【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像传输和语义通信，具体涉及基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法。
技术介绍
1、在无线通信技术推动自动驾驶与智能交通系统演进的进程中，车路协同环境下的高效、可靠信息交互已成为关键使能因素。其中，高保真图像数据的实时传输对于提升自动驾驶车辆的环境感知与决策能力至关重要。近年来，语义通信作为一种突破性的通信范式，正受到广泛关注。在这一领域，基于深度学习的端到端联合信源信道编码技术代表了重要的进展方向。现有的端到端jscc方法，通过联合优化信源压缩与信道传输策略，在相对稳定的、信道条件变化缓慢的静态或准静态场景下，这类方法已初步验证了其在带宽利用率和重建质量方面的显著潜力。然而，面对高度动态化的车路协同实际应用环境时，这些在理想条件下表现优异的端到端jscc方法面临着严峻的现实挑战，其核心在于传输效率与鲁棒自适应能力的双重瓶颈。
2、首先，车辆的高速移动性、复杂多径效应、随机障碍物遮挡以及多普勒频移等因素，共同导致信道状态呈现出剧烈且不可预测的瞬时波动。然而，现有的jscc架构大多数建立在特定或固定的信道条...
【技术保护点】
1.基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法，其特征在于：所述步骤1包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法，其特征在于：所述步骤1.2中的二维选择性扫描，从左上角到右下角、右下角到左上角、右上角到左下角和左下角到右上角，沿四个不同方向遍历所述初始块，以使每个像素块从四个互补方向聚合上下文信息。
4.根据权利要求2所述的基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法，其特征在于：所述步骤1.2...
【技术特征摘要】
1.基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法，其特征在于：所述步骤1包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法，其特征在于：所述步骤1.2中的二维选择性扫描，从左上角到右下角、右下角到左上角、右上角到左下角和左下角到右上角，沿四个不同方向遍历所述初始块，以使每个像素块从四个互补方向聚合上下文信息。
4.根据权利要求2所述的基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法，其特征在于：所述步骤1.2中的选择性状态空间模型，对扫描路径中的序列元素，通过动态参数化机制生成动态参数，包括状态演化速率控制参数、动态加权输入权重向量和动态加权输出权重向量，状态演化速率控制参数用于调节投影强度，基于状态演化速率控制参数和连续系统矩阵生成离散状态转移矩阵，以控制状态衰减速率，动态加权输入权重向量用于选择关键通道，基于动态加权输入权重向量和状态演化速率控制参数生成离散输入投影矩阵，以动态缩放输入信号的影响强度，将上一时刻隐藏状态与所述离散状态转移矩阵逐元素相乘的结果，与所述离散输入投影矩阵与所述序列元素逐元素相乘的结果求和，得到当前时刻的隐藏状态，将当前时刻的隐藏状态与动态加权输出权重向量逐元素相乘，得到所述语义特征。
5.根据权利要求2所述的基于状态空间模型的动态自适应图像语义传输方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张博睿，章东平，段仡轩，王天旭，刘萱，汪文涛，余家斌，孙龙，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：
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