摘要
本发明公开了一种并行信道下语义信源信道自适应编码的语义通信方法,包括以下步骤:S1.构建并行信道下语义信源信道自适应编码的通信模型;S2.在发送端,对(X,S)中的语义信源样本编码,每个语义信源样本编码后的比特流分配到一个独立信道传输,采用K个具有不同信道速率的信道编码器保护各自的比特流以对抗信道误差;S3.在接收端,利用K个信道解码器对接收信号进行解码,并合并为单个串行流,由基于深度神经网络的语义源解码器进行解码;S4.确定任意给定的深度神经网络模型下的源速率和先验信息;S5.构建优化问题,进行深度神经网络参数Φ与资源分配变量的联合优化。本发明实现了在并行高斯信道场景下的资源分配优化。
技术关键词
语义
训练深度神经网络
深度神经网络模型
通信方法
资源分配
信道解码器
样本
信源编码器
恢复比特流
参数
预训练模型
Logistic函数
速率
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