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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于个性化联邦学习的语义通信方法、系统及设备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：CN120378929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510857497.7，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权基于个性化联邦学习的语义通信方法、系统及设备是由宋铁成;金祝;邓豪;马天浩;胡静;夏玮玮;燕锋;沈连丰设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于个性化联邦学习的语义通信方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于个性化联邦学习的语义通信方法、系统及设备，方法包括：构建多车辆用户的联邦语义通信场景；构建基于语义感知矢量量化变分自编码的语义通信模型；将构建的语义通信模型部署在所有车辆用户本地，并初始化模型参数；构建聚合网络，包括超网络和平均聚合网络，超网络用于为每个车辆用户的本地语义编码器和语义解码器生成个性化参数；平均聚合网络用于更新各车辆用户本地语义通信模型中除了自注意力层之外的参数；以全局损失函数最小为总体优化目标，构建个性化联邦语义通信模型；采用联合训练方法训练个性化联邦语义通信模型。本发明方法对不同的信道条件具有优越的适应性，而且能够解决用户间的不同构问题。

本发明授权基于个性化联邦学习的语义通信方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.基于个性化联邦学习的语义通信方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多车辆用户的联邦语义通信场景； 构建基于语义感知矢量量化变分自编码器的语义通信模型，包括语义编码器、离散码本和语义解码器，语义编码器对输入图像进行压缩和编码得到特征向量，离散码本将特征向量映射得到离散的特征索引，语义解码器将离散的特征索引恢复成特征向量并执行下游语义任务； 将构建的语义通信模型部署在所有车辆用户本地，并初始化模型参数； 构建聚合网络，包括超网络和平均聚合网络，超网络用于为每个车辆用户生成本地语义通信模型的自注意力层的个性化参数；平均聚合网络用于更新各车辆用户本地语义通信模型中除了自注意力层之外的全局共享参数； 构建全局损失函数并将最小化全局损失函数作为优化目标，全局损失函数为所有本地语义通信模型损失的加权平均与超网络的损失和； 采用本地语义通信模型和聚合网络联合训练方法训练得到最优的个性化语义通信模型，实现基于个性化联邦学习的语义通信；包括： （1）超网络根据车辆用户的索引为每个车辆用户生成初始化的本地语义通信模型参数； （2）每个车辆用户在初始化的本地模型参数的基础上，利用本地数据进行本地训练，并更新本地语义通信模型参数； （3）根据车辆用户的本地语义通信模型初始化的参数，以及车辆用户的本地语义通信模型在个轮次本地训练后的参数，计算本地语义通信模型中自注意力层的参数变化量； （4）将所有本地语义通信模型的参数变化量和除自注意力层外的参数上传到边缘服务器进行聚合； （5）基于车辆用户的本地语义通信模型的参数关于超网络的参数的梯度，以及本地语义通信模型中自注意力层的参数变化量，计算超网络的损失关于超网络的参数的梯度： （6）使用自适应矩估计方法更新超网络的参数； （7）使用更新后的超网络生成每个车辆用户的自注意力层参数，然后使用加权平均函数生成更新后的其他参数： （8）将自注意力层参数和其他参数分发到所有的车辆用户，进行下一个大轮次的训练； （9）重复执行步骤（2）至步骤（8），直到达到设定的训练次数，获得全局的近似最优解，生成个性化语义通信模型。

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