图4.3-6语义通信（信源信道联合编码）数据校验方案：（a）在应用层进行数据校验；（b）物理
2025-12-29 13:43:59
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该方案在物理层虽然不做传统通信的CRC 校验，但是引入了传输差错程度的校验。传输数 结果则在物理层即进行 ACK/NACK反馈，触发物理层重传。另外，在该方案中引入了一个 与语义算法更强相关的物理层指标作为校验的判断指标。 以神经网络为基础的语义编码输出为连续信号（浮点数)，需要量化为整数，然后转为 比特后进行传输。而整数转比特后，每个比特对整体的差错权重是不同的。即相同的BER 输消息为 S，两个接受消息为 R1,R2．虽然 R1,R2 的 BER 相同，但是由于发生比特错误的位 置不同，导致这两个接收消息相对于发送消息S的差错程度是不同的。 因此,本节建议针对语言通信传输,在物理层定义一个新的指标来衡量传输的差错程度 由于考虑的是两个整数数列的差错程度,因此可以通过引入两个数列的距离来定义这个差错 程度，该指标可以称为 IER(integer error rate)。 假设的整数消息数列分别为=（1,2,···，n）和y=（y1,y2,···,yn);其中
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