[发明专利]一种基于多任务网络模型的通信方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于多任务网络模型的通信方法，其特征在于，所述多任务网络模型包括第一主干网络模型；所述方法包括：

所述第一通信装置利用所述第一主干网络模型对输入信号进行处理，获得融合特征，所述融合特征为多个第一特征融合得到的，所述多个第一特征为对所述输入信号进行特征提取获得的；

所述第一通信装置对所述融合特征进行压缩和信道编码，得到第一信息；

所述第一通信装置向第二通信装置发送所述第一信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一通信装置利用所述第一主干网络模型对输入信号进行处理，获得融合特征，包括：

所述第一通信装置对输入信号进行特征提取，得到多个第二特征，所述多个第二特征具有不同的特征维度；

所述第一通信装置处理所述多个第二特征的特征维度，得到具有相同特征维度的所述多个第一特征；

所述第一通信装置将所述多个第一特征进行特征融合，得到所述融合特征。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一通信装置处理所述多个第一特征的特征维度，得到具有相同特征维度的多个第一特征，包括：

所述第一通信装置对所述多个第一特征进行第一卷积操作和上采样操作，得到具有相同特征维度的多个第一特征。

4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第一通信装置将所述多个第一特征进行特征融合，得到所述融合特征，包括：

所述第一通信装置对所述多个第一特征相加，得到第三特征。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第一通信装置对所述第三特征进行第二卷积操作，得到所述融合特征。

6.如权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一通信装置对所述融合特征进行压缩和信道保护处理，包括：

所述第一通信装置利用信源信道联合编码模型对所述融合特征进行降采样和第三卷积操作，得到第四特征；所述信源信道联合编码模型是基于信道噪声进行训练的。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一通信装置对所述融合特征进行压缩和信道保护处理，还包括：

所述第一通信装置利用信源信道联合编码模型对所述第四特征执行以下一种或多种操作：广义除法归一化、参数化的线性整流单元PReLU、或功率归一化。

8.一种基于多任务网络模型的通信方法，其特征在于，所述多任务网络模型包括第二主干网络模型和功能网络模型；所述方法包括：

所述第二通信装置接收第一通信装置的第二信息；

所述第二通信装置对所述第二信息进行解压和信道译码，得到融合特征的重构特征；所述融合特征为对输入信号进行特征提取获得的多个第一特征融合得到的；

所述第二通信装置利用所述第二主干网络模型对所述重构特征进行特征解析，得到特征解析的结果；

所述第二通信装置利用所述功能网络模型处理所述特征解析的结果。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述特征解析的结果包括X个特征，所述X个特征的第1个特征为所述重构特征，所述X个特征中的第X_i+1个特征是由第X_i个特征经过运算得到的；所述X个特征中的前Y个特征中是经过第一运算得到的，所述X个特征中的后(X-Y)个特征是经过第二运算得到的；其中，X、Y、i为正整数，i小于或等于X，Y小于或等于X；

所述第一运算中卷积操作具有多种感受野，所述第二运算中的卷积操作具有一种感受野。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第X_i+1个特征的高度为所述第X_i个特征的高度的1/2；所述第X_i+1个特征的宽度为所述第X_i个特征的宽度的1/2；所述第X_i+1个特征的通道数与所述第X_i个特征的通道数相同。