論文の概要: A Multi-Task Oriented Semantic Communication Framework for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12997v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 12:04:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 07:17:26.086338
• Title: A Multi-Task Oriented Semantic Communication Framework for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自律走行車のためのマルチタスク指向セマンティック通信フレームワーク
• Authors: Eslam Eldeeb, Mohammad Shehab, Hirley Alves,
• Abstract要約: 本研究は、コネクテッドおよび自律走行車のためのマルチタスク指向のセマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 道路交通標識のセマンティックエンコーディングを行う畳み込みオートエンコーダ(CAE)を提案する。 これらの符号化された画像は、気象条件の厳しい衛星を通して、あるCAVから別のCAVに送信される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.779316179788962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task-oriented semantic communication is an emerging technology that transmits only the relevant semantics of a message instead of the whole message to achieve a specific task. It reduces latency, compresses the data, and is more robust in low SNR scenarios. This work presents a multi-task-oriented semantic communication framework for connected and autonomous vehicles (CAVs). We propose a convolutional autoencoder (CAE) that performs the semantic encoding of the road traffic signs. These encoded images are then transmitted from one CAV to another CAV through satellite in challenging weather conditions where visibility is impaired. In addition, we propose task-oriented semantic decoders for image reconstruction and classification tasks. Simulation results show that the proposed framework outperforms the conventional schemes, such as QAM-16, regarding the reconstructed image's similarity and the classification's accuracy. In addition, it can save up to 89 % of the bandwidth by sending fewer bits.
• Abstract（参考訳）: タスク指向セマンティックコミュニケーションは、特定のタスクを達成するためにメッセージ全体ではなく、メッセージの関連するセマンティクスのみを送信する新興技術である。 レイテンシを低減し、データを圧縮し、低SNRシナリオでより堅牢である。 本研究では、コネクテッド・自動運転車(CAV)のためのマルチタスク指向のセマンティック・コミュニケーション・フレームワークを提案する。 道路交通標識のセマンティックエンコーディングを行う畳み込みオートエンコーダ(CAE)を提案する。 これらの符号化された画像は、可視性に障害のある気象条件下で衛星を介して、あるCAVから別のCAVに送信される。 さらに,画像再構成と分類タスクのためのタスク指向セマンティックデコーダを提案する。 シミュレーションの結果,提案手法は,再構成画像の類似性や分類精度に関して,QAM-16などの従来の手法よりも優れていた。 さらに、より少ないビットを送信することで、最大99%の帯域幅を節約できる。

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