論文の概要: One-to-Many Semantic Communication Systems: Design, Implementation, Performance Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09425v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 02:48:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 17:33:01.712944
• Title: One-to-Many Semantic Communication Systems: Design, Implementation, Performance Evaluation
• Title（参考訳）: 一対多意味コミュニケーションシステム:設計、実装、性能評価
• Authors: Han Hu, Xingwu Zhu, Fuhui Zhou, Wei Wu, Rose Qingyang Hu, and Hongbo Zhu
• Abstract要約: MR_DeepSCと呼ばれる一対一のセマンティック通信システムを提案する。 異なるユーザに対するセマンティック機能を活用することで、異なるユーザを区別するためにセマンティック認識が構築される。 提案したMR_DeepSCはBLEUスコアで最高の性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.21413988605204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication in the 6G era has been deemed a promising communication paradigm to break through the bottleneck of traditional communications. However, its applications for the multi-user scenario, especially the broadcasting case, remain under-explored. To effectively exploit the benefits enabled by semantic communication, in this paper, we propose a one-to-many semantic communication system. Specifically, we propose a deep neural network (DNN) enabled semantic communication system called MR\_DeepSC. By leveraging semantic features for different users, a semantic recognizer based on the pre-trained model, i.e., DistilBERT, is built to distinguish different users. Furthermore, the transfer learning is adopted to speed up the training of new receiver networks. Simulation results demonstrate that the proposed MR\_DeepSC can achieve the best performance in terms of BLEU score than the other benchmarks under different channel conditions, especially in the low signal-to-noise ratio (SNR) regime.
• Abstract（参考訳）: 6G時代の意味コミュニケーションは、従来のコミュニケーションのボトルネックを突破する有望なコミュニケーションパラダイムとみなされてきた。 しかし、マルチユーザシナリオ、特にブロードキャスティングケースに対するその応用は未検討のままである。 本稿では,セマンティックコミュニケーションによるメリットを効果的に活用するために,一対多のセマンティックコミュニケーションシステムを提案する。 具体的には、MR\_DeepSCと呼ばれるディープニューラルネットワーク(DNN)を利用したセマンティック通信システムを提案する。 異なるユーザに対するセマンティック機能を活用することで、事前訓練されたモデル、すなわちDistilBERTに基づくセマンティック認識が、異なるユーザを区別するために構築される。 さらに、新しい受信ネットワークのトレーニングを高速化するために、転送学習を採用する。 シミュレーションの結果,提案するmr\_deepscは,異なるチャネル条件,特に低信号対雑音比 (snr) 環境下でのbleuスコアにおいて,最良性能が得られることがわかった。

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