論文の概要: Performance Limits of a Deep Learning-Enabled Text Semantic Communication under Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14702v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 09:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 20:49:27.786186
• Title: Performance Limits of a Deep Learning-Enabled Text Semantic Communication under Interference
• Title（参考訳）: 干渉による深層学習可能なテキストセマンティックコミュニケーションの性能限界
• Authors: Tilahun M. Getu, Walid Saad, Georges Kaddoum, and Mehdi Bennis
• Abstract要約: 深層学習(DL)対応セマンティックコミュニケーション(SemCom)が6Gイネーブルとして登場した。 このようなセマンティック中心の設計の利点は、相当なセマンティックノイズを引き起こす電波干渉(RFI)によって制限される。 本稿では,テキストSemComシステムであるDeepSCの性能限界について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.91583691993071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A deep learning (DL)-enabled semantic communication (SemCom) has emerged as a 6G enabler while promising to minimize power usage, bandwidth consumption, and transmission delay by minimizing irrelevant information transmission. However, the benefits of such a semantic-centric design can be limited by radio frequency interference (RFI) that causes substantial semantic noise. The impact of semantic noise due to interference can be alleviated using an interference-resistant and robust (IR$^2$) SemCom design. Nevertheless, no such design exists yet. To shed light on this knowledge gap and stimulate fundamental research on IR$^2$ SemCom, the performance limits of a text SemCom system named DeepSC are studied in the presence of (multi-interferer) RFI. By introducing a principled probabilistic framework for SemCom, we show that DeepSC produces semantically irrelevant sentences as the power of (multi-interferer) RFI gets very large. We also derive DeepSC's practical limits and a lower bound on its outage probability under multi-interferer RFI. Toward a fundamental 6G design for an IR$^2$ SemCom, moreover, we propose a generic lifelong DL-based IR$^2$ SemCom system. Eventually, we corroborate the derived performance limits with Monte Carlo simulations and computer experiments, which also affirm the vulnerability of DeepSC and DL-enabled text SemCom to a wireless attack using RFI.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)対応セマンティックコミュニケーション(SemCom)が6Gイネーブルとして登場し、無関係な情報伝送を最小化して電力使用量、帯域使用量、伝送遅延を最小化する。 しかし、このようなセマンティック中心の設計の利点は、相当なセマンティックノイズを引き起こす電波干渉(RFI)によって制限される。 干渉によるセマンティックノイズの影響は、干渉耐性とロバスト(IR$^2$)SemCom設計を用いて緩和することができる。 しかし、そのようなデザインは存在しない。 この知識ギャップを明らかにし、IR$^2$ SemComに関する基礎研究を刺激するために、DeepSCというテキストSemComシステムの性能限界を(マルチインターフェラー)RFIの存在下で研究した。 SemComの原則的確率的フレームワークを導入することで、(マルチインターフェラー)RFIのパワーが非常に大きくなるにつれて、DeepSCは意味的に無関係な文を生成することを示す。 また,多干渉RFI下でのDeepSCの実用限界と停止確率の低い値も導出する。 IR$^2$ SemCom の基本的な 6G 設計に向けて,汎用寿命の DL ベース IR$^2$ SemCom システムを提案する。 最終的に、モンテカルロシミュレーションとコンピュータ実験によって導出された性能限界を一致させ、rfiを用いたワイヤレス攻撃に対するdeepscとdl対応テキストsemcomの脆弱性を確証する。

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