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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种面向大规模接入的语义通信方法和装置、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：CN119324763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411436749.0，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种面向大规模接入的语义通信方法和装置、系统是由张碧玲;卫双影;冯春燕;郭彩丽;陈九九设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大规模接入的语义通信方法和装置、系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向大规模接入的语义通信方法和装置、系统，包括：在信源端获取用户信息并使用语义编码器提取语义信息；将语义信息的高维特征转换为在物理信道中传输的二进制码流；将转换处理后的语义特征经过信道编码后发送到无线信道；对语义特征同一子载波上的局部特征进行聚合；将聚合的语义特征直接用于智能任务；通过端到端的联合训练求解空中计算编码器的权重参数；对语义编解码器以及空中计算编码器进行联合优化求解。采用本发明的技术方案，能够有效处理物联网中大量设备的连接和信息处理，实现更加高效的互联。

本发明授权一种面向大规模接入的语义通信方法和装置、系统在权利要求书中公布了：1.一种面向大规模接入的语义通信方法，其特征在于，包括： 步骤S1、在信源端获取用户信息并使用语义编码器提取语义信息； 步骤S2、将语义信息的高维特征转换为在物理信道中传输的二进制码流； 步骤S3、将转换处理后的语义特征经过信道编码后发送到无线信道； 步骤S4、对语义特征同一子载波上的局部特征进行聚合； 步骤S5、将聚合的语义特征直接用于智能任务；其中，智能任务包括语义分割、分类、目标检测； 步骤S6、通过端到端的联合训练求解空中计算编码器的权重参数； 步骤S7、对语义编解码器以及空中计算编码器进行联合优化求解； 其中，步骤S6包括： 步骤601、构建优化问题： 假设系统中有k1个用户提供视频数据，k2个用户提供骨骼点数据，其中k1+k2＝K；融合前，首先进行特征对齐，然后用它们构造第m维的融合特征y[m]为: 在接收端使用带有全连接层的softmax函数作为语义解码器，得到解码结果： 其中，ω和b分别为全连接层的权值和偏置参数，M′为全连接层输出的维数； 使用交叉熵损失来训练语义解码器，构建交叉熵损失函数： 其中，为真实值，T为采样数量； 损失函数由语义编码器参数α、空中计算编码器参数ψ以及语义编码器参数ω和b决定；使用随机梯度下降SGD算法对α、ω和b进行优化；对于聚合权值ψ，当α、ω和b确定时，通过构建以下优化问题P进行优化： Ψ1+Ψ2＝1, C2:Ψmin≤Ψ1,Ψ2≤Ψmax. 其中，是视频数据的语义特征，为骨骼点数据的语义特征；Ψ1和Ψ2分别为视频数据和骨架点数据的权值之和，Ψmin和Ψmax分别为他们的最小值和最大值； 步骤602、在给定空中计算编码器和语义解码器的情况下，使用随机梯度下降算法求解语义编码器参数α，使的交叉熵函数最小； 步骤603、在给定语义编码器和语义解码器的情况下，使用深度强化学习算法DDQN求解空中计算编码器参数；其中，定义关键要素如下： 智能体：将边缘服务器设置为智能体，负责计算融合权重； 状态空间：空中计算编码器分配给每个用户的融合权重： 动作空间：每个用户融合权重的变化，假设变化的最小步长为Δψ，接入用户数K＝3，动作空间可表示为： A＝{a|a∈{1,2,1,3,2,1,2,3,3,1,3,2}} 其中，i，j表示ψi+Δψ,ψj-Δψ,i,j∈{1,2,3}， 环境反馈：环境反馈设为下一状态的奖励函数R与当前状态的差值，其中，ΔR＝R-R′； 将P给出的优化目标的负值作为奖励函数R； 当R增大时，反馈函数ΔR为正，产生奖励；当R减小时，ΔR为负，进行惩罚；当训练轮数达到预定最大值或模型收敛时，训练结束； 搭建主Q网络，用于根据最大Q值选择动作； a＝argmaxQs,a；θ， 搭建目标Q网络，用于生成Q值用于在训练过程中计算每个动作的损失函数； Qts,a；θt＝ΔR+λmaxQs′,a′；θt， 其中，θt为目标Q网络参数，s，a为当前状态和动作，s′，a′为下一状态和动作，λ为奖励衰减因子； 计算双Q网络的损失函数： Lq＝Qts，a；θt-Qs，a；θ2， 步骤604、给定语义编码器和空中计算编码器的参数，利用SGD算法最小化损失函数来训练语义解码器。

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