[发明专利]一种语用通信方法及系统

说明书

本发明公开了一种语用通信方法及系统，涉及通信技术领域。包括：训练好的发送方智能体根据语用意图，得到待传输的消息，并将待传输的消息通过神经网络输出层传输到训练好的接收方智能体；训练好的接收方智能体通过神经网络输入层接收待传输的消息，并对待传输的消息进行译码，得到译码后的消息；训练好的接收方智能体通过全连接的权重矩阵接收译码后的消息并理解消息的意图，结合训练好的接收方智能体自身信息，做出行为决策。本发明适用于信令信道受限，且硬件条件受限的分布式协同系统；解决分布式系统由于硬件算力限制，安全性不高的问题。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是指一种语用通信方法及系统。

背景技术

1948年香农奠基经典信息论之后，通信的发展已经逐步逼近理论极限，如果无法在理论上突破经典信息论，通信学科的发展将受到阻碍。香农和Weaver将通信分成三个层次：1.传比特；2.“达意”；3.通信之后，通信主体行为发生改变，从而“达效”。限于当时的条件，香农不考虑信息的涵义，只对概率信息熵度量；不分析通信主体，将信源作为通信系统的外部输入。然而，建立在概率信息基础上的通信系统，信源编码逼近了信源熵/率失真函数；信道编码已经逼近信道容量。

作为6G移动通信的重要候选技术，语义通信认为突破经典通信系统的关键在于传递更高层次的信息。现有通信系统的目标是传输信号，衡量指标为误码率。语义通信只要求语义信息的匹配，而不要求编译码序列的无差错匹配，衡量指标多样，比如自然语言信息的句子相似度，误词率和图像信息的失真度。语义通信放松了差错要求，其本质是用更高层次的语义信息提取和压缩了比特信息，当传送相同的比特时，增加了冗余。因此，语义通信有望突破理论极限，实现通信学科的进一步发展。

回归通信的真正目的，不光要“达意”，也要“达效”，做到目标导向，因此要进行语用通信的研究。实现语用通信最直接的方式，是在接收语义的基础上添加功能，实现语用。通信的轻量化是语用通信的根本动机，是其能运用于分布式场景轻量化设备的前提。

现有的语义通信研究中，在发送端，信源产生的信息首先送入语义提取模块，产生语义表征序列，接着送入语义信源编码器，对语义特征压缩编码，然后送入信道编码器，产生信道编码序列，送入传输信道。在接收端，信道输出信号首先送入信道译码模块，输出的译码序列再送入语义信源译码器，得到的语义表征序列再送入语义恢复与重建模块，最终得到信源数据送入信宿。信源依旧是系统的外部输入，由通信主体产生，通信系统只在虚线框内，由于没有考虑信源的产生，只能做到语义层的编解码。因此，如何在带宽受限，信道条件差的分布式场景下进行通信，是现有技术亟待解决的问题。

发明内容

本发明针对现有技术如何设计出适用于信令信道受限，且硬件条件受限的分布式协同系统通信的方法以及分布式系统由于硬件算力限制，安全性不高的问题，提出了本发明。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一方面，本发明提供了一种语用通信方法，该方法由语用通信系统实现，语用通信系统包括系统包括训练好的发送方智能体以及训练好的接收方智能体；方法包括：

S1、训练好的发送方智能体根据语用意图，得到待传输的消息，并将待传输的消息通过神经网络输出层传输到训练好的接收方智能体。

S2、训练好的接收方智能体通过神经网络输入层接收待传输的消息，并对待传输的消息进行译码，得到译码后的消息。

S3、训练好的接收方智能体通过全连接的权重矩阵接收译码后的消息并理解消息的意图，结合训练好的接收方智能体自身信息，做出行为决策。

可选地，发送方智能体以及接收方智能体的训练过程包括：

S11、发送方智能体根据语用意图产生神经冲动，神经冲动经过神经网络输出层输出，产生待传递的消息。