公开(公告)号：CN118396070A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410577131.X

申请日：2024-05-10

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 吴绍华 ,  张巍瀚 ,  孟思齐 ,  何京航 ,  张钦宇

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及新一代通信技术领域，具体是涉及一种信源信道联合编码系统轻量化方法、装置和设备。本发明首先采集系统的噪声信息，然后根据噪声信息确定可以裁剪的卷积层通道数量，也就是裁剪总数量，并计算每个卷积层通道对系统的深度学习模型的重要性，最后根据每个卷积层通道的重要性，筛选出总数量的目标通道，并将从深度学习模型上裁剪掉这些目标通道，以实现系统的轻量化。从上述分析可知，本发明是根据噪声信息确定可以裁剪的通道数量，以使得裁剪之后的深度学习模型还有处理噪声的能力，从而保证了轻量化系统的通信质量。

公开(公告)号：CN118540019A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410609701.9

申请日：2024-05-16

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 吴绍华 ,  何京航 ,  孟思齐 ,  张巍瀚 ,  张钦宇

IPC: H04L1/00 ,  H04N19/60 ,  H04N19/146 ,  H04N19/91

Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体是涉及一种图像语义通信方法、系统、装置、设备及存储介质。本发明根据用户端给出的反馈信息，判断图像处理任务类型，然后从多个已训练语义提示模型中筛选出一个与该任务类型相匹配的目标语义提示模型，并利用该目标语义提示模型从图像上提取与任务类型相关联的语义提示信息，将该语义提示信息和该图像输入给主网络模型，主网络模型配合接收端就可以得到与任务类型相匹配的任务处理结果。也就是由于本发明设置了语义提示模型，使得同一个主网络模型能够根据不同的提示信息处理不同的任务，因此，本发明处理多种任务只需要存储同一个主网络模型即可，从而节省了存储空间。

公开(公告)号：CN118540017A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410577126.9

申请日：2024-05-10

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 吴绍华 ,  张巍瀚 ,  孟思齐 ,  何京航 ,  张钦宇

IPC: H04L1/00

Abstract: 本发明涉及语义通信技术领域，具体是涉及针对信源信道联合编码系统的数据量化方法、反量化方法。本发明对待训练编码器输出的训练数据应用模拟量化函数，以得到训练预量化数据，再基于每次的训练预量化数据，得到训练最终量化数据。由于模拟量化函数能够降低量化数据的突变程度，因此使用突变程度较低的量化数据训练解码器，能够提高解码器性能。