图5.6-1全双工语义通信系统框架（TW-SC）结构
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图7 受到美国互惠关税影响最大的五种农业食品产品
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5.6语义通信双工技术 5.6.1全双工通信中的无反馈语义通信方案 借助深度学习的联合信源信道编码（JSCC)，收发机可通过端到端训练自适应信道并在低信 噪比下优于传统模块化方案，但其离线训练易因信道与实际环境不匹配而显著降性能。在线训练 或微调虽能缓解退化，却因未知信道模型无法向发射机反向传播梯度，仅能更新接收端权重，效 果有限。生成式对抗网络（Generative AdversarialNetwork,GAN）［47]可在未知信道下通过接收 端学习发射机最佳参数并反馈，但需可靠的反向链路，带来额外开销。若简单将单向方案扩展至 双向，更会引入显著数据与时延负担，因此函需探索一种在训练阶段无需反馈、可实时高效运行 的双向语义通信技术。本节建立了一种新的全双工语义通信系统框架（Two-Way Semantic 输的无线信道分布进行建模，其中接收到的语义特征(称为语义导频)被视为CGAN 的附加信 息，命名为SP-CGAN。利用收发双方节点的权重互易性，TW-SC 可以在本地高效学习，而 不需要在实时微调中交换数据。
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