論文の概要: Non-Orthogonal Multiple Access Enhanced Multi-User Semantic Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06597v2
• Date: Mon, 20 Nov 2023 08:28:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 20:13:28.421674
• Title: Non-Orthogonal Multiple Access Enhanced Multi-User Semantic Communication
• Title（参考訳）: 非直交多重アクセス強化多ユーザセマンティックコミュニケーション
• Authors: Weizhi Li, Haotai Liang, Chen Dong, Xiaodong Xu, Ping Zhang and Kaijun Liu
• Abstract要約: 本稿では,NomaSC(Non-Orthogonal multiple access)に基づくマルチユーザ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。 システムは、ソース情報の多様性を持つ複数のユーザのセマンティックトランスミッションをサポートすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.231199109999097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication serves as a novel paradigm and attracts the broad interest of researchers. One critical aspect of it is the multi-user semantic communication theory, which can further promote its application to the practical network environment. While most existing works focused on the design of end-to-end single-user semantic transmission, a novel non-orthogonal multiple access (NOMA)-based multi-user semantic communication system named NOMASC is proposed in this paper. The proposed system can support semantic tranmission of multiple users with diverse modalities of source information. To avoid high demand for hardware, an asymmetric quantizer is employed at the end of the semantic encoder for discretizing the continuous full-resolution semantic feature. In addition, a neural network model is proposed for mapping the discrete feature into self-learned symbols and accomplishing intelligent multi-user detection (MUD) at the receiver. Simulation results demonstrate that the proposed system holds good performance in non-orthogonal transmission of multiple user signals and outperforms the other methods, especially at low-to-medium SNRs. Moreover, it has high robustness under various simulation settings and mismatched test scenarios.
• Abstract（参考訳）: 意味コミュニケーションは新しいパラダイムであり、研究者の幅広い関心を惹きつけている。 その重要な側面の1つは、実用的ネットワーク環境への応用をさらに促進できるマルチユーザー意味コミュニケーション理論である。 エンド・ツー・エンドの単一ユーザ・セマンティック・トランスミッションの設計に焦点が当てられているが,NOMASC(Non-orthogonal multiple access)に基づくマルチユーザ・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。 提案システムは,ソース情報の多様なモダリティを持つ複数ユーザの意味変換をサポートする。 ハードウェアの高要求を回避するため、セマンティックエンコーダの最後に非対称量子化器を用い、連続した全解像度セマンティック特徴を識別する。 さらに、離散特徴を自己学習シンボルにマッピングし、受信機でインテリジェントマルチユーザ検出(mud)を実現するために、ニューラルネットワークモデルを提案する。 シミュレーションの結果,提案方式は複数のユーザ信号の非直交伝送において良好に動作し,他の手法,特にSNRにおいて性能に優れていた。 さらに、様々なシミュレーション設定とミスマッチテストシナリオにおいて高いロバスト性を有する。

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