論文の概要: Semantic Communication for Cooperative Perception using HARQ

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09042v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 08:53:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:42:00.778423
• Title: Semantic Communication for Cooperative Perception using HARQ
• Title（参考訳）: HARQを用いた協調知覚のための意味コミュニケーション
• Authors: Yucheng Sheng, Le Liang, Hao Ye, Shi Jin, Geoffrey Ye Li,
• Abstract要約: 我々は重要セマンティック情報を抽出するために重要地図を活用し、協調的な知覚セマンティックコミュニケーションフレームワークを導入する。 周波数分割多重化(OFDM)とチャネル推定と等化戦略を併用して,時間変化によるマルチパスフェーディングによる課題に対処する。 我々は,ハイブリッド自動繰り返し要求(HARQ)の精神において,我々の意味コミュニケーションフレームワークと統合された新しい意味エラー検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.148203799109304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooperative perception, offering a wider field of view than standalone perception, is becoming increasingly crucial in autonomous driving. This perception is enabled through vehicle-to-vehicle (V2V) communication, allowing connected automated vehicles (CAVs) to exchange sensor data, such as light detection and ranging (LiDAR) point clouds, thereby enhancing the collective understanding of the environment. In this paper, we leverage an importance map to distill critical semantic information, introducing a cooperative perception semantic communication framework that employs intermediate fusion. To counter the challenges posed by time-varying multipath fading, our approach incorporates the use of orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) along with channel estimation and equalization strategies. Furthermore, recognizing the necessity for reliable transmission, especially in the low SNR scenarios, we introduce a novel semantic error detection method that is integrated with our semantic communication framework in the spirit of hybrid automatic repeated request (HARQ). Simulation results show that our model surpasses the traditional separate source-channel coding methods in perception performance, both with and without HARQ. Additionally, in terms of throughput, our proposed HARQ schemes demonstrate superior efficiency to the conventional coding approaches.
• Abstract（参考訳）: 独立認識よりも広い視野を提供する協調認識は、自律運転においてますます重要になっている。 この認識は、車両間通信(V2V)を通じて可能であり、接続された自動車両(CAV)が光検出や測光(LiDAR)点雲などのセンサデータを交換し、環境の集合的理解を高める。 本稿では,重要な意味情報を抽出するために重要地図を活用し,中間融合を利用した協調認識意味コミュニケーションフレームワークを導入する。 時間変化によるマルチパスフェーディングによる課題に対処するため,直交周波数分割多重化(OFDM)とチャネル推定と等化戦略を併用した。 さらに、信頼性の高い送信の必要性を認識し、特に低SNRシナリオにおいて、ハイブリッド自動繰り返し要求(HARQ)の精神において、セマンティック通信フレームワークと統合された新しいセマンティックエラー検出手法を導入する。 シミュレーションの結果,HARQの有無に関わらず,従来のソースチャネル符号化手法を超越した認識性能が得られた。 さらにスループットの面では,従来の符号化手法よりも優れた効率性を示すHARQ方式を提案する。

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