論文の概要: Optimization of Image Transmission in a Cooperative Semantic Communication Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00433v1
• Date: Sun, 1 Jan 2023 15:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 14:27:52.336318
• Title: Optimization of Image Transmission in a Cooperative Semantic Communication Networks
• Title（参考訳）: 協調意味コミュニケーションネットワークにおける画像伝送の最適化
• Authors: Wenjing Zhang, Yining Wang, Mingzhe Chen, Tao Luo, Dusit Niyato
• Abstract要約: 画像伝送のためのセマンティック通信フレームワークを開発した。 サーバは、セマンティックコミュニケーション技術を用いて、画像の集合を協調的にユーザへ送信する。 抽出した意味情報と原画像との相関関係を測定するために,マルチモーダル・メトリックを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.2233384648671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, a semantic communication framework for image transmission is developed. In the investigated framework, a set of servers cooperatively transmit images to a set of users utilizing semantic communication techniques. To evaluate the performance of studied semantic communication system, a multimodal metric is proposed to measure the correlation between the extracted semantic information and the original image. To meet the ISS requirement of each user, each server must jointly determine the semantic information to be transmitted and the resource blocks (RBs) used for semantic information transmission. We formulate this problem as an optimization problem aiming to minimize each server's transmission latency while reaching the ISS requirement. To solve this problem, a value decomposition based entropy-maximized multi-agent reinforcement learning (RL) is proposed, which enables servers to coordinate for training and execute RB allocation in a distributed manner to approach to a globally optimal performance with less training iterations. Compared to traditional multi-agent RL, the proposed RL improves the valuable action exploration of servers and the probability of finding a globally optimal RB allocation policy based on local observation. Simulation results show that the proposed algorithm can reduce the transmission delay by up to 16.1% compared to traditional multi-agent RL.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像伝送のための意味コミュニケーションフレームワークを開発した。 本研究フレームワークでは,セマンティック通信技術を用いて,複数のサーバが協調して画像を送信する。 研究対象のセマンティックコミュニケーションシステムの性能を評価するために,抽出したセマンティック情報と原画像との相関を計測するマルチモーダルメトリックを提案する。 各サーバは、各ユーザのISS要件を満たすために、送信すべきセマンティック情報と、セマンティック情報送信に使用されるリソースブロック(RB)を共同で決定する必要がある。 ISSの要件に到達しつつ各サーバの送信遅延を最小限に抑えるため,この問題を最適化問題として定式化する。 この問題を解決するために、サーバが分散してrb割り当てを調整し実行し、より少ないトレーニングイテレーションでグローバルに最適なパフォーマンスにアプローチできる、値分解型エントロピー最大化マルチエージェント強化学習(rl)を提案する。 従来のマルチエージェントRLと比較して、提案RLはサーバの貴重なアクション探索を改善し、局所観測に基づくグローバルに最適なRB割り当てポリシーを見つける確率を向上する。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムは従来のマルチエージェントRLと比較して伝送遅延を最大16.1%低減できることがわかった。

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