基于Wasserstein生成对抗网络的智能光通信

首先介绍激光链路通信的优势,然后介绍基于生成对抗网络(GAN)的端到端通信学习系统,提高了通信系统的实时性与全局优化性。针对传统GAN在训练与应用中模式坍塌和训练不稳定的问题,引入Wasserstein生成对抗网络进行改进。最后将Wasserstein生成对抗网络应用于端到端通信系统中。实验结果表明,Wasserstein生成对抗网络可以对加性高斯白噪声信道和对数正态信道进行有效模拟,且解决了传统GAN训练不稳定和模式坍塌的问题。