論文の概要: SAFE: Semantic Adaptive Feature Extraction with Rate Control for 6G Wireless Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01597v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 14:34:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 16:44:34.881209
• Title: SAFE: Semantic Adaptive Feature Extraction with Rate Control for 6G Wireless Communications
• Title（参考訳）: SAFE: 6G無線通信におけるレート制御によるセマンティック適応特徴抽出
• Authors: Yuna Yan, Lixin Li, Xin Zhang, Wensheng Lin, Wenchi Cheng, Zhu Han,
• Abstract要約: 本稿では,SAFEフレームワーク全体の性能を最適化する3つの高度な学習アルゴリズムを提案する。 我々は,SAFEフレームワークが,異なるチャネル帯域条件下でのセマンティクスを効果的かつ適応的に抽出し,伝達できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.746258716304766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most current Deep Learning-based Semantic Communication (DeepSC) systems are designed and trained exclusively for particular single-channel conditions, which restricts their adaptability and overall bandwidth utilization. To address this, we propose an innovative Semantic Adaptive Feature Extraction (SAFE) framework, which significantly improves bandwidth efficiency by allowing users to select different sub-semantic combinations based on their channel conditions. This paper also introduces three advanced learning algorithms to optimize the performance of SAFE framework as a whole. Through a series of simulation experiments, we demonstrate that the SAFE framework can effectively and adaptively extract and transmit semantics under different channel bandwidth conditions, of which effectiveness is verified through objective and subjective quality evaluations.
• Abstract（参考訳）: 現在のDeep Learning-based Semantic Communication (DeepSC) システムは、特定の単一チャネル条件に対してのみ設計・訓練されており、適応性と帯域幅の利用を制限している。 そこで本稿では,ユーザがチャネル条件に基づいて異なるサブセマンティック組み合わせを選択することで,帯域幅効率を大幅に向上する,革新的なセマンティック適応特徴抽出(SAFE)フレームワークを提案する。 本稿では,SAFEフレームワーク全体の性能を最適化する3つの高度な学習アルゴリズムについても紹介する。 一連のシミュレーション実験により,SAFEフレームワークは,異なるチャネル帯域条件下でのセマンティクスを効果的かつ適応的に抽出し,伝達し,その有効性は客観的および主観的品質評価によって検証できることを実証した。

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