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龙图腾网获悉福州大学;福建金石电子有限公司申请的专利一种基于生成对抗网络的无线电信号生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116595370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310554887.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于生成对抗网络的无线电信号生成方法是由林瑞全;刘明轩;王俊;周云飞;赵越;杨亮;李胜设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的无线电信号生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于生成对抗网络的无线电信号生成方法。本发明通过使用生成对抗网络，构造一个完整的生成器和鉴别器系统，并将原始信号按一定比例分割作为网络结构的训练样本，利用训练数据进行网络结构参数的调整，根据原始信号数据的真实性，设计了一种新的损失度量函数，进一步度量真实的信号数据与合成信号数据的相似性损失，并利用该损失函数对生成器进行训练。最后完成对调制后原始无线电信号的学习，通过加入随机噪声生成新的合成信号数据。本发明生成的合成信号和原始信号高度相似，在信号接收机中有较高的识别率。

本发明授权一种基于生成对抗网络的无线电信号生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的无线电信号生成方法，其特征在于，信号发射机生成原始信号，并将干扰信号加入原始信号中，然后放入生成对抗网络模型中学习，通过生成对抗网络模型训练，生成与原始信号相似的合成数据信号；所述方法具体包括：生成OFDM信号；构建生成对抗网络模型；训练生成对抗网络模型； 所述生成对抗网络模型由生成器和鉴别器组成，具体构建方式如下： 1生成器由输入层、嵌入层、特征融合层、LSTM层和回归层这五个功能层组成，生成器首先将编码的真实OFDM信号和随机噪声作为输入，对于信号的实部和虚部，使用多层感知器MLP分别嵌入它们的每一对得到64维向量；在嵌入过程后，连接所有向量和随机噪声，然后使用密集层将它们融合成100维向量，再利用每个数据的分布和类型特征，通过特征融合，以支持网络的建模和信号的生成；在LSTM层，使用多对多LSTM结构，将具有预定时间步长的序列作为输入，并生成具有相同时间步长的序列作为输出，给定融合特征的尺寸，在LSTM层中分配100个单元，并将融合特征馈送到LSTM层；最后，解码来自LSTM层的输出的合成信号数据H； 2鉴别器由输入层、嵌入层、特征融合层、LSTM层组成，与生成器的区别在于：鉴别器的输入层仅以信号数据作为输入而不需要加入随机噪声；鉴别器使用多对一LSTM结构，将带有时间步长的特征作为输入，并将一个标量作为输出，使用具有sigmoid函数的一个单位denselayer来对标量输出进行二进制分类，即分类真实数据或合成数据； 合成信号数据H中的每个特征向量hi是包含合成信号数据的分布特征的100维向量，使用具有两个单元的密集层Denselayer和双曲正切函数tanh来解码信号数据实部和虚部的偏差；此外，使用Denselayer和归一化指数函数Softmax来恢复数据； 所述生成对抗网络模型的训练方式具体如下： 1训练过程中加入随机噪声，随机噪声数据中的每个元素都是从正态分布中随机生成的数字，均值为0，标准差为1，形状为1027，100； 2损失函数设计为Lossyp,tr,ts＝αLBCEyp+βLstr,ts+γLctr,ts，其中yp表示鉴别器对数据的预测结果，tr和ts分别表示真实的信号数据和对应的合成的信号数据，LBCE是来自鉴别器的原始二进制交叉熵损失，Ls和Lc分别是真实数据和生成数据之间的分布相似性损失和分类相似性损失，α、β、γ是这些损失的权重，并且针对不同的场景进行不同的分配； Ls和Lc的损失函数为Softmax交叉熵SCE。

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