上海科技大学知识管理系统

本发明涉及一种离散面向任务的联合信源信道编码框架，在编码表示中量化了信息性鲁棒性权衡，并旨在最大化编码冗余以提高鲁棒性，同时为下游推理任务保留足够的信息。它解决了提高鲁棒性和在没有额外通信开销的情况下为下游推理任务保留足够的相关信息之间的矛盾。由于互信息的计算难处理性，本发明利用变分近似技术导出了目标的可处理变分上界。变分分布由接收器处的基于学习的推理模型参数化，并通过端到端训练进行优化。基于联合信源信道编码框架，开发具有离散表示的面向任务的通信方案，引入概率矢量量化机制以将数据样本编码为信息离散表示，并且具有有限点星座的数字调制模块将离散表示发送到接收器进行推理任务。解决了数字传输下发射机和接收机之间的协作推理问题。