論文の概要: Prompt-Assisted Semantic Interference Cancellation on Moderate Interference Channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04283v1
- Date: Thu, 8 Aug 2024 07:41:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 16:17:56.679227
- Title: Prompt-Assisted Semantic Interference Cancellation on Moderate Interference Channels
- Title（参考訳）: 周期的干渉チャンネルにおけるプロンプト支援セマンティック干渉キャンセラ
- Authors: Zian Meng, Qiang Li, Ashish Pandharipande, Xiaohu Ge,
- Abstract要約: セマンティックコミュニケーションを用いた干渉管理の新しい視点について考察する。
深層学習に基づくアクセシブ・アシブ・セマンティック・インターセプション・キャンセリングの新しい枠組みを提案する。
DeepPASICは、適度な干渉条件下で従来の干渉管理戦略より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.226643469720344
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of conventional interference management strategies degrades when interference power is comparable to signal power. We consider a new perspective on interference management using semantic communication. Specifically, a multi-user semantic communication system is considered on moderate interference channels (ICs), for which a novel framework of deep learning-based prompt-assisted semantic interference cancellation (DeepPASIC) is proposed. Each transmitted signal is partitioned into common and private parts. The common parts of different users are transmitted simultaneously in a shared medium, resulting in superposition. The private part, on the other hand, serves as a prompt to assist in canceling the interference suffered by the common part at the semantic level. Simulation results demonstrate that the proposed DeepPASIC outperforms conventional interference management strategies under moderate interference conditions.
- Abstract（参考訳）: 従来の干渉管理戦略の性能は、干渉電力が信号電力に匹敵するときに低下する。
セマンティックコミュニケーションを用いた干渉管理の新しい視点について考察する。
具体的には,多ユーザセマンティック通信システムについて,深層学習に基づくセマンティックインタプリタキャンセリング(DeepPASIC)の新たなフレームワークを提案する中等度インタプリタチャネル(IC)について検討する。
各送信信号は、共通部分とプライベート部分に分割される。
異なるユーザの共通部分は同時に共有媒体に送信され、重畳される。
一方、プライベート部は、共通部が抱える干渉をセマンティックレベルでキャンセルするのを支援するプロンプトとして機能する。
シミュレーションの結果,提案したDeepPASICは,中等度干渉条件下での従来の干渉管理戦略よりも優れていた。
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