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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种面向图像恢复任务的语义通信系统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：CN119545525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411616037.7，技术领域涉及：H04W72/044；该发明授权一种面向图像恢复任务的语义通信系统资源分配方法是由吴丹;陈阳;李斌;姬智;杨炜伟;管新荣;杨文东;石会设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向图像恢复任务的语义通信系统资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向图像恢复任务的语义通信系统资源分配方法，包括：考虑一个蜂窝小区内存在一个基站和多个用户，每个用户向基站发送导频信号；基站进行信道估计；进行上行信道信干噪比和信干噪比统计特性分析；通过信干噪比分析用户发送语义信息的传输能耗；基于信干噪比统计特性计算每个用户上行信道的理论平均误符号性能；得到不同语义压缩率下用户侧提取语义信息和基站侧恢复图像信息所需的CPU周期数映射曲线，通过曲线拟合方法计算用户侧提取语义信息和基站侧恢复图像信息的计算能耗；得出优化问题，并通过简化得出最终需要优化的语义资源分配问题；基于多智能体近端策略优化算法设计并搭建新的深度强化学习算法求解该资源分配问题。通过与多智能体近端策略优化算法等基线算法对比验证所提算法的优势。

本发明授权一种面向图像恢复任务的语义通信系统资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种面向图像恢复任务的语义通信系统资源分配方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，建立语义通信系统，包括一个基站和位置随机分布在基站信号覆盖范围内的若干个用户；每个用户上存储有提取图像语义信息的神经网络，基站处安装有边缘计算节点，该节点存储有利用语义信息恢复图像的神经网络； 步骤2，所述用户向所述基站发送导频信号，且不同导频信号之间彼此正交； 步骤3，所述基站基于所有用户发送的导频信号对每个用户的上行信道进行信道估计； 步骤4，基于上行信道估计结果对发送信号在接收端的信干噪比SINR和信干噪比的统计特性进行理论分析； 步骤5，利用每个用户的SINR分析用户发送语义信息的传输能耗，并根据调制方式计算每个用户发送信号的理论平均误符号性能； 步骤6，获取不同语义提取率下用户提取语义信息和基站恢复图像信息所需的CPU周期数映射曲线，对映射曲线进行数值拟合，并基于拟合结果计算提取语义信息和恢复图像信息的计算能耗； 步骤7，构建优化问题，并对该问题进行简化获得最终需要优化的语义通信资源分配问题；所述优化问题为：以步骤5获得的用户发送信号的理论平均误符号性能为约束，使得所有用户的计算能耗和最小； 步骤8，设计并搭建基于多智能体近端策略优化算法的新的深度强化学习算法，求解所述语义通信资源分配问题，训练过程中通过在每个交互回合更新用户的位置和信道状态构建动态变化的训练环境对用户进行离线训练，直到训练结果收敛；所述基于多智能体近端策略优化算法的新的深度强化学习算法，具体包括：设计能提取时间序列特征的长短期记忆神经网络以替代MAPPO算法里策略网络中的MLP网络结构；在评价函数的输出过程中添加噪声。

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