的信道容量估计方法中，主要是通过对待估计信道建立数学模型，然后对待估计信道输入与输出之间的互信息进行解析求解，之后得到信道容量。然而对于实际应用中遇到的传输特性较为复杂的信道，例如卫星通信中的非线性功放、光纤通信中的非线性散射以及硬件非完美性造成的信道失真等，都难以通过数学方法求得信道容量。
[0003]综上可见，如何能够估计任意传输特性比较复杂的信道容量是本领域有待解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种信道容量估计方法、装置、设备及介质，能够估计任意传输特性比较复杂的信道容量。其具体方案如下：
[0005]第一方面，本申请公开了一种信道容量估计方法，包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信道容量估计方法，其特征在于，包括：将当前产生的随机噪声样本集作为第一神经网络的输入样本集，以获得输出样本集，并将所述输出样本集作为待估计信道的信道输入样本集，以获得信道输出样本集；将所述信道输入样本集和所述信道输出样本集作为第二神经网络的互信息输入样本集，以获得互信息的估计量；基于当前获取到的所述估计量交替更新所述第一神经网络和所述第二神经网络的参数集，并判断当前获取到的所述估计量和历史估计量的差值是否满足收敛条件，如果否则重新跳转至所述将产生的随机噪声样本集作为第一神经网络的输入样本集的步骤，直到所述差值满足所述收敛条件，以便利用所述参数集更新后的所述第一神经网络和所述第二神经网络对所述待估计信道的信道容量进行估计。2.根据权利要求1所述的信道容量估计方法，其特征在于，所述将当前产生的随机噪声样本集作为第一神经网络的输入样本集，以获得输出样本集，包括：将当前产生的随机噪声样本集作为分布变换神经网络的输入样本集，并通过改变所述分布变换神经网络的参数集，以获得不同分布特性的输出样本集。3.根据权利要求1所述的信道容量估计方法，其特征在于，所述将当前产生的随机噪声样本集作为第一神经网络的输入样本集，以获得输出样本集，并将所述输出样本集作为待估计信道的信道输入样本集，以获得信道输出样本集，包括：当前产生两组长度相同的随机噪声序列，将第一组所述随机噪声序列通过第一神经网络和待估计信道获得信道输入样本集和信道输出样本集的联合分布样本集；将第二组所述随机噪声序列通过所述第一神经网络和所述待估计信道获得边缘分布样本集，以便后续将所述联合分布样本集和所述边缘分布样本集作为第二神经网络的互信息输入样本集。4.根据权利要求1所述的信道容量估计方法，其特征在于，所述将所述信道输入样本集和所述信道输出样本集作为第二神经网络的互信息输入样本集，以获得互信息的估计量，包括：将所述信道输入样本集和所述信道输出样本集作为互信息估计神经网络的互信息输入样本集，并通过梯度迭代算法以及平均近似期望方法获得互信息的估计量。5.根据权利要求1所述的信道容量估计方法，其特征在于，所述基于当前获取到的所述估计量交替更新所述第一神经网络和所述第二神经网络的参数集...

【专利技术属性】
技术研发人员：周彬，黄炜，叶淦华，王永刚，王恒，马鑫，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：