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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于区块链和语义通信的无线网络通信方法及框架系统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：CN116630767B 。

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：202310347291.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于区块链和语义通信的无线网络通信方法及框架系统是由陈科;程彦宇;林怡静;王威设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链和语义通信的无线网络通信方法及框架系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于区块链和语义通信的无线网络通信方法及框架系统，包括语义编码器、无线通道、语义验证和语义解码器四个主要部分。语义编码器获取边缘设备产生的原始图像，对原始图像进行编码并从中提取语义信息；无线信道对提取的语义信息进行传输，生成带噪声的语义信息；状态通道由区块链的智能合约实现，对更新至区块链的带噪声的语义信息进行链下的语义验证；语义解码器采用神经网络模型对验证通过后的语义信息进行解码并恢复图像。本发明构建了一种基于状态通道和任务相关信息瓶颈方法的语义共享机制，考虑资源有限的无线网络，通过基于神经网络的区块链语义框架传输原始图像，能有效提高语义共享的效率。

本发明授权基于区块链和语义通信的无线网络通信方法及框架系统在权利要求书中公布了：1.基于区块链和语义通信的无线网络通信方法，其特征在于，包括： 获取边缘设备产生的原始图像，对原始图像进行编码并从中提取语义信息； 将提取的语义信息经过无线信道传输，生成带噪声的语义信息； 将带噪声的语义信息更新至区块链，并且经过由区块链的智能合约所实现的状态通道进行链下的语义验证； 采用神经网络模型对验证通过后的语义信息进行解码并恢复图像；所述神经网络模型的目标是最大化保留带噪声的语义信息的互信息，同时最小化带噪声的语义信息与原始图像之间的编码复杂度，目标函数为： 其中，IY,Z表示带噪声的语义信息Y与神经网络模型分类输出Z之间的互信息，IY,R表示带噪声的语义信息Y与原始图像R之间的互信息，β是一个权衡超参数； 的下界公式为： 其中，表示在pz,r的条件下的期望，表示在的条件下的期望，DKL表示KL散度，pchannely|x表示在无线信道中输入x的条件下输出y的概率，表示在神经网络参数为θe的条件下输入r输出x的概率，pz,r表示z和r的联合概率分布，qz|y是近似于pz|y的变分分布，pz|y表示关于z和y的条件概率分布，ry表示y的概率分布，x是语义信息X的样本，y是带噪声的语义信息Y的样本，z是神经网络模型分类输出Z的样本，r是原始图像R的样本； 根据的下界公式进行蒙特卡洛抽样，给定批量输入计算得到： 其中，N表示原始图像的样本数量，xn表示第n个语义信息，yn表示第n个带噪声的语义信息，zn表示第n个神经网络模型分类输出，rn表示第n个原始图像。

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