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摘要：本发明涉及一种基于深度学习和联合信源信道编码优化的通信方法，包括：在发送端，深度信源编码器将输入图像数据x编码成比特率b，数字信道编码器将比特率b划分为N比特等长的多个数据包进行传输；在接收端，数字信道解码器将接收到的多个数据包中的符号解码为比特流并将比特流送入深度信源解码器进行数据恢复得到恢复图像数据且在发送端和接收端的整体数据传输中通过联合信源信道优化算法将平均端到端失真优化到最小。本发明利用基于深度神经网络的信源编码器对图像语义特征进行提取并编码，并结合数字信道编码技术保护编码比特不受信道错误的影响，在与现代通信硬件兼容的情况下，具有更好的图像恢复效果。
主权项：1.一种基于深度学习和联合信源信道编码优化的通信方法，其特征在于：所述通信方法包括：在发送端，深度信源编码器将输入图像数据x编码成比特率b，数字信道编码器将比特率b划分为N比特等长的多个数据包进行传输；在接收端，数字信道解码器将接收到的多个数据包中的符号解码为比特流并将比特流送入深度信源解码器进行数据恢复得到恢复图像数据且在发送端和接收端的整体数据传输中通过联合信源信道优化算法将平均端到端失真优化到最小；通过联合信源信道优化算法在平均信道使用次数的约束下，将平均端到端失真最小化，优化问题表示为： 其中，N＝{ni}，ni＝[ni,1,ni,2,…,ni,L]为均值为零、方差为δ2I的独立同分布圆对称复高斯噪声，表示对于变量x和N求数学期望，d表示平均传输一张图片使用了多少次信道，用于表征传输图片的平均时延，L为数据位编码长度，Rc为采用信道速率，B为串接后得到的比特序列的长度，Ф为深度信源编码器的神经网络参数，ψ为深度信源解码器的恢复函数Gψ的参数，M为图像数据的维度；利用不等式并将深度信源编码器输出比特序列的平均长度设为表示对于x求数学期望，将优化问题转化为： 并对其进行的估计和优化问题的求解，其中，
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