一种基于双模块量子生成对抗器的信道估计方法

专利主权项内容

1.一种基于双模块量子生成对抗器的信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建数据集，将其划分为训练集和测试集；将训练集中含有完整宽带信道导频信息的数据及含有部分宽带信道导频信息的数据经过处理编成可进行振幅编码的归一化数据，将归一化数据通过振幅编码映射成量子态数据；S2、构建双模块量子生成对抗器的量子机器学习模型；S3、将训练集中量子态数据输入基于双模块量子生成对抗器的量子机器学习模型，测量量子鉴别器在输入含有完整宽带信道导频信息的数据的量子态和在输入含有部分宽带信道导频信息的数据的量子态下的期望值，线性变换后作为量子鉴别器判断输入的量子态数据为真实数据的概率，测量双模块量子生成器每个量子比特的振幅；S4、使用交替优化方法对双模块量子生成对抗器的量子机器学习模型的双模块量子生成器生成对抗部分、双模块量子生成器均方误差MSE部分、量子鉴别器的参数进行优化；S5、重复步骤S3-S4达到设定次数后，得到优化后的双模块量子生成对抗器的量子机器学习模型；S6、将训练集及测试集中含有部分导频信息的数据输入优化后的双模块量子生成对抗器的量子机器学习模型，得到完整导频信息。