一种基于深度学习的多用户信源信道自适应语义编码方法

本发明公开了一种基于深度学习的多用户信源信道自适应语义编码方法，包括以下步骤：S1.构建基于深度神经网络的多用户语义通信系统：在发送端，通过深度信源编码器和数字信道编码器对待发送的信号进行处理后，进行叠加编号和信号发送；在接收端，接收到的信号通过数字信道解码器进行处理后，利用数据用户解码器和语义用户解码器进行处理得到信源数据和语义信息；S2.基于数据回归进行数据用户和语义用户的端到端失真建模；S3.进行信源信道编码速率、功率分配、波束赋形联合优化。本发明考虑了多用户广播信道，设计信源信道速率、功率分配以及波束赋形联合优化算法，以最大限度减小多用户系统加权和端到端失真。