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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于非正交多址接入的语义通信传输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：CN116390134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310419000.4，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于非正交多址接入的语义通信传输方法是由王小明;陈柄岑;蒋锐;李大鹏;徐友云设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非正交多址接入的语义通信传输方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非正交多址接入的语义通信传输方法，基站基于文本数据集构建语义背景知识库，并通过广播分享给网络中的多个用户；在基站和用户侧分别设计基于Transformer结构的发射器和接收器，实现用户端语义信息提取与基站端的语义信息恢复；设计非正交多址接入语义通信系统，利用语义辅助执行串行干扰消除；收集用户的发送信号和基站的接收信号，根据交叉熵损失训练网络模型；基于训练的模型参数，结合贪婪算法和语义解码器恢复用户数据，实现语义信息传输。该方法以语义信息辅助消除干扰实现精确重构用户信号，减少误差传播，并更新基站侧的用户解码器网络参数，保证每名用户的传输准确性，同时也能减少基站的处理量和消耗。

本发明授权一种基于非正交多址接入的语义通信传输方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非正交多址接入的语义通信传输方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在基站基于文本数据集构建语义背景知识库，并通过广播将语义背景知识库分享给网络中的各个用户，用户利用语义背景知识库对发送信息进行转码处理； S2、在基站侧和用户端分别设计基于Transformer结构的发射器和接收器，实现用户端语义信息提取压缩与基站端的语义信息恢复； S3、搭建上行非正交多址接入语义通信系统，保留语义信息实现信号重构，辅助执行串行干扰消除； 步骤S3具体为：考虑基于上行非正交多址接入的语义通信方案，由一个基站服务两名用户，用户和基站都配备单天线，设用户信道增益状态|h1|2|h2|2，将两名用户分别记为近用户和远用户；用户以各自的发射功率向基站发送信号，两名用户的发射功率Pi相同且P1＝P2＝1，基站接收到的信号为两名用户信号的叠加；进行信号检测后，保留语义信息，借助信道编解码器实现信号重构，消除信道干扰并辅助执行串行干扰消除，从而恢复用户数据；基站实现串行干扰消除的处理过程为：接收到来自两名用户的叠加信号后，通过串行干扰消除检测不同用户的信号并进行解码；记用户i发射的信号为Xi，基站端接收到的信号为其中Hi是用户与基站之间的瑞利衰落信道，Z是方差为的独立零均值加性高斯白噪声；使用最小均方误差算法实现用户信号检测，公式为： 首先对近用户进行信号检测，将远用户信号视为干扰，引入语义信息辅助，消除信道影响并对检测出的近用户信号进行重构，使用最小均方误差检测出近用户信号后，对信号进行处理，消除传输误差和信道干扰，辅助远用户的信号检测；定义处理网络为R·，则处理信号表示为近用户信号信道解码完成后，进行语义解码，之后重新进行编码；加入维度的常数满足编码要求，并通过训练来降低编码误差；在重新编码时，去除了语义编码器中的embedding层，保证恢复信号与传输信号一致；将检测出的信号用于重构，即，设定接收端具有信道状态信息，重构的方法为： 近用户信号重构完成后，从总接收信号中去除该用户信号，即Y2＝Y-Y1；去除近用户干扰后，剩余信号Y2中只包含远用户信号与信道中的高斯白噪声干扰Z，从信号Y2中对远用户进行信号检测得到从而分离出不同用户的信号； S4、设计基站侧的用户信号统一解码网络以获取接收数据，并收集用户的发送数据，计算交叉熵损失函数，训练非正交多址接入语义通信系统收发端的深度网络模型； 步骤S4具体为：在本地训练阶段，收集每个用户的发送信号和接收信号，使用交叉熵损失作为优化函数，分别得到两名用户的传输损失值，并根据信号损失均值实时更新非正交多址接入语义通信系统收发端的深度网络参数；基站配置一个接收器，分别对检测出的两名用户信号进行解码恢复，对于接收到的不同用户信号，基站分配相同的信号解码网络结构，并统一训练不同解码网络的参数，保证每名用户的数据都能实现正确传输； S5、基于深度网络模型训练后的模型参数，结合贪婪算法和语义解码器恢复基站接收的用户数据，实现语义信息传输。

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