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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于深度学习的自适应中继语义编码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：CN121619068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610149568.2，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种基于深度学习的自适应中继语义编码方法是由黄川;高文奂设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的自适应中继语义编码方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自适应语义编码领域，具体涉及一种基于深度学习的自适应中继语义编码方法。方案包括：构建基于深度神经网络的中继语义通信系统，系统由发射端、中继节点以及接收端构成，包含发射端到接收端的直达链路、发射端到中继的中继接收链路以及中继到接收端的中继转发链路，采用半双工DF中继体制，即中继在两个正交时隙或频段上工作，使得中继对第t块的接收与解码对应其在第t+1块的转发，在发射端通过深度语义源编码与熵编码生成比特流并与数字信道编码对接，同时引入半双工DF中继，并通过随机分箱与两阶段连续解码获得协作增益，在有限码长条件下建立端到端失真计算模型，最后进行联合优化。本发明适用于自适应语义编码。

本发明授权一种基于深度学习的自适应中继语义编码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的自适应中继语义编码方法，其特征在于，该编码方法包括： S1、构建基于深度神经网络的中继语义通信系统； 所述基于深度神经网络的中继语义通信系统由发射端、中继节点以及接收端构成，包含发射端到接收端的直达链路、发射端到中继的中继接收链路以及中继到接收端的中继转发链路，采用半双工DF中继体制，即中继在两个正交时隙或频段上工作，使得中继对第t块的接收与解码对应其在第t+1块的转发； S2、在发射端通过深度语义源编码与熵编码生成比特流并与数字信道编码对接，同时引入半双工DF中继，并通过随机分箱与两阶段连续解码获得协作增益； 在发射端，对输入样本对执行深度信源编码时，首先将输入语义编码网络进行特征提取以获得低维连续语义特征，其中为神经网络参数，然后对进行量化得到离散语义特征，其次对进行算术编码与熵编码以生成比特流，将信源编码速率定义为，最后输出比特流及对应的信源速率以进入后续信道编码与传输流程； 在与数字通信系统对接时，发射端对比特流进行信道编码，首先将按长度分块为，然后采用块长度为的信道编码器对每个编码生成符号序列，其次将发射端信道编码速率定义为，将所有码字组成码本，最后输出与码率以用于广播传输； 在发射端进行广播传输时，首先以功率发送第块码字，然后中继节点与接收端分别在各自链路上接收信号，任意符号维上满足，其中为信道参数，噪声满足，表示均值为0，方差为1的独立同分布圆对称复高斯噪声，定义链路信噪比，最后输出对应的接收向量与以用于中继解码与接收端解码； 中继节点执行DF解码时，首先对进行信道解码以恢复发射端码字并得到，然后将直连链路在块长度与码率下的块错误率记为，其中，表示复高斯信道容量，最后将作为后续随机分箱与协作转发的输入依据； 随机分箱与分箱索引生成，首先在初始化阶段设定分箱索引比特数并将码本均匀划分为个互不相交的箱，从而每个箱包含个码字，其中分箱索引传输速率定义为，然后当中继解码成功获得真实码字时，中继根据预先已知的分箱映射确定所属箱并输出其索引作为中继转发信息进入中继转发链路传输； 中继节点进行转发时，首先对分箱索引进行信道编码以生成长度的转发码字，然后以功率在块发送，其次接收端在中继转发链路上接收到，表示中继节点转发链路的信道参数，并定义中继转发链路信噪比，最后将分箱索引解码的块错误率记为并输出用于接收端第一阶段解码； S3、在有限码长条件下建立端到端失真计算模型； S4、联合优化信源编码速率、信道编码速率以及功率分配，使端到端加权失真最小并满足时延与功率约束。

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