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龙图腾网获悉香港中文大学(深圳);深圳市未来智联网络研究院申请的专利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：CN120282180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510752260.2，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权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是由黄川;崔曙光;苑凯;李东旭;黄坚豪设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多用户信源信道自适应语义编码方法，其特征在于：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； 所述步骤S1包括： S101.在发送端，对于用户，输入数据通过深度信源编码器编码成长度为的比特流; 然后，被划分为个长度的数据包，其中表示向上取整操作; 对于第个数据包，使用信道编码速率为的信道编码器将其编码为长度为的符号序，其中表示复数集合，传输符号满足单位功率约束; 使用表示用户的信道传输符号序列在第次信道传输时传输的符号，使用单位波束赋形向量和功率对所有用户传输符号进行叠加编码，表示为: （1） 其中,由发送端广播到所有接收端进行传输; S302.在接收端，对于用户，在第次信道传输时接收到的符号为 2 其中表示从发送端到用户的信道参数，表示发送端的天线数，表示均值为0，方差为的独立同分布圆对称复高斯噪声，用户的信干噪比表示为 3 接收端持续根据公式2接收信道符号直到获取完整的接收符号序列，然后使用信道译码器将译码为恢复的比特序列；根据有限码长随即编码速率公式，平均包出错概率为 4 其中表示高斯Q函数； 在获取后，对于数据用户，使用数据用户解码器将解码得到恢复的信源数据； 对于语义用户，使用语义用户解码器将解码得到恢复的语义信息； 传输过程中数据用户的端到端失真表示为，其中表示用户经历的所有信道噪声，表示数据失真度量，语义用户的端到端失真表示为，表示语义失真度量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人香港中文大学(深圳);深圳市未来智联网络研究院，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。