【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于通信，涉及一种语义通信码率控制方法，具体涉及一种面向文本通信的动态通信环境下语义编码的码率控制算法。
技术介绍
1、随着机器学习研究的不断深入，以及芯片产业升级换代带来的算力提升，深度学习与各领域的结合都取得了不俗的成效。语义通信作为一种结合深度学习方法与传统通信的全新通信方式，与传统通信保证收发消息一致性的目标不同，目标是“有目的地”传输消息，即传输消息的语义信息。根据通信的层次不同，将通信划分为了语法通信、语义通信和语用通信。语法通信也即现在所采用的通信架构，其目标是对消息完全无误地传输；语义通信更进一步，通过传输消息中蕴含的语义信息来达成通信目标；而语用通信则是通信的最终目标，其完全为了通信目标而服务。概括地说，语义通信系统和传统通信系统的主要不同在于：其一是发送方和接收方都需要一个相同的知识集，这样，二者可以对同一个语义符号表达产生相似的理解，反之，如果二者的知识集不同的话，则它们对于语义所表达的内容会产生歧义，从而由于知识不匹配产生语义误差。其二在于使用的指标不同，传统通信系统的性能衡量指标一般是比特层次的误码率(bit error rate，ber)或者误符号率(symbolerror rate，ser)，它的目标是接收方能够将发送方的比特完全恢复；而语义通信系统的衡量指标则是在内容层次的语义相似度，它是完全为了通信目标而服务的，所以对于不同的任务其具体指标也有所不同。在智慧应用不断兴起的背景下，人们对于通信的关注点已经逐渐由比特层次转向内容层次，更加关注通信带来的服务表现，语义通信所蕴含的在实际通信之
2、因此，亟需一种优化的编码方法，为语义通信的性能和通信资源利用率提供保障。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种语义通信码率控制方法，综合考虑语义通信的性能和效率，设计高效资源利用的码率控制策略，从而优化语义编码的效率。
2、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种语义通信码率控制方法，该方法包括以下步骤：
4、s1：构建在动态通信环境中用户差异化语义通信性能和效率的优化场景；
5、s2：通过码率来构建关于语义通信效率优化问题，即在满足用户对于语义通信质量最低需求下，最大化语义编码对于通信带宽的利用率；
6、s3：针对环境动态变化的特性，设计一种基于经验数据训练的模拟网络，其根据当前信噪比和码率输出对应的语义性能和语义效率；
7、s4：基于dqn的码率控制算法得出控制策略，定义dqn算法相应的组成部分，通过ε-greedy策略令语义编码器同时在环境中探索与训练，并更新码率控制决策的模型参数。
8、进一步，步骤s1具体包括以下步骤：
9、s11：端到端的语义通信系统包括发送端和接收端，其中发送端包括语义编码器、语义量化器，接收端包括语义解量化器和语义译码器；
10、给定输入包括每个句子长度为l的文本s，则其在进入信道前需要分别经过语义编码以及量化：
11、x＝fθ1(s)
12、其中x∈rl·d是一个l·d维的实数矩阵，fθ1(·)是语义编码器中的语义提取函数，θ1∈rd是语义编码器的模型参数向量，x代表句子中每一个词的语义表示；
13、编码器端将每个句子量化为比特流进行传输，编码器端的量化为：
14、b＝qβ1(x；q)
15、其中qβ1(·)是参数为β1∈rq的量化器，q代表码率；
16、接收端反量化器输出的信号为：
17、
18、其中，是b经过信道噪声干扰后接收到的比特流，是反量化后的语义符号；
19、s12：采用transformer模型作为语义编码器和语义译码器，并使用深度神经网络作为量化语义符号的语义量化器和语义解量化器结构；
20、令码率上限为n，则将n个比特分为两部分，一部分称为不包含任何信息的“保留位”，“保留位”比特全部置0；另一部分称为包含待传输的信息的“信息位”，其长度q则代表实际通信时的码率；在确定了q之后，需要定义信息位的长度，其大小也为q，并定义保留位为1-q的掩码，使预置的比特流和真实比特流进行“按位或”运算；
21、s13：使用联合信源信道训练方法对语义通信结构进行训练，其中，将语义编码器、语义量化器、语义解量化器和语义译码器的模型参数作为一个整体，通过反向传播算法在每次训练迭代中统一更新；
22、以联合信源信道编码方式训练语义通信系统模型参数的损失函数采用交叉熵损失函数，即：
23、
24、其中，wi代表句子中的第i个词，p(wi)代表预测该词在接收端出现的概率，而q(wi)则是wi在文本中真实出现的概率。
25、进一步，在步骤s2中，通过码率来构建关于语义通信效率优化问题，具体包括以下步骤：
26、s21：定义语义通信性能和语义通信效率的评价指标；
27、s22：证明语义通信性能和语义通信效率与码率之间的关系；
28、s23：考虑到语义通信性能和语义通信效率之间的平衡，将满足用户最低语义通信性能作为约束，将最大化语义通信的通信效率作为最优化问题。
29、进一步，在步骤s21中，将语义相似度作为语义通信性能的评价指标；
30、采用bleu方法通过评估发送端和接收端文本间的n元单词来打分，n元表示一个句子中n个连续的单词，n元单词的分值表示为：
31、
32、其中，bp代表惩罚因子，wi代表这个n元窗口中的中第i个单词的权重，pi是n元精度分数；
33、语义通信的效率由γ来表示，其定义为：
34、
35、其中，i为s所蕴含的所有语义信息，γ代表了每个比特有效包含的每个单词的语义。
36、进一步，在步骤s22中，令环境分布为e(β)，单次通信中的语义通信性能是基于q的条件分布，描述为因此语义通信的性能表示为：
37、
38、随着q的增加，语义量化器的性能也会随之增加；随着q的增长而增长的趋势表示为和
39、基于此能够得出：γ随着q单调递减，并且limq→∞γ(q)＝0，
40、进一步，在步骤s23中，语义通信的通信效率的优化问题为：
41、
42、st.c1:q∈(0,∞)
43、
44、c3:∑qi＝m
45、其中，c1为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种语义通信码率控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：步骤S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：在步骤S2中，通过码率来构建关于语义通信效率优化问题，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：在步骤S21中，将语义相似度作为语义通信性能的评价指标；
5.根据权利要求4所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：在步骤S22中，令环境分布为E(β)，单次通信中的语义通信性能是基于q的条件分布，描述为因此语义通信的性能表示为：
6.根据权利要求5所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：在步骤S23中，语义通信的通信效率的优化问题为：
7.根据权利要求6所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：在步骤S3中，通过训练模拟网络来判断相应的q和信噪比所对应的语义通信性能和语义通信效率，具体包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：在步
...【技术特征摘要】
1.一种语义通信码率控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：步骤s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：在步骤s2中，通过码率来构建关于语义通信效率优化问题，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：在步骤s21中，将语义相似度作为语义通信性能的评价指标；
5.根据权利要求4所述的语义通信码率控制方法，其特征在于：在步骤s22中，令环境分布...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴大鹏，李佳伦，唐桐，祝志远，王汝言，张鸿，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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