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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于深度强化学习的语义通信系统的资源分配方法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：CN116390238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310419452.2，技术领域涉及：H04W72/044；该发明授权基于深度强化学习的语义通信系统的资源分配方法是由王小明;程广;蒋锐;李大鹏;徐友云设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的语义通信系统的资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的语义通信系统的资源分配方法。多小区智能语义处理中心通过每个基站收集通信的发送数据和接收数据，利用Transformer模型得到语义通信系统的BLEU得分随信噪比变化的映射表，并利用映射曲线拟合得到比特至语义B2M的转换曲线，通过比特率获得系统语义吞吐量；引入知识库的辅助系统；确定多小区网络用户子信道分配方式及功率分配方式，得到每个小区传输比特率，通过B2M转换曲线得到单个小区的语义吞吐量；得出优化问题，通过对问题进行简化得出最终需要优化的语义资源分配方案；设计并搭建资源分配网络Semantic‑JCP，求解资源分配问题后最终得到使多小区系统语义吞吐量最大情况下的子信道分配和功率分配。

本发明授权基于深度强化学习的语义通信系统的资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的语义通信系统的资源分配方法，其特征在于，主要包括以下步骤： S1、多小区智能语义处理中心通过每个基站收集通信的发送数据和接收数据，利用Transformer模型得到语义通信系统的BLEU得分随信噪比变化的映射表，并利用映射曲线拟合得到比特至语义B2M的转换曲线，通过比特率获得系统语义吞吐量，其中代表知识匹配系数，值越大表示用户和基站之间的知识匹配程度越高，和分别表示时隙t的子信道分配变量和功率分配变量； S2、引入知识库KB的辅助系统，为用户提供特定应用领域的背景知识，用于其语义重建； S3、确定多小区网络用户的子信道分配方式和功率分配方式，得到每个小区传输比特率，通过B2M转换曲线得到单个小区的语义吞吐量，其中n代表小区索引； S4、通过对系统判断得出优化问题，通过对问题进行简化得出最终需要优化的语义资源分配方案； S5、设计并搭建基于DDQNamp;DDPG的多小区语义通信系统的资源分配网络Semantic-JCP，求解资源分配问题后，最终得到使该多小区系统语义吞吐量最大情况下的子信道分配和功率分配 。

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