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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于深度神经网络的语义通信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：CN116436567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310427466.9，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种基于深度神经网络的语义通信方法是由张华;曹子建;王浩天设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的语义通信方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的语义通信方法，包括：先将语句信息输入语义编码器输出语义信息；用信道编码器将语义信息进一步编码为信道信息；信道信息输入信道特征提取器提取出信道特征；信道特征和信道信息同时输入信道解码器，通过双线性变换将二者特征合并后解码恢复出估计的语义信息；用语义解码器恢复出估计的语句信息。仿真结果表明，所提出的语义通信网络在频率选择性信道下的语义传输精度方面优于传统基准和现有的语义通信系统，并且对不同的频率选择性信道具有鲁棒性。基于预训练的信道编码器和解码器，对深度神经网络进行端到端训练，其中交叉熵被用作损失函数。通过不同损失函数的方法可以有效提高训练效率。

本发明授权一种基于深度神经网络的语义通信方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的语义通信方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤A：对于输入发射机中的文本信息，先用语义编码器对其进行编码，得到语义信息，其中语义编码器基于深度神经网络完成； 步骤B：将语义信息输入信道编码器中，再通过信道编码器进一步编码，得到信道信息，其中信道编码器基于深度神经网络完成； 步骤C：将信道传输信息通过信道向接收机传输； 步骤D：信道信息通过信道后进入接收机，信道信息先输入信道特征提取器中，信道特征提取器以隐式地获得信道状态信息，其中信道特征提取器基于卷积神经网络完成，其至少包含一个卷积层和一个全连接层； 步骤E：将信道状态信息和通过信道的信息输入信道解码器，得到恢复的信道信息，其中信道解码器基于深度神经网络完成； 步骤F：将恢复的信道信息输入语义解码器进行解码，恢复出原始文本信息； 所述步骤A中语义编码器包括嵌入层和Transformer层，且语义编码器将文本信息编码成语义信息具体步骤包括： 文本信息将批量输入发射机中进行传输，并文本信息记为在发射机中的语义编码器对文本信息中长度不满L的句子用特殊符号填充至L，再通过语义编码器中的嵌入层将文本信息转换为密集词向量，并密集词向量记为其中D为嵌入层给每个单词设计的编码长度，即嵌入维数，接着密集词向量经过语义编码器中的若干个Transformer层输出中间向量，并记中间向量为其中M是Transformer层的输出维数，再利用前向反馈网络将中间向量压缩为维数较低的语义信息，并语义信息记为其中B为同一批次输入的句子数量，L为所有句子的最大长度，NM，前向反馈网路由两层线性层组成，且前向反馈网路使用ReLU作为激活函数，前向反馈网路网络包含一个dropout层； 所述步骤B中信道编码器由卷积神经网络完成，至少包含一个卷积层,且步骤B具体包括： 先将语义信息的维度调整为之后将其分割为n段，每段的长度不小于信道编码器输入长度W，接着n段语义信息将被编码成n段复数表示的信道信息[x1,x2,…,xn]，其中其中n需要满足nW≥LN以保证将所有语义信息进行信道编码，并在等号不成立时需要将N补零至LN，传输矢量xi的功率应归一化为1； 所述步骤D中信道特征提取器由卷积神经网络完成，包含四个卷积层和两个全连接层，且步骤D具体包括： 信道信息[x1,x2,…,xn]通过信道后分为n段通过信道的信息[y1,y2,…,yn]，其中通过信道的信息再将[y1,y2,…,yn]输入信道特征提取器中，接着信道特征提取器以隐式地获得信道状态信息其中K为信道抽头数量，lc为信道特征提取器的第二个全连接层长度，信道为带有加性高斯白噪声信道的频率选择性信道； 所述步骤E中信道解码器包括一个双线性变换器和一个卷积神经网络，且步骤E具体包括： 将信道状态信息和通过信道的信息输入信道解码器中，在信道解码器中将信道状态信息和通过信道的信息使用双线性变换合并起来得到并接着将zi重整为后进入信道解码器的卷积神经网络，得到恢复的信道信息，其中表示向量外积； 所述步骤F中语义解码器包括嵌入层和Transformer层，且步骤F具体包括： 先将恢复的信道信息合并为舍去最末尾nW-LN个在步骤B中填充数据并重整，得到将通过前向反馈网络到达语义解码器，再语义解码器恢复出原始文本信息，并原始文本信息记为其中前向反馈网路由两层线性层组成，且前向反馈网路使用ReLU作为激活函数，前向反馈网路网络包含一个dropout层。

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