公开(公告)号：CN116390238A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310419452.2

申请日：2023-04-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王小明 ,  程广 ,  蒋锐 ,  李大鹏 ,  徐友云

IPC: H04W72/044 ,  H04W72/50 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的语义通信系统的资源分配方法。多小区智能语义处理中心通过每个基站收集通信的发送数据和接收数据，利用Transformer模型得到语义通信系统的BLEU得分随信噪比变化的映射表，并利用映射曲线拟合得到比特至语义(B2M)的转换曲线，通过比特率获得系统语义吞吐量；引入知识库的辅助系统；确定多小区网络用户子信道分配方式及功率分配方式，得到每个小区传输比特率，通过B2M转换曲线得到单个小区的语义吞吐量；得出优化问题，通过对问题进行简化得出最终需要优化的语义资源分配方案；设计并搭建资源分配网络Semantic‑JCP，求解资源分配问题后最终得到使多小区系统语义吞吐量最大情况下的子信道分配和功率分配。