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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种基于元学习的联合信源信道编码方法、装置及介质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：CN117938311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410084583.4，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种基于元学习的联合信源信道编码方法、装置及介质是由孙颖设计研发完成，并于2024-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元学习的联合信源信道编码方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习的联合信源信道编码方法、装置及介质，所述方法包括：获取目标图像；使用预设的目标模型根据目标图像进行信源信道编码，得到编码结果；其中，目标模型是根据若干元学习任务的若干梯度，通过深度联合信源信道编码模型对预设的神经网络模型进行端到端的训练，使神经网络模型的外部网络参数进行迭代更新而得到的；根据编码结果对目标图像进行传输。本发明提出一种基于元学习的联合信源信道编码方法、装置及介质，通过使用具有优秀信道环境适应能力和图像编码传输能力的目标模型对目标图像进行信源信道编码，即可得到编码结果以对目标图像进行传输，能够解决难以在不同信道和小样本条件下进行有效的图像传输的问题。

本发明授权一种基于元学习的联合信源信道编码方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的联合信源信道编码方法，其特征在于，包括： 获取目标图像； 使用预设的目标模型根据所述目标图像进行信源信道编码，得到编码结果；其中，所述目标模型是根据若干元学习任务的若干梯度，通过深度联合信源信道编码模型对预设的神经网络模型进行端到端的训练，使所述神经网络模型的外部网络参数进行迭代更新而得到的；所述若干元学习任务是通过设置不同的平均信道信噪比而构建的； 根据所述编码结果对所述目标图像进行传输； 其中，所述深度联合信源信道编码模型是通过对预设模型进行内循环和外循环训练得到的，具体为： 初始化所述预设模型的内部网络参数，使用预设的支持集，根据预设的第一损失函数对初始化后的所述内部网络参数进行优化更新，得到第一训练模型； 使用预设的查询集，根据预设的元损失函数对所述第一训练模型的外部网络参数进行优化更新，得到第二训练模型； 使用若干训练任务中的第一训练任务对所述第二训练模型进行训练，得到第三训练模型；其中，所述若干训练任务是根据瑞利慢衰落模型和预设的信道信噪比构建的； 对所述第三训练模型的内部网络参数和外部网络参数进行迭代优化更新，并使用优化更新后的所述第三训练模型遍历所述若干训练任务中的其余任务，得到所述深度联合信源信道编码模型。

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