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申请/专利权人：北京天坦智能科技有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于语义的非正交多址接入方法，提出了基于深度神经网络的编码器和解码器，实现基于语义的非正交多址编码技术产生叠加编码以及容忍语义噪声的解码，通过非正交共享相同的时间和频率资源块来使多个语义用户与接入点AP相关联，同时减轻用户间语义干扰所带来的不利影响。

主权项：1.一种基于语义的非正交多址接入方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：基于语义的叠加编码：考虑多用户下行语义网络链路，其中包括一个网络接入点AP和多个单个天线的用户；其中AP向每个用户传输文本信息；每个用户的语义信息是独立于其他用户的；各个用户共享时频资源块；记网络中的两个用户为k和j，通过基于深度神经网络的叠加式语义联合信源信道SSC编码器将用户k和j的信息sk和sj联合编码成一段叠加的语义特征字符x：x＝Ssk，sj|α，其中，S表示SSC编码器，α表示的SSC编码器的可训练参数集；随后AP向用户k和j广播x；通过带有衰落和噪声的物理信道后，用户k和j处接收到的信号yk和yj由下式给出：yk＝hkx+n0yj＝hjx+n0其中，hk和hj表示AP和用户k、j之间的衰落信道，n0表示加性高斯白噪声；步骤二：容忍语义噪声的解码：接收到的信号yk和yj后，用户k和j分别通过各自的SIT解码器解码为原始信息： 其中，S-1表示SIT解码器，βk、βj分别表示用户k和j处的SIT解码器使用的参数集；SSC编码器混合和叠加sk和sj的语义信息的过程为：首先将信源信号输入到嵌入层，采用Transformer编码器作为源编码器，从sk和sj中提取语义信息；然后，基于DNN的信道编码器将提取的语义信息压缩为叠加的语义符号x进行传输，压缩比通过改变输出神经节点的数量和结构来确定；SIT解码器具有SSC编码器的对称结构，并且在用户k和j处的两个SIT解码器具有相同的DNN输入输出规格；SIT解码器的输入节点数量与SSC编码器发送器的输出节点数量相同；SIT解码器中，接收到的信号首先通过基于DNN的信道解码器将接收的叠加语义特征字符yk或yj解码为语义信息，然后由Transformer解码器将语义信息还原为信源信号或SSC编码器和多个SIT解码器需要联合训练，其中用户k的SIT解码器旨在将解码信号还原到sk，而用户j的SIT解码器旨在将映射到sj；为了最小化传输误差，损失函数由下式给出： 通过在训练过程中最小化损失函数，L代表交叉熵运算；训练使得SIT解码器以尽可能减少来自其他用户语义信息的干扰；因此，SIT解码器可以容忍来自其他用户的语义干扰并成功解码自身的语义信息。

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