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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种分布式语义通信系统以及带宽资源分配方法及装置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：CN115086992B 。

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：202210493623.1，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种分布式语义通信系统以及带宽资源分配方法及装置是由张海君;王红玉;李亚博;隆克平设计研发完成，并于2022-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式语义通信系统以及带宽资源分配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，特别是指一种分布式语义通信系统以及带宽资源分配方法及装置，分布式语义通信系统包括D个终端设备与一个边缘服务器；方法包括：将深度残差网络的全连接层部署在边缘服务器上，将深度残差网络中全连接层以前的神经网络部署在D个终端设备上；基于分布式语义通信系统，建立带宽资源分配优化模型；构建并训练深度确定性策略梯度DDPG算法模型，在带宽资源分配优化模型的基础上，确定离线阶段的最佳资源分配策略网络；当处于在线线阶段时，将当前状态信息输入至最佳资源分配策略网络，确定最优的特征压缩方案和带宽资源分配方案。采用本发明，可以缓解当前无线通信网络中可用带宽资源稀缺的问题。

本发明授权一种分布式语义通信系统以及带宽资源分配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式语义通信系统的带宽资源分配方法，其特征在于，所述方法由分布式语义通信系统实现，所述分布式语义通信系统包括D个终端设备与一个边缘服务器； 所述方法包括： 将深度残差网络的全连接层部署在所述边缘服务器上，将所述深度残差网络中全连接层以前的神经网络部署在所述D个终端设备上； 基于所述分布式语义通信系统，建立带宽资源分配优化模型； 构建并训练深度确定性策略梯度DDPG算法模型，在所述带宽资源分配优化模型的基础上，确定离线阶段的最佳资源分配策略网络； 当处于在线阶段时，将当前状态信息输入至所述最佳资源分配策略网络，确定最优的特征压缩方案和带宽资源分配方案； 其中，所述构建并训练深度确定性策略梯度DDPG算法模型，在所述带宽资源分配优化模型的基础上，确定离线阶段的最佳资源分配策略网络，包括： S31、定义初始DDPG算法模型中的状态空间、动作空间、优化问题以及奖励函数； 其中，在第k个时隙状态空间定义为： sk＝{Tk,tk,n1,...,nJ} 其中Tk代表第k个时隙的平均检测正确率，tk代表第k个时隙的平均时延，J是任务类别数量，nj为执行任务j的设备数量； 动作空间包括时隙k时每个设备的特征压缩率和分配到的带宽占比，表示为： ak＝{η1k,...,ηDk,B1k,...,BDk} 对于设备i,在时隙k时实际被压缩的特征数量为实际分配到的带宽为Bmax表示总带宽资源，其中为上取整操作，是下取整操作，F是每张图片的总特征数，为了满足优化问题P1中的约束条件C1和C2，对输出动作η1k,...,ηDk做线性缩放，使它们的范围在[0,ηmax]，并对输出动作B1k,...,BDk做softmax操作， 奖励函数被表示为： 其中，Zk-Zk-1进一步表示为： 其中，优化问题P1表示为： 其中，约束条件C1表示所有设备分配到的带宽之和不大于总带宽资源Bmax，约束条件C2限定了每个设备进行语义特征压缩的最大程度ηmax，约束条件C3表示由设备发送的数据应使检测精度大于任务需求的阈值Tmin，约束条件C4表示每个设备的数据传输时延不大于时延阈值tmax,约束条件C5表示执行不同目标AI任务的设备数量和等于总设备数D； S32、在离线阶段，将所述终端设备的特征压缩方案与带宽资源分配方案作为动作，将系统平均检测正确率、平均时延、以及执行每种目标任务的设备数量作为状态，通过训练智能体，获得最佳资源分配策略网络； 其中，具体的训练过程如下：首先，动作网络根据当前状态sk和探索噪声选择动作ak,其中为服从均值为μe，方差为的高斯分布；智能体执行动作ak获得即时奖励rk，产生下一个状态sk+1，并将元组sk,ak,rk,sk+1存入经验回放池；若经验回放池已满，则从中采样N个样本，计算当前目标Q值yi并通过神经网络的梯度反向传播更新θQ，yi与损失函数LθQ表示如下： yk＝rk+γQ'sk+1,μ'sk+1|θμ'|θQ' 其中γ是折扣因子； 然后，θμ根据采样策略梯度更新动作网络的参数： 如果迭代次数达到则对评价网络和评价目标网络的参数θμ'，θQ'按更新系数τ进行软更新： θμ'＝τθμ+1-τθμ' θQ'＝τθQ+1-τθQ'。

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