論文の概要: Take What You Need: Flexible Multi-Task Semantic Communications with Channel Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08221v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 09:01:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:44:44.663039
• Title: Take What You Need: Flexible Multi-Task Semantic Communications with Channel Adaptation
• Title（参考訳）: 必要なのは、チャンネル適応によるフレキシブルなマルチタスクセマンティックコミュニケーション
• Authors: Xiang Chen, Shuying Gan, Chenyuan Feng, Xijun Wang, Tony Q. S. Quek,
• Abstract要約: 本稿では,マスク付きオートエンコーダアーキテクチャに基づく,チャネル適応型・マルチタスク対応のセマンティックコミュニケーションフレームワークについて紹介する。 チャネル認識抽出器を用いて、リアルタイムのチャネル条件に応じて、関連情報を動的に選択する。 画像再構成や物体検出などのタスクにおける従来の手法と比較して,本手法の優れた性能を示す実験結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.53221300103261
• License:
• Abstract: The growing demand for efficient semantic communication systems capable of managing diverse tasks and adapting to fluctuating channel conditions has driven the development of robust, resource-efficient frameworks. This article introduces a novel channel-adaptive and multi-task-aware semantic communication framework based on a masked auto-encoder architecture. Our framework optimizes the transmission of meaningful information by incorporating a multi-task-aware scoring mechanism that identifies and prioritizes semantically significant data across multiple concurrent tasks. A channel-aware extractor is employed to dynamically select relevant information in response to real-time channel conditions. By jointly optimizing semantic relevance and transmission efficiency, the framework ensures minimal performance degradation under resource constraints. Experimental results demonstrate the superior performance of our framework compared to conventional methods in tasks such as image reconstruction and object detection. These results underscore the framework's adaptability to heterogeneous channel environments and its scalability for multi-task applications, positioning it as a promising solution for next-generation semantic communication networks.
• Abstract（参考訳）: 多様なタスクを管理し、変動するチャネル条件に適応できる効率的なセマンティックコミュニケーションシステムへの需要が高まり、堅牢でリソース効率のよいフレームワークの開発が進められた。 本稿では,マスク付きオートエンコーダアーキテクチャに基づく,チャネル適応型・マルチタスク対応のセマンティックコミュニケーションフレームワークについて紹介する。 本フレームワークは,複数のタスクにまたがる意味的に重要なデータを識別・優先順位付けするマルチタスク対応スコアリング機構を組み込むことにより,有意義な情報の伝達を最適化する。 チャネル認識抽出器を用いて、リアルタイムのチャネル条件に応じて、関連情報を動的に選択する。 セマンティックな関連性と伝達効率を協調的に最適化することにより、このフレームワークはリソース制約下での性能低下を最小限に抑える。 画像再構成や物体検出などのタスクにおける従来の手法と比較して,本手法の優れた性能を示す実験結果が得られた。 これらの結果は、異種チャネル環境へのフレームワークの適応性とマルチタスクアプリケーションに対するスケーラビリティを強調し、次世代のセマンティック通信ネットワークにおいて有望なソリューションとして位置づけている。

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