一种信号传输方法、装置及系统与流程

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种信号传输方法、装置及系统。

背景技术：

1、目前的通信方案采用深度信源信道联合编码的方法，在特定数据集下，通过训练完成的深度神经网络模型来来实现编码操作以及译码操作。这种通信方案能够利用深度神经网络模型的特征提取能力和恢复能力来实现信号的传输。

2、然而，在实际传输过程中，信道噪声随时间变化，存在信道衰落问题，而现有技术中的深度神经网络模型由于具有大量参数，实时更新存在难度，其在整个传输过程中不做任何改动，因此，现有技术只在特定的信道噪声的统计特性下性能显著，可拓展性较差，传输效果也有待提升。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本技术提供了一种信号传输方法、装置及系统，能够克服编码操作的参数、译码操作的参数无法根据信道状态变化而实时训练和更新的问题，减小由于信道噪声随时间变化对信号传输造成的影响。

2、第一方面，提供了一种信号传输方法，包括：

3、第一设备对第一数据进行编码操作得到第一编码信号；

4、上述第一设备对上述第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号；

5、其中，上述编码操作是通过编码模型实现的，上述发送预处理的参数是基于第一数据集中的多个数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一设备和第二设备之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，该第一数据集是该编码模型的训练集，该编码信号通过该编码模型计算得到，上述第一数据属于该第二数据集。

6、上述方案中，将对编码操作的参数在信道的不同状态下重新训练或更新的复杂度转移至编码操作之后的发送预处理的参数更新，能够减少对计算资源的消耗，并克服编码操作的参数无法根据信道状态变化而实时训练和更新的问题，即能够固定在整个信号传输过程中的编码操作的参数。进一步，发送预处理的参数随信道噪声的统计特性而改变，即能够随信道状态而改变，从而能够有效降低信道噪声在信号传输过程中造成的影响，增加了对抗信道噪声随时间变化的能力，提升了信号的传输效果。更进一步，发送预处理的参数基于第一设备和第二设备之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性计算得到，有利于在每次信号传输过程的前期，即具有本次信号传输的时间特征的信道噪声样本较少的情境中，通过利用之前若干次信号传输的大量信道噪声样本来辅助估计信道噪声的统计特性，进而表征信道状态，从而学习到更准确的信道噪声的信息，辅助发送预处理的参数优化，获得更好的传输鲁棒性。

7、在一些可能的实现方式中，上述统计特性包括以下中的一种或者多种：算术平均数、几何平均数、调和平均数、加权平均数、平方平均数、中位数、中列数、众数、极差、指数平均数、截断均值、平均绝对偏差、样本方差、总体方差。

8、上述方案中，能够根据信号的不同信息计算得到发送预处理的参数，充分挖掘了信号内部的统计特性，使得信号传输方法能够适应不同情境下的计算需求，从而获得更好的传输效果。

9、在一些可能的实现方式中，在上述第一设备对第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号之前，上述方法还包括：

10、上述第一设备接收上述第二设备发送的信息，从而计算得到上述发送预处理的参数，其中，该信息是基于上述第一设备和第二设备之间对上述第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的。

11、上述方案中，第二设备将计算所需要的信息反馈给第一设备，辅助第一设备的发送预处理的参数的优化，通过这种交互方式，使发送预处理的参数的优化过程可以结合信道噪声的统计特性的时间相关性，从而使发送预处理的参数能够灵活地随时间更新，增强了对抗信道噪声随时间变化的能力。

12、在一些可能的实现方式中，前述编码模型是通过神经网络实现的。

13、上述方案中，第一数据经由神经网络提取特征，能够利用神经网络的特征提取能力，特别是其具有的抗扰动能力来实现编码操作，从而得到具有鲁棒性的第一编码信号，获得良好的压缩效果。

14、在一些可能的实现方式中，前述发送预处理是线性运算，该发送预处理的参数包括第一矩阵。

15、上述方案中，采用线性运算进行发送预处理，能够降低计算复杂度，加快计算速度，减少对计算资源的消耗，提高计算效率，从而实现发送预处理的参数实时更新。

16、在一些可能的实现方式中，在上述第一设备对第一数据进行编码操作得到第一编码信号之前，上述方法还包括：

17、上述第一设备获取上述第一数据的第一标签；

18、上述第一设备对第一数据进行编码操作得到第一编码信号，包括：

19、上述第一设备对上述第一数据进行第一编码操作得到所述第一编码信号；

20、上述第一设备对上述第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号，包括：

21、上述第一设备对上述第一编码信号进行第一发送预处理得到上述第一处理信号；

22、其中，上述编码操作包括上述第一编码操作在内的多个编码操作，该第一编码操作是根据上述第一标签确定的，上述发送预处理包括上述第一发送预处理在内的多个发送预处理，该第一发送预处理的参数是基于上述第一数据集中的多个具有上述第一标签的数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一设备和上述第二设备之间对上述第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的。

23、上述方案中，通过利用第一数据的第一标签为其选择对应的编码操作以及计算对应的发送预处理的参数，能够充分利用第一数据内部的语义信息，获得更好的压缩与传输效果。

24、在一些可能的实现方式中，在上述第一设备对上述第一编码信号进行第一发送预处理得到上述第一处理信号之后，上述方法还包括：

25、上述第一设备将包括上述第一处理信号在内的多个处理信号汇聚成第一序列，其中，该第一序列中标签相同的处理信号共用标签。

26、上述方案中，将具有标签的多个处理信号一起传输，并且，标签相同的处理信号共用标签，这样既能够实现处理信号及其标签信息的传递，又能够节约标签资源，减少传输的数据量。

27、在一些可能的实现方式中，上述第一序列包括上述第一标签以及该第一标签对应的处理信号。

28、上述方案中，将具有第一标签的多个处理信号汇聚成第一序列后再一起传输，能够节约标签资源，使信号传输方法适用于一次传输少量信号的情境。

29、在一些可能的实现方式中，上述第一序列包括k-1个标签以及k个标签各自对应的处理信号。

30、上述方案中，将具有不同标签的多个处理信号汇聚成第一序列后再一起传输，并且在多个待传输的处理信号具有k个标签的情况下，只使用k-1个标签就能够实现这些处理信号的传输，这样既能够实现处理信号及其标签信息的传递，又能够节约标签资源，使信号传输方法适用于一次传输大量信号的情境。

31、在一些可能的实现方式中，上述第一序列包括k个标签以及k个标签各自对应的处理信号。

32、上述方案中，将具有不同标签的多个处理信号汇聚成第一序列后再一起传输，这样既能够实现处理信号及其标签信息的传递，又能够节约标签资源，使信号传输方法适用于一次传输大量信号的情境。

33、第二方面，提供了一种信号传输方法，包括：

34、第二设备接收第一传输信号；

35、上述第二设备对上述第一传输信号进行接收预处理得到第二处理信号；

36、上述第二设备对上述第二处理信号进行译码操作得到第二数据；

37、其中，上述第一传输信号是基于第一设备产生的第一处理信号生成的，上述接收预处理的参数是基于第一数据集中的多个数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一设备和上述第二设备之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，该第一处理信号通过该第二数据集中的数据计算得到，该编码信号由该第一设备产生，上述译码操作是通过译码模型实现的，该译码模型以该第一数据集作为训练集。

38、上述方案中，将对译码操作的参数在信道的不同状态下重新训练或更新的复杂度转移至译码操作之前的接收预处理的参数更新，能够减少对计算资源的消耗，并克服译码操作的参数无法根据信道状态变化而实时训练和更新的问题，即能够固定在整个信号传输过程中的译码操作的参数。进一步，接收预处理的参数随信道噪声的统计特性而改变，即能够随信道状态而改变，从而能够有效降低信道噪声在信号传输过程中造成的影响，增加了对抗信道噪声随时间变化的能力，提升了信号的传输效果。更进一步，接收预处理的参数基于第一设备和第二设备之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性计算得到，有利于在每次信号传输过程的前期，即具有本次信号传输的时间特征的信道噪声样本较少的情境中，通过利用之前若干次信号传输的大量信道噪声样本来辅助估计信道噪声的统计特性，进而表征信道状态，从而学习到更准确的信道噪声的信息，辅助接收预处理的参数优化，获得更好的传输鲁棒性。

39、在一些可能的实现方式中，上述统计特性包括以下中的一种或者多种：算术平均数、几何平均数、调和平均数、加权平均数、平方平均数、中位数、中列数、众数、极差、指数平均数、截断均值、平均绝对偏差、样本方差、总体方差。

40、上述方案中，能够根据信号的不同信息计算得到发送预处理的参数，充分挖掘了信号内部的统计特性，使得信号传输方法能够适应不同情境下的计算需求，从而获得更好的传输效果。

41、在一些可能的实现方式中，前述译码模型是通过神经网络实现的。

42、上述方案中，利用神经网络的特征提取能力，特别是其具有的抗扰动能力来对第二处理信号进行恢复，能够提高信号传输的准确性和稳定性。

43、在一些可能的实现方式中，前述接收预处理是线性运算，该接收预处理的参数包括第二矩阵和第三矩阵，其中，该第二矩阵是基于第一矩阵确定的，该第三矩阵是基于该第一矩阵以及该第二矩阵确定的，该第一矩阵是上述第一设备的发送预处理的参数，上述第一设备的发送预处理是线性运算。

44、上述方案中，采用线性运算进行接收预处理，能够降低计算复杂度，加快计算速度，减少对计算资源的消耗，提高计算效率，从而实现接收预处理的参数实时更新。

45、在一些可能的实现方式中，在上述第二设备对上述第一传输信号进行接收预处理得到第二处理信号之前，上述方法还包括：

46、上述第二设备获取上述第一传输信号的第一标签；

47、上述第二设备对上述第一传输信号进行接收预处理得到第二处理信号，包括：

48、上述第二设备对上述第一传输信号进行第一接收预处理得到上述第二处理信号；

49、上述第二设备对上述第二处理信号进行译码操作得到第二数据，包括：

50、上述第二设备对上述第二处理信号进行第一译码操作得到上述第二数据；

51、其中，上述接收预处理包括上述第一接收预处理在内的多个接收预处理，该第一接收预处理的参数是基于上述第一数据集中的多个具有上述第一标签的数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一设备和上述第二设备之间对上述第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，该编码信号由上述第一设备产生，上述译码操作包括上述第一译码操作在内的多个译码操作，该第一译码操作是根据上述第一标签确定的。

52、上述方案中，通过利用第一传输信号的第一标签为其计算对应的接收预处理的参数以及选择对应的译码操作，能够充分利用第一传输信号内部的语义信息，获得更好的压缩与传输效果。

53、在一些可能的实现方式中，上述第二设备接收第一传输信号，包括：

54、上述第二设备接收第二序列；

55、上述第二设备对上述第二序列提取上述第一传输信号；

56、其中，上述第二序列是基于上述第一设备产生的第一序列生成的，该第一序列包括上述第一处理信号。

57、上述方案中，第二序列包括具有标签的多个处理信号，并且，标签相同的处理信号共用标签，这样既能够实现处理信号及其标签信息的传递，又能够节约标签资源，减少传输的数据量。

58、第三方面，提供了一种信号传输方法，包括：

59、第一设备对第一数据进行编码操作得到第一编码信号；

60、上述第一设备对上述第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号；

61、第二设备接收第一传输信号；

62、上述第二设备对上述第一传输信号进行接收预处理得到第二处理信号；

63、上述第二设备对上述第二处理信号进行译码操作得到第二数据；

64、其中，上述编码操作是通过编码模型实现的，上述发送预处理的参数是基于第一数据集中的多个数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一设备和上述第二设备之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，该第一数据集是该编码模型的训练集，上述第一数据属于该第二数据集，上述第一传输信号是基于上述第一处理信号生成的，上述接收预处理的参数是基于该第一数据集中的多个数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一设备和上述第二设备之间对该第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，上述译码操作是通过译码模型实现的，该译码模型以该第一数据集作为训练集。

65、上述方案中，将对编码操作的参数、译码操作的参数在信道的不同状态下重新训练或更新的复杂度分别转移至编码操作之后的发送预处理的参数更新、译码操作之前的接收预处理的参数更新，这样能够减少对计算资源的消耗，并克服编码操作的参数、译码操作的参数无法根据信道状态变化而实时训练和更新的问题，即能够固定在整个信号传输过程中的译编码操作的参数以及译码操作的参数。进一步，发送预处理的参数以及接收预处理的参数随信道噪声的统计特性而改变，即能够随信道状态而改变，从而能够有效降低信道噪声在信号传输过程中造成的影响，增加了对抗信道噪声随时间变化的能力，提升了信号的传输效果。更进一步，发送预处理的参数以及接收预处理的参数基于第一设备和第二设备之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性计算得到，有利于在每次信号传输过程的前期，即具有本次信号传输的时间特征的信道噪声样本较少的情境中，通过利用之前若干次信号传输的大量信道噪声样本来辅助估计信道噪声的统计特性，进而表征信道状态，从而学习到更准确的信道噪声的信息，辅助发送预处理的参数以及接收预处理的参数的优化，获得更好的传输鲁棒性。

66、在一些可能的实现方式中，上述第一数据具有第一标签。

67、上述方案中，第一数据的第一标签包含了第一数据内部的语义信息，能够为获得更好的信号传输效果提供额外信息。

68、在一些可能的实现方式中，上述第一设备对第一数据进行编码操作得到第一编码信号，包括：

69、上述第一设备对上述第一数据进行第一编码操作得到上述第一编码信号，其中，上述编码操作包括该第一编码操作在内的多个编码操作，该第一编码操作是根据上述第一标签确定的。

70、上述方案中，通过利用第一数据的第一标签为其选择对应的编码操作，能够充分利用第一数据内部的语义信息，获得更好的压缩与传输效果。

71、在一些可能的实现方式中，上述第一设备对上述第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号，包括：

72、上述第一设备对上述第一编码信号进行第一发送预处理得到上述第一处理信号，其中，上述发送预处理包括该第一发送预处理在内的多个发送预处理，该第一发送预处理的参数是基于上述第一数据集中的多个具有上述第一标签的数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一设备和上述第二设备之间对上述第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的。

73、上述方案中，通过利用第一数据的第一标签为其计算对应的发送预处理的参数，能够充分利用第一数据内部的语义信息，获得更好的压缩与传输效果。

74、在一些可能的实现方式中，上述第二设备对上述第一传输信号进行接收预处理得到第二处理信号，包括：

75、上述第二设备对上述第一传输信号进行第一接收预处理得到上述第二处理信号，其中，上述接收预处理包括该第一接收预处理在内的多个接收预处理，该第一接收预处理的参数是基于上述第一数据集中的多个具有上述第一标签的数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一设备和上述第二设备之间对上述第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的。

76、上述方案中，通过利用第一数据的第一标签为其计算对应的接收预处理的参数，能够充分利用第一数据内部的语义信息，获得更好的压缩与传输效果。

77、在一些可能的实现方式中，上述第二设备对上述第二处理信号进行译码操作得到第二数据，包括：

78、上述第二设备对上述第二处理信号进行第一译码操作得到上述第二数据，其中，上述译码操作包括该第一译码操作在内的多个译码操作，该第一译码操作是根据上述第一标签确定的。

79、上述方案中，通过利用第一数据的第一标签为其选择对应的译码操作，能够充分利用第一数据内部的语义信息，获得更好的压缩与传输效果。

80、在一些可能的实现方式中，上述第二设备接收第一传输信号，包括：

81、上述第一设备将包括上述第一处理信号在内的多个处理信号汇聚成第一序列；

82、上述第二设备接收第二序列；

83、上述第二设备对上述第二序列提取上述第一传输信号；

84、其中，上述第一序列中标签相同的处理信号共用标签，上述第二序列是基于该第一序列生成的。

85、上述方案中，将具有标签的多个处理信号一起传输，并且，标签相同的处理信号共用标签，这样既能够实现处理信号及其标签信息的传递，又能够节约标签资源，减少传输的数据量。

86、第四方面，提供了一种信号传输装置，包括：编码模块以及发送预处理模块，

87、上述编码模块用于对第一数据进行编码操作得到第一编码信号；

88、上述发送预处理模块用于对上述第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号；

89、其中，上述编码操作是通过编码模型实现的，上述发送预处理的参数是基于第一数据集中的多个数据的多个编码信号的统计特性以及上述装置和第二装置之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，该第一数据集是该编码模型的训练集，该编码信号通过该编码模型计算得到，上述第一数据属于该第二数据集。

90、在一些可能的实现方式中，上述统计特性包括以下中的一种或者多种：算术平均数、几何平均数、调和平均数、加权平均数、平方平均数、中位数、中列数、众数、极差、指数平均数、截断均值、平均绝对偏差、样本方差、总体方差。

91、在一些可能的实现方式中，上述装置还包括第一接收模块，在上述发送预处理模块用于对上述第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号之前，上述第一接收模块用于接收上述第二装置发送的信息，从而计算得到上述发送预处理的参数，其中，该信息是基于上述装置和第二装置之间对上述数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的。

92、在一些可能的实现方式中，前述编码模型是通过神经网络实现的。

93、在一些可能的实现方式中，前述发送预处理是线性运算，该发送预处理的参数包括第一矩阵。

94、在一些可能的实现方式中，上述装置还包括第一获取模块，

95、上述第一获取模块用于获取上述第一数据的第一标签；

96、上述编码模块具体用于对上述第一数据进行第一编码操作得到上述第一编码信号；

97、上述发送预处理模块具体用于对上述第一编码信号进行第一发送预处理得到上述第一处理信号；

98、其中，上述编码操作包括上述第一编码操作在内的多个编码操作，该第一编码操作是根据上述第一标签确定的，上述发送预处理包括上述第一发送预处理在内的多个发送预处理，该第一发送预处理的参数是基于上述第一数据集中的多个具有上述第一标签的数据的多个编码信号的统计特性以及上述装置和上述第二装置之间对上述第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的。

99、在一些可能的实现方式中，上述装置还包括汇聚模块，在上述发送预处理模块具体用于对上述第一编码信号进行第一发送预处理得到上述第一处理信号之后，上述汇聚模块用于将包括上述第一处理信号在内的多个处理信号汇聚成第一序列，其中，该第一序列中标签相同的处理信号共用标签。

100、在一些可能的实现方式中，上述第一序列包括上述第一标签以及该第一标签对应的处理信号。

101、在一些可能的实现方式中，上述第一序列包括k-1个标签以及k个标签各自对应的处理信号。

102、在一些可能的实现方式中，上述第一序列包括k个标签以及k个标签各自对应的处理信号。

103、第五方面，提供了一种信号传输装置，包括：第二接收模块、接收预处理模块以及译码模块，

104、上述第二接收模块用于接收第一传输信号，

105、上述接收预处理模块用于对上述第一传输信号进行接收预处理得到第二处理信号；

106、上述译码模块用于对上述第二处理信号进行译码操作得到第二数据；

107、其中，上述第一传输信号是基于第一装置产生的第一处理信号生成的，上述接收预处理的参数是基于第一数据集中的多个数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一设备和上述第二设备之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，该第一处理信号通过该第二数据集中的数据计算得到，该编码信号由该第一装置产生，上述译码操作是通过译码模型实现的，该译码模型以该第一数据集作为训练集。

108、在一些可能的实现方式中，上述统计特性包括以下中的一种或者多种：算术平均数、几何平均数、调和平均数、加权平均数、平方平均数、中位数、中列数、众数、极差、指数平均数、截断均值、平均绝对偏差、样本方差、总体方差。

109、在一些可能的实现方式中，前述译码模型是通过神经网络实现的。

110、在一些可能的实现方式中，前述接收预处理是线性运算，该接收预处理的参数包括第二矩阵和第三矩阵，其中，该第二矩阵是基于第一矩阵确定的，该第三矩阵是基于该第一矩阵以及该第二矩阵确定的，该第一矩阵是上述第一装置的发送预处理的参数，上述第一装置的发送预处理是线性运算。

111、在一些可能的实现方式中，上述装置还包括第二获取模块，

112、上述第二获取模块用于获取上述第一传输信号的第一标签；

113、上述接收预处理模块具体用于对上述第一传输信号进行第一接收预处理得到上述第二处理信号；

114、上述译码模块具体用于对上述第二处理信号进行第一译码操作得到上述第二数据；

115、其中，上述接收预处理包括上述第一接收预处理在内的多个接收预处理，该第一接收预处理的参数是基于上述第一数据集中的多个具有上述第一标签的数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一装置和上述装置之间对上述第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，该编码信号由上述第一装置产生，上述译码操作包括上述第一译码操作在内的多个译码操作，该第一译码操作是根据上述第一标签确定的。

116、在一些可能的实现方式中，上述第二接收模块具体用于：接收第二序列，对该第二序列提取上述第一传输信号，其中，该第二序列是基于上述第一装置产生的第一序列生成的，该第一序列包括上述第一处理信号。

117、第六方面，提供了一种信号传输系统，包括：第一装置以及第二装置，

118、上述第一装置用于对第一数据进行编码操作得到第一编码信号；

119、上述第一装置还用于对上述第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号；

120、上述第二装置用于接收第一传输信号；

121、上述第二装置还用于对上述第一传输信号进行接收预处理得到第二处理信号；

122、上述第二装置还用于对上述第二处理信号进行译码操作得到第二数据。

123、其中，上述编码操作是通过编码模型实现的，上述发送预处理的参数是基于第一数据集中的多个数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一装置和上述第二装置之间对第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，该第一数据集是该编码模型的训练集，该编码信号通过该编码模型计算得到，上述第一数据属于该第二数据集，上述第一传输信号是基于上述第一处理信号生成的，上述接收预处理的参数是基于该第一数据集中的多个数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一装置和上述第二装置之间对该第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的，上述译码操作是通过译码模型实现的，该译码模型以该第一数据集作为训练集。

124、在一些可能的实现方式中，上述第一数据具有第一标签。

125、在一些可能的实现方式中，上述第一装置具体用于：对上述第一数据进行第一编码操作得到上述第一编码信号，其中，上述编码操作包括该第一编码操作在内的多个编码操作，该第一编码操作是根据上述第一标签确定的。

126、在一些可能的实现方式中，上述第一装置具体用于：对上述第一编码信号进行第一发送预处理得到上述第一处理信号，其中，上述发送预处理包括该第一发送预处理在内的多个发送预处理，该第一发送预处理的参数是基于上述第一数据集中的多个具有上述第一标签的数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一装置和上述第二装置之间对上述第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的。

127、在一些可能的实现方式中，上述第二装置具体用于：对上述第一传输信号进行第一接收预处理得到上述第二处理信号，其中，上述接收预处理包括该第一接收预处理在内的多个接收预处理，该第一接收预处理的参数是基于上述第一数据集中的多个具有上述第一标签的数据的多个编码信号的统计特性以及上述第一装置和上述第二装置之间对上述第二数据集中的数据进行传输的信道噪声的统计特性确定的。

128、在一些可能的实现方式中，上述第二装置具体用于：对上述第二处理信号进行第一译码操作得到上述第二数据，其中，上述译码操作包括该第一译码操作在内的多个译码操作，该第一译码操作是根据上述第一标签确定的。

129、在一些可能的实现方式中，在上述第一装置还用于对上述第一编码信号进行发送预处理得到第一处理信号之后，上述第一装置还用于：将包括上述第一处理信号在内的多个处理信号汇聚成第一序列；

130、上述第二装置具体用于：接收第二序列，对该第二序列提取上述第一传输信号；

131、其中，上述第一序列中标签相同的处理信号共用标签，上述第二序列是基于该第一序列生成的。

132、第七方面，提供了一种计算设备集群，包括至少一个计算设备，每个计算设备包括处理器和存储器；

133、上述至少一个计算设备的处理器用于执行上述至少一个计算设备的存储器中存储的指令，以使得上述计算设备集群执行如第一方面任一项、第二方面任一项或者第三方面任一项的方法。

134、第八方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当上述指令被计算设备集群运行时，使得上述计算设备集群执行如第一方面任一项、第二方面任一项或者第三方面任一项的方法。

135、第九方面，提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序指令，当上述计算机程序指令由计算设备集群执行时，上述计算设备集群执行如第一方面任一项、第二方面任一项或者第三方面任一项的方法。