【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线通信，具体涉及一种具备压缩传输和隐私保护的图像自适应语义通信方法。
技术介绍
1、随着机器学习和计算机硬件的蓬勃发展，增强现实、远程医疗、无人驾驶等智能应用纷纷涌现，这使得内生智能成为未来6g网络的重要组成部分。语义通信作为一种面向任务的新智能通信范式，引起了人们的广泛关注。语义通信能够从语义的角度对传输数据进行压缩，提取数据的含义，并过滤掉非必要的、不相关的信息，确保了通信的高效性。此外，语义通信能够很好适应恶劣的通信环境，在较低信噪比的条件下依然具有鲁棒性，是一种具备高可靠性的通信方式。
2、语义特征是语义通信中的关键信息，是被观察信息的隐藏特征。考虑到语义信息和被观察信息之间的联合分布过于复杂，通常需要利用背景知识库对神经网络进行训练才能得到。然而在现实场景中，待传输信息的分布很可能与训练神经网络的背景知识不同，这很可能导致系统性能骤降，影响任务的完成。使用发送端的数据分布重新训练神经网络不仅会带来昂贵的额外开销，还会泄露发送端的数据隐私，不利于实际应用。
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【技术保护点】
1.一种具备压缩传输和隐私保护的图像自适应语义通信方法，其特征在于，执行如下步骤S1-步骤S6，构建并训练图像自适应语义通信系统，应用图像自适应语义通信系统，完成图像传输任务：
2.根据权利要求1所述的一种具备压缩传输和隐私保护的图像自适应语义通信方法，其特征在于，步骤S1中所述的语义通信系统包括语义发送端、语义接收端、无线信道；语义发送端包括语义编码器和联合信源信道编码器，语义接收端包括联合信源信道解码器以及语义解码器；
3.根据权利要求2所述的一种具备压缩传输和隐私保护的图像自适应语义通信方法，其特征在于，步骤S1中语义通信系统对输入图像的
【技术特征摘要】
1.一种具备压缩传输和隐私保护的图像自适应语义通信方法，其特征在于，执行如下步骤s1-步骤s6，构建并训练图像自适应语义通信系统，应用图像自适应语义通信系统，完成图像传输任务：
2.根据权利要求1所述的一种具备压缩传输和隐私保护的图像自适应语义通信方法，其特征在于，步骤s1中所述的语义通信系统包括语义发送端、语义接收端、无线信道；语义发送端包括语义编码器和联合信源信道编码器，语义接收端包括联合信源信道解码器以及语义解码器；
3.根据权利要求2所述的一种具备压缩传输和隐私保护的图像自适应语义通信方法，其特征在于，步骤s1中语义通信系统对输入图像的处理过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种具备压缩传输和隐私保护的图像自适应语义通信方法，其特征在于，步骤s2中所述的用于语义通信系统训练的损失函数如下式：
【专利技术属性】
技术研发人员：赵海涛，赵纯熙，孙金龙，王琴，刘淼，徐波，刘鹏飞，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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