論文の概要: Multi-User Semantic Fusion for Semantic Communications over Degraded Broadcast Channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10556v1
- Date: Sat, 15 Jun 2024 08:19:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 23:53:14.319298
- Title: Multi-User Semantic Fusion for Semantic Communications over Degraded Broadcast Channels
- Title(参考訳): ダウングレードブロードキャストチャンネル上でのセマンティック通信のためのマルチユーザセマンティックフュージョン
- Authors: Tong Wu, Zhiyong Chen, Meixia Tao, Bin Xia, Wenjun Zhang,
- Abstract要約: 我々はDBC上の無線画像伝送のためのマルチユーザセマンティック・フュージョンに基づくセマンティック・コミュニケーション・アプローチを設計する。
提案手法は,これらの意味的特徴を,意味的類似性を利用して効果的に融合する。
実験の結果,提案方式は従来の放送方式よりも優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 43.54161983137697
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Degraded broadcast channels (DBC) are a typical multiuser communication scenario, Semantic communications over DBC still lack in-depth research. In this paper, we design a semantic communications approach based on multi-user semantic fusion for wireless image transmission over DBC. In the proposed method, the transmitter extracts semantic features for two users separately. It then effectively fuses these semantic features for broadcasting by leveraging semantic similarity. Unlike traditional allocation of time, power, or bandwidth, the semantic fusion scheme can dynamically control the weight of the semantic features of the two users to balance the performance between the two users. Considering the different channel state information (CSI) of both users over DBC, a DBC-Aware method is developed that embeds the CSI of both users into the joint source-channel coding encoder and fusion module to adapt to the channel. Experimental results show that the proposed system outperforms the traditional broadcasting schemes.
- Abstract(参考訳): ダウングレード・ブロードキャスト・チャンネル(DBC)は典型的なマルチユーザ通信のシナリオであり、DBC上のセマンティック通信は深い研究を欠いている。
本稿では,DBC上の無線画像伝送のためのマルチユーザセマンティックフュージョンに基づくセマンティック・コミュニケーション・アプローチを設計する。
提案手法では,送信者が2人のユーザに対して個別に意味的特徴を抽出する。
そして、意味的類似性を利用して、これらの意味的特徴を効果的にブロードキャストに融合する。
従来の時間、電力、帯域幅の割り当てとは異なり、セマンティックフュージョンスキームは2人のユーザの意味的特徴の重みを動的に制御し、2人のユーザ間のパフォーマンスのバランスをとることができる。
DBC上の両方のユーザの異なるチャネル状態情報(CSI)を考慮すると、DBC-Aware法は、両方のユーザのCSIをジョイントソースチャネル符号化エンコーダとフュージョンモジュールに埋め込んでチャネルに適応させる。
実験の結果,提案方式は従来の放送方式よりも優れていた。
関連論文リスト
- Variational Source-Channel Coding for Semantic Communication [6.55201432222942]
現在の意味コミュニケーションシステムは一般にオートエンコーダ(AE)としてモデル化されている
AEは、チャネルダイナミクスを効果的にキャプチャできないため、コミュニケーション戦略とAI原則の深い統合を欠いている。
本稿では,従来のコミュニケーションとセマンティックコミュニケーションを区別するデータ歪みの包含について検討する。
意味コミュニケーションシステムを構築するために,VSCC法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-26T03:42:05Z) - Multi-level Reliability Interface for Semantic Communications over Wireless Networks [5.9056146376982]
ジョイントソースチャネル符号化(JSCC)は、ソースメッセージをチャネル入力シンボルに直接マッピングする。
本稿では,新しいマルチレベル信頼性インタフェースを用いて,ソースマッピングとチャネルマッピングを個別に,順次に設計することを提案する。
この研究は、無線ネットワークにおける意味コミュニケーションの実現に向けた重要なステップである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-07T20:15:10Z) - sDAC -- Semantic Digital Analog Converter for Semantic Communications [2.8663473164957303]
セマンティック通信のための新しいセマンティックデジタルアナログコンバータ(sDAC)を提案する。
デジタルおよびアナログの双方向変換を実現するための、単純で効率的かつ生成的なモジュールである。
実験結果から,提案したsDACは優れた生成特性とチャネルの堅牢性を有することが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-26T19:34:03Z) - Agent-driven Generative Semantic Communication with Cross-Modality and Prediction [57.335922373309074]
本稿では,強化学習に基づくエージェント駆動型ジェネリック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。
本研究では, エージェント支援型セマンティックエンコーダを開発し, 適応的セマンティック抽出とサンプリングを行う。
設計モデルの有効性をUA-DETRACデータセットを用いて検証し、全体的なA-GSCフレームワークの性能向上を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T13:24:27Z) - Reasoning with the Theory of Mind for Pragmatic Semantic Communication [62.87895431431273]
本稿では,実用的な意味コミュニケーションフレームワークを提案する。
2つの知性エージェント間の効果的な目標指向情報共有を可能にする。
数値的な評価は、少ないビット量で効率的な通信を実現するためのフレームワークの能力を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T03:36:19Z) - Semantics Alignment via Split Learning for Resilient Multi-User Semantic
Communication [56.54422521327698]
最近の意味コミュニケーションの研究は、ディープジョイントソースやチャネルコーディング(DeepJSCC)のようなニューラルネットワーク(NN)ベースのトランシーバに依存している。
従来のトランシーバとは異なり、これらのニューラルトランシーバは実際のソースデータとチャネルを使用してトレーニング可能であり、セマンティクスを抽出し通信することができる。
本稿では,分割学習(SL)と部分的NN微調整技術を活用する分散学習ベースソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T20:29:55Z) - Communication-Efficient Framework for Distributed Image Semantic
Wireless Transmission [68.69108124451263]
IoTデバイスを用いたマルチタスク分散画像伝送のためのFederated Learning-based semantic communication (FLSC)フレームワーク。
各リンクは階層型視覚変換器(HVT)ベースの抽出器とタスク適応トランスレータで構成される。
チャネル状態情報に基づく多重出力多重出力伝送モジュール。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-07T16:32:14Z) - Alternate Learning based Sparse Semantic Communications for Visual
Transmission [13.319988526342527]
セマンティック通信(Semantic Communication, SemCom)は、従来のビットレベルの正確な伝送よりも優れていることを示す。
本稿では,SparseSBC という視覚伝達のための代替学習システム SemCom を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T03:34:16Z) - Causal Semantic Communication for Digital Twins: A Generalizable
Imitation Learning Approach [74.25870052841226]
デジタルツイン(DT)は、物理世界の仮想表現と通信(例えば6G)、コンピュータ、人工知能(AI)技術を活用して、多くの接続されたインテリジェンスサービスを実現する。
無線システムは、厳密な通信制約下での情報意思決定を容易にするために意味コミュニケーション(SC)のパラダイムを利用することができる。
DTベースの無線システムでは,因果意味通信(CSC)と呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T00:15:00Z) - One-to-Many Semantic Communication Systems: Design, Implementation,
Performance Evaluation [35.21413988605204]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-20T02:48:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。