技术领域
[0001] 本申请的实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种语义通信方法、装置、电子设备及存储介质。
相关背景技术
[0002] 在6G移动通信的背景下，语义通信是实现6G通信的潜在关键技术之一，语义通信需要利用语义模型，也即神经网络对所传输的数据进行语义提取，得到语义信息，并将语义信息和神经网络中设置的参数传输至接收端，但相关的语义通信技术中，往往将神经网络中的参数与语义信息编码在一起，并共同采用共享信道的处理方式，该方式难以应对多变的信道环境。
[0003] 基于此，需要一种能够将语义信息和参数分开处理，分开编码的方案。
具体实施方式
[0051] 为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本申请进一步详细说明。
[0052] 需要说明的是，除非另外定义，本申请的实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请的实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
[0053] 如背景技术部分所述，相关的语义通信方法还难以满足现实的需要。
[0054] 在6G移动通信的背景下，语义通信是实现6G通信的潜在关键技术之一，语义通信需要利用语义模型，也即神经网络对所传输的目标数据进行语义提取，得到语义信息，并将语义信息和神经网络中设置的模型参数均传输至接收端，以令接收端可以利用模型参数设置语义模型，并利用设置好的语义模型的语义信息进行恢复，得到发送端发送的目标数据。
[0055] 申请人在实现本申请的过程中发现，相关的语义通信方法存在的主要问题在于：相关的语义通信技术中，往往将语义模型中的模型参数与语义信息编码在一起，例如，在编码时，将模型参数添加在语义信息的前部或者后部，并共同采用共享信道的处理方式将语义信息和模型参数传输至接收端，但该方式往往难以应对多变的信道环境。
[0056] 以下，通过具体的实施例，并具体结合图1示出的语义通信的发送和接收流程图，来详细说明本申请的技术方法。
[0057] 如图1所示，语义通信的过程基于预置的发送端和预置的接收端，在发送端发送相关数据至接收端后，接收端将基于接收到的数据估计信道质量，并将信道质量反馈至发送端，发送端在接收到反馈来的信道质量后，将根据信道质量对所发送的相关数据进行调整，并再次发送至接收端，接收端将重复上述操作直至估计出的信道质量达到预设的标准。
[0058] 在本申请的实施例中，以6G移动通信作为具体的示例，其中，发送端和接收端通过无线通信的方式进行信息的传递，并且在发送端和接收端均配置有保存了多种语义模型的知识库。
[0059] 参考图2A，本申请一个实施例的语义通信的发送方法，包括以下步骤：
[0060] 步骤S201、获取目标数据，并根据所述目标数据确定语义模型并设置模型参数，利用所述语义模型从所述目标数据中提取语义信息。
[0061] 在本步骤中，首先，发送端对获得的目标数据的数据类型进行判断，其中，目标数据的数据其类型可以是文本数据、图像数据、音频数据和多源数据中的一种或多种。
[0062] 进一步地，根据目标数据的数据类型，从知识库中获取合适的语义模型。
[0063] 其中，语义模型可以是一种或多种神经网络，例如卷积神经网络，知识库在本实施例配置于发送端，并用于保存多种类型的语义模型。
[0064] 在本实施例中，知识库中的语义模型可以适用于不同的数据类型，例如，对于目标数据是文本数据的情况，可以选用适用于文本数据的语义模型。
[0065] 进一步地，在发送端首次处理目标数据时，需要对所选用的语义模型的模型参数进行初始化。
[0066] 其中，模型参数可以是该语义模型的类型，也即神经网络的类型，神经网络中包含的卷积层层数，步长，神经网络中各个神经层的连接方式等。
[0067] 在本实施例中，初始化语义模型的模型参数时，可以根据专家经验进行设置，也可以根据预先获得的信道状态，也即信道质量来设置语义模型的模型参数。
[0068] 在本实施例中，采用了信噪比来衡量信道质量，在一些实施例中，也可以采用其他指标来衡量信道质量。
[0069] 进一步地，当预先获取的信噪比越小，则可以确定信道质量越差，在信道质量越差，则可以在语义模型的模型参数中设置越多的卷积层。
[0070] 进一步地，利用完成模型参数初始化的语义模型对目标数据进行语义提取，将提取出的语义信息作为目标数据的特征矢量，也就是说，提取到的语义信息存在的形式可以是向量，在一些实施例中，提取出的语义信息也可以是知识图谱的子图。
[0071] 步骤S202、对所述模型参数进行编码，得到模型参数比特，对所述语义信息编码，得到语义信息比特。
[0072] 在本步骤中，基于前述步骤中对语义模型设置的模型参数，以及提取到的语义信息，可以对模型参数和语义信息分别进行编码，以得到以0和1表示的比特形式，该编码过程也可以看做是将模型参数和语义信息按照预设的映射关系编码为比特形式的过程，其中，映射关系可以根据具体情况进行定义。
[0073] 具体地，在本实施例中，对于模型参数的编码主要涉及语义模型的类型和其内部卷积层层数，其中，语义模型的类型可以是例如卷积神经网络、循环神经网络等。
[0074] 在本实施例中，预先在知识库中为各个类型的语义模型进行预编号，以令每个类型的语义模型均具备各自独有的编号，进一步地，按照预先设置的映射关系，将代表所选语义模型类型的编号编码为比特形式。
[0075] 在具体的示例中，例如，所选的语义模型编号为1‑1，按照预定的二进制映射关系，将其编码为二进制的比特：00010001，其中前4个比特和后4个比特分别代表了编号前后两个数字。
[0076] 进一步地，确定所选语义模型中卷积层层数，按照预先设置的映射关系，将根据信道质量所设置的卷积层层数编码为比特形式。
[0077] 在具体的示例中，例如，所设置的卷积层层数为10，按照预定的二进制映射关系，将其编码为二进制的比特：1010。
[0078] 进一步地，将上述编码后的所有模型参数合并，并将合并后的结果定义为模型参数比特。
[0079] 进一步地，按照与编码模型参数相同的映射关系，对所提取到的语义信息进行编码。
[0080] 具体地，在本实施例中，可以将向量作为语义信息的存在形式，基于此，该语义信息中可以包含有多个向量，对其中的每一个向量，确定该向量取值的值域，以均匀量化的方式将其值域均匀划分为多个子区域，进一步地，将全部子区域按照前述的映射关系，将每个向量编码为0和1的比特形式。
[0081] 在具体的示例中，可以将向量的大小以小数表达，该小数的值域是固定的，因此，可以将其值域均匀划分为多个子区域，每个子区域覆盖一部分值域的范围，其中，划分的子区域的数量可以根据具体需求进行定义。
[0082] 进一步地，确定各个子区域所覆盖的取值范围，按照上述预先设置的映射关系，将各个子区域所覆盖的取值范围编码为比特形式。
[0083] 在前述的具体示例中，可以将该小数值域的各个子区域按照预定的二进制映射关系，将其编码为二进制的比特。
[0084] 进一步地，获取该语义信息中全部向量编码后的比特，并将其进行合并，将合并后的结果定义为语义信息比特。
[0085] 步骤S203、采用预置的语义信道对所述模型参数比特进行处理，得到语义导频信号，采用预置的共享信道对所述语义信息比特进行处理，得到数据信号，将所述语义导频信号和所述数据信号进行组帧，得到关于所述目标数据的目标信号。
[0086] 在本步骤中，基于上述生成的模型参数比特和语义信息比特，对其分别采用不同的信道进行处理，以分别得到关于模型参数的语义导频信号和关于语义信息比特的数据信号。
[0087] 具体地，对模型参数比特采用语义信道进行处理，在语义信道的处理方式中先采用低码率的编码方式进行编码，再对编码结果进行调制，在该调制过程中可以采取低阶调制的方式，以提高模型参数比特在传输时的可靠性，降低传输时误码的概率。
[0088] 在具体的示例中，可以先对模型参数比特进行CRC(循环冗余校验)编码，得到第一CRC编码结果，再采用例如低码率的Turbo码或低码率的LDPC码(低密度奇偶校验码图)对第一CRC编码结果编码，得到低码率编码结果，并进一步对低码率编码结果进行有规律的随机化处理，得到第一扰码，再进一步地采用例如BPSK(二进制相移键控)或QPSK(正交相移键控)的低阶调制方式对第一扰码进行调制，并对调制后的第一扰码进行层映射，以将其中的码字映射到发送端预定时频资源的对应层中，将得到的层数据作为第一层数据，再进一步将第一层数据匹配到第一基带处理模块的天线端口上，并利用OFDM(正交频分复用)技术进行载波调制，将载波调制后的结果定义为语义导频信号。
[0089] 进一步地，对语义信息比特采用共享信道进行处理，在共享信道的处理方式中先采用高码率的编码方式进行编码，再对编码结果进行调制，在该调制过程中可以采取高阶调制的方式，以在传输时提高单位时间内能够容纳的语义信息比特，提高语义信息比特的传输效率。
[0090] 在具体的示例中，可以先对语义信息比特进行CRC(循环冗余校验)编码，得到第二CRC编码结果，再采用例如高码率的LDPC码(低密度奇偶校验码图)对第二CRC编码结果编码，得到高码率编码结果，并进一步对高码率编码结果进行有规律的随机化处理，得到第二扰码，再进一步地采用例如256QAM调制(正交振幅调制)的高阶调制方式对第二扰码进行调制，并对调制后的第二扰码进行层映射，以将其中的码字映射到发送端预定时频资源的对应层中，将得到的层数据作为第二层数据，再进一步将第二层数据匹配到第一基带处理模块的天线端口上，并利用OFDM(正交频分复用)技术进行载波调制，将载波调制后的结果定义为数据信号。
[0091] 在本实施例中，上述的LDPC码(低密度奇偶校验码图)可以根据具体需求选择低码率或高码率的编码方式。
[0092] 基于上述通过不同的信道对模型参数比特和语义信息比特进行的单独处理，可以将模型参数的相关数据和语义信息的相关数据在编码中割裂开来，而不必将模型参数的相关数据添加至语义信息的相关数据中。
[0093] 需要说明的是，上述的语义信道其处理的内容也可以是其他比特形式的编码结果，在本实施例中，不对语义信道所处理的内容进行限定。
[0094] 进一步地，将上述得到的语义导频信号和数据信号进行组帧，以得到目标信号。
[0095] 具体地，首先，可以预先在发送端的高层内部设置控制信息，在该控制信息中定义语义导频信号和数据信号在物理层中的位置分配规则，其中，控制信息中的位置分配可以根据物理层的具体情况进行设置。
[0096] 进一步地，根据该控制信息可以将语义导频信号和数据信号按照预定的位置分配规则进行排列，也即组帧，并将组帧后的帧结构作为目标信号。
[0097] 步骤S204、通过预置的无线信道将所述目标信号发送至预置的接收端，接收所述接收端反馈来的所述无线信道的信道质量，响应于确定所述信道质量小于预置的信噪比阈值，调整所述语义模型中的所述模型参数，并再次对所述目标数据提取新的语义信息，并发送根据所述新的语义信息得到的新的数据信号，响应于确定所述信道质量大于等于所述信噪比阈值，完成所述目标数据的发送过程。
[0098] 在本步骤中，首先，基于上述步骤得到的目标信号，将其通过无线传输的方式发送至接收端，具体地，利用无线信道对目标进行传输。
[0099] 进一步地，接收发送端发来的关于该无线信道的信道质量的反馈，并对反馈来的信道质量进行判定。
[0100] 具体地，基于前述步骤中设置的以信噪比作为信道质量的衡量指标，预先设置关于信道质量的信噪比阈值，将信噪比小于该信噪比阈值的信道质量定义为不合格，将信噪比大于该信噪比阈值的信道质量定义为合格。
[0101] 进一步地，当接收到的反馈表明该无线信道的信道质量不合格时，则根据信道质量对语义模型进行参数的调整，例如，当信噪比过低时，可以在语义模型加入多个卷积层，并利用调整后的语义模型再次对目标数据进行语义信的提取，以得到新的语义信息，并基于新的语义信息重复上述步骤S202和步骤S203，以得到新的目标信号。
[0102] 进一步地，将得到的新的目标信号发送至接收端，并接收关于该新的目标信号的信道质量反馈。
[0103] 进一步地，当接收到的反馈表明该无线信道的信道质量合格时，则可以结束语义信息的发送。
[0104] 参考图2B，本申请另一个实施例的语义通信的接收方法，包括以下步骤：
[0105] 步骤S205、从预置的无线信道中接收发送端发来的目标信号。
[0106] 在本步骤中，首先，与发送端商定进行无线通信的无线信道。
[0107] 进一步地，利用与发送端预先商定的无线信道，接收发送端发来的目标信号。
[0108] 步骤S206、从所述目标信号中识别出所述语义导频信号和数据信号，通过语义通道对所述语义导频信号进行解码，得到模型参数比特，通过共享信道对所述数据信号进行解码，得到语义信息比特。
[0109] 在本步骤中，可以根据预设的控制信息来区别目标信号中的语义导频信号和数据集信号。
[0110] 具体地，首先，可以预先在发送端的高层内部设置控制信息，在该控制信息中定义语义导频信号和数据信号在物理层中的位置分配规则，也即语义导频信号和数据信号的排列位置。
[0111] 在本实施例中，控制信息中的位置分配规则等全部信息均与发送目标信号的发送端内设置的控制信息保持一致。
[0112] 进一步地，该目标信号的帧结构可以根据该控制信息中的位置分配规则进行分离，通过控制信息的分离，可以得到组帧前的语义导频信号和数据信号。
[0113] 进一步地，分别对语义导频信号和数据信号进行解调和解码，得到模型参数比特和语义信息比特。
[0114] 具体地，对语义导频信号采用语义信道进行处理，在语义信道的处理方式中先对语义导频信号进行解调，在该解调过程中可以采取低阶解调的方式，再对解调结果进行解码，在该解码过程中可以采用低码率的编码方式进行解码，解码后可以得到以0和1的比特形式表示的模型参数比特。
[0115] 在具体的示例中，可以先对语义导频信号进行OFDM(正交频分复用)的解调，得到第一解调结果，根据第一解调结果进行解预编码，并确定各个第一层数据，得到前述实施例中进行层映射之前的经过调制的第一扰码，再进一步对其进行解调，在本实施例中，该解调过程所选用的解调机制与前述实施例中对第一扰码进行的调制机制一致，也即采用例如BPSK(二进制相移键控)或QPSK(正交相移键控)的低阶解调方式进行解调，得到第一扰码，进一步地，对得到的第一扰码进行解扰码，得到低码率编码结果，并对该低码率编码结果进行低码率解码，在本实施例中，该低码率解码过程所选用的解码机制与前述实施例中的编码机制一致，也即采用例如例如Turbo码或低码率的LDPC的低码率解码方式进行解码，经过低码率解码后，可以得到第一CRC编码结果，对该第一CRC编码结果进行CRC解码，得到模型参数比特。
[0116] 进一步地，对数据号采用共享信道进行处理，在共享信道的处理方式中先对数据信号进行解调，在该调制过程中可以采取高阶解调的方式，再对该解调结果进行解码，在该解码过程中可以采用高码率的编码方式进行解码，解码后可以得到以0和1的比特形式表示的语义信息比特。
[0117] 在具体的示例中，可以先对数据信号进行OFDM(正交频分复用)的解调，得到第二解调结果，根据第二解调结果进行解预编码，并确定各个第二层数据，得到前述实施例中进行层映射之前的经过调制的第二扰码，再进一步对其进行解调，在本实施例中，该解调过程所选用的解调机制与前述实施例中对第二扰码进行的调制机制一致，也即采用例如256QAM的高阶解调方式进行解调，得到第二扰码，进一步地，对得到的第二扰码进行解扰码，得到高码率编码结果，并对该高码率编码结果进行高码率解码，在本实施例中，该高码率解码过程所选用的解码机制与前述实施例中的编码机制一致，也即采用例如LDPC的高码率解码方式进行解码，经过高码率解码后，可以得到第二CRC编码结果，对该第二CRC编码结果进行CRC解码，得到语义信息比特。
[0118] 步骤S207、对所述模型参数比特译码，得到模型参数，对所述语义信息比特译码，得到语义信息。
[0119] 在本步骤中，基于上述得到的模型参数比特和语义信息比特，分别对其进行译码，以得到模型参数和语义信息。
[0120] 具体地，在本实施例中，对于模型参数的译码主要涉及语义模型的类型和其内部卷积层层数，其中，语义模型的类型可以是例如卷积神经网络、循环神经网络等。
[0121] 在本实施例中，在接收端中预先配置的知识库中包含了与发送端一致的语义模型，其中，语义模型可以是一种或多种神经网络，例如卷积神经网络等。
[0122] 进一步地，将模型参数比特中关于各个模型参数的比特进行分离，并分别进行译码，将模型参数的比特译码为可以直接输入语义模型的模型参数。
[0123] 在本实施例中，各个模型参数主要包括：语义模型类型和其内部卷积层层数，其中，语义模型类型可以是例如卷积神经网络、循环神经网络等。
[0124] 其中，基于预先在知识库中为各个类型的语义模型配置的预编号，每个预编号对应一个语义模型类型。
[0125] 进一步地，确定关于语义模型类型的二进制比特，按照与发送端一致的二进制映射关系，将其译码为知识库中对应的预编号。在具体的示例中，例如，关于语义模型类型的二进制比特为：00010001，可以按照与发送端一致的二进制映射关系，将语义模型类型的二进制比特的前4个比特译码为1，将其后4个比特译码为1，可以得到该语义模型类型在知识库中的预编号为1‑1。
[0126] 进一步地，确定所选语义模型中卷积层层数，按照预先设置的映射关系，将根据信道质量所设置的卷积层层数编码为比特形式。
[0127] 在具体地示例中，例如，关于卷积层层数的二进制比特为：1010，可以按照与发送端一致的二进制映射关系，将卷积层层数的二进制比特译码为10，也即表示该语义模型中卷积层层数为10。
[0128] 进一步地，将译码出的语义模型类型和卷积层层数共同作为语义模型的模型参数。
[0129] 进一步地，按照与发送端一致的映射关系，对语义信息比特进行译码，以得到语义模型可以识别的语义信息。
[0130] 具体地，在本实施例中，语义信息比特可以有多组，每组语义信息比特代表了一个向量的值域，也即取值范围，其中每个比特表示了值域中的一个子区域，将每个比特按照与发送端一致的映射关系进行译码，可以得到该值域的各个子区域，将各个子区域进行合并，可以确定该向量在大小取值上的整个值域，其中，该向量代表了一个语义信息。
[0131] 进一步地，以上述方式对每组语义信息比特进行译码，得到全部的语义信息。
[0132] 步骤S208、根据所述模型参数确定与该模型参数对应的语义模型，利用所述语义模型对所述语义信息进行恢复，得到目标数据，判断所述目标数据的数据质量，根据所述数据质量，确定所述无线信道的信道质量，并将所述信道质量反馈至所述发送端。
[0133] 在本步骤中，基于上述得到的模型参数和语义信息，可以对语义模型进行设置，并利用设置的预置模型将语义信息恢复为目标数据。
[0134] 具体地，根据模型参数从知识库中选取适合的语义模型，如上所述，语义模型类型可以是一种或多种神经网络，其中，不同的语义模型类型可以是适用于文本数据、图像数据、音频数据和多源数据中的一种或多种。
[0135] 进一步地，将模型参数输入到选取的语义模型中，完成对语义模型的设置，并进一步地，将语义信息输入到设置好的语义模型中进行恢复，利用语义模型得到恢复后的目标数据。
[0136] 进一步地，基于得到的目标数据，判断接收目标信号的无线信道的信道质量。
[0137] 具体地，目标数据可以是文本数据、图像数据、音频数据和多源数据中的一种或多种，因此可以根据不同的数据类型，以不同的指标来判断数据质量。
[0138] 在具体示例中，例如，对于图像数据，可以采取相同的指标对文本数据、图像数据和音频数据的数据质量进行判断，例如，采用Bler(误块率)等。
[0139] 需要说明的是，在一些其他实施例中，也可以以不相同的指标来判断数据质量，例如，视频数据可以以视频图像的清晰度来判断数据质量；音频数据，可以以语音失真程度来判断数据质量等。
[0140] 基于对数据质量的判断，可以推断出信道质量，可以看出，当数据质量越好，则信道质量越好，基于前述实施例中设置的以信噪比衡量信道质量，可以得出，当数据质量越好时，则信噪比越高，数据质量越差，则信噪比越差，其中，数据质量和信噪比的比例关系可以根据具体情况或者专家经验进行设置。
[0141] 进一步地，将得到的信噪比发送至发送端，以向其反馈信道质量。
[0142] 可见，本申请的实施例的语义通信方法，基于对语义信息和模型参数的编码，综合考虑了语义信息和模型参数的不同处理方式，分别来进行对语义信息和模型参数的编码处理，使得对语义信息和模型参数的处理是分离的，而不必将模型参数编入到语义信息中，并由语义信道和共享信道来具体完成对应的处理过程，从而能够应对更加多变的情况。
[0143] 进一步地，基于本申请的实施例中设计的信道质量的反馈机制，可以根据通信信道的多变环境，更加准确有效地设置语义模型，有效提高了语义模型提取语义信息的效率。
[0144] 需要说明的是，本申请的实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本申请的实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
[0145] 需要说明的是，上述对本申请的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0146] 基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请的实施例还提供了一种语义通信的发送装置。
[0147] 参考图3A，所述语义通信发送装置，包括：第一语义处理模块、第一接口模块、第一基带处理模块和第一传输模块；
[0148] 其中，所述第一语义处理模块301，被配置为，获取目标数据，根据所述目标数据确定语义模型并设置模型参数，利用所述语义模型从所述目标数据中提取语义信息；
[0149] 所述第一接口模块302，被配置为，对所述模型参数进行编码，得到模型参数比特，对所述语义信息编码，得到语义信息比特；
[0150] 所述第一基带处理模块303，被配置为，对所述模型参数进行编码，得到模型参数比特，对所述语义信息编码，得到语义信息比特，采用预置的语义信道对所述模型参数比特进行处理，得到语义导频信号，采用预置的共享信道对所述语义信息比特进行处理，得到数据信号，将所述语义导频信号和所述数据信号进行组帧，得到关于所述目标数据的目标信号；
[0151] 所述第一传输模块304，被配置为，通过预置的无线信道将所述目标信号发送至预置的接收端，接收所述接收端反馈来的所述无线信道的信道质量，响应于确定所述信道质量小于预置的信噪比阈值，调整所述语义模型中的所述模型参数，并再次对所述目标数据提取新的语义信息，并发送根据所述新的语义信息得到的新的数据信号，响应于确定所述信道质量大于等于所述信噪比阈值，完成所述目标数据的发送过程。
[0152] 作为一个可选的实施例，所述第一接口模块302，具体被配置为：
[0153] 利用预置的映射关系，将所述模型参数编码为0和1的比特形式，得到模型参数比特；
[0154] 利用所述映射关系，将所述语义信息中每个向量的值域编码为0和1的比特形式，得到所述语义信息比特。
[0155] 作为一个可选的实施例，所述第一基带处理模块303，具体被配置为：
[0156] 对所述模型参数比特采取低码率的编码方式进行语义信道编码，采用低阶调制的方式对所述语义信道编码的结果进行正交相移键控调制，得到所述语义导频信号；
[0157] 对所述语义信息比特采取低高码率的编码方式进行共享信道编码，采用高阶调制的方式对所述共享信道编码的结果进行正交振幅调制，得到所述数据信号；
[0158] 根据预置的控制信息，将所述语义导频信号和所述数据信号排列为帧结构，得到目标信号。
[0159] 基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请的实施例还提供了一种语义通信的接收装置。
[0160] 参考图3B，所述语义通信接收装置，包括：第二语义处理模块、第二接口模块、第二基带处理模块和第二传输模块；
[0161] 其中，所述第二传输模块305，被配置为，从预置的无线信道中接收发送端发来的目标信号；
[0162] 所述第二基带处理模块306，被配置为，从所述目标信号中识别出所述数据信号中的语义导频信号和数据信号，通过语义通道对所述语义导频信号进行解码，得到模型参数比特，通过共享信道对所述数据信号进行解码，得到语义信息比特；
[0163] 所述第二接口模块307，被配置为，对模型参数比特进行译码，得到模型参数，对所述语义信息比特译码，得到语义信息；
[0164] 所述第二语义处理模块308，被配置为，根据所述模型参数确定与该模型参数对应的语义模型，利用所述语义模型对所述语义信息进行恢复，得到目标数据，判断所述目标数据的数据质量，根据所述数据质量，确定所述无线信道的信道质量，并利用所述第二传输模块将所述信道质量反馈至所述发送端。
[0165] 作为一个可选的实施例，所述第二基带处理模块306，具体被配置为：
[0166] 确定所述目标信号中的帧结构，利用预置的控制信息，确定所述帧结构中所述语义导频信号和所述数据信号的排列位置，根据所述排列位置获取所述语义导频信号和所述数据信号；
[0167] 采取低阶解调的方式对所述语义导频信号进行正交相移键控解调，得到语义信道的解调结果，对所述语义信道的解调结果采取低码率的解码方式进行解码，得到所述模型参数比特；
[0168] 采取高阶解调的方式对所述数据信号进行正交振幅调制解调，得到共享信道的解调结果，对所述共享信道的解调结果采取高码率的解码方式进行解码，得到所述语义信息比特。
[0169] 作为一个可选的实施例，所述第二接口模307，具体被配置为
[0170] 利用预置的映射关系，将所述模型参数比特中的0和1的比特形式进行译码，得到模型参数；
[0171] 利用所述映射关系，将所述语义信息比特中的0和1的比特形式译码为多个值域固定的小数，将每个所述值域固定的小数作为一个向量，将全部向量作为关于该目标数据的语义信息。
[0172] 为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请的实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
[0173] 上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的语义通信的发送方法和/或语义通信的接收方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
[0174] 基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请的实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上任意一实施例所述的语义通信的发送方法和/或语义通信的接收方法。
[0175] 图4示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
[0176] 处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本申请实施例所提供的技术方案。
[0177] 存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、静态存储设备、动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本申请实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
[0178] 输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入/输出模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
[0179] 通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
[0180] 总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
[0181] 需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本申请实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
[0182] 上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的语义通信的发送方法和/或语义通信的接收方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
[0183] 基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的语义通信的发送方法和/或语义通信的接收方法。
[0184] 本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD‑ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
[0185] 上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的语义通信的发送方法和/或语义通信的接收方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
[0186] 所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本申请的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请的实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
[0187] 另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本申请的实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本申请的实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本申请的实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本申请的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本申请的实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
[0188] 尽管已经结合了本申请的具体实施例对本申请进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
[0189] 本申请的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本申请的实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
