論文の概要: RIS-aided Latent Space Alignment for Semantic Channel Equalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16450v1
- Date: Tue, 22 Jul 2025 10:51:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.079607
- Title: RIS-aided Latent Space Alignment for Semantic Channel Equalization
- Title（参考訳）: セマンティックチャネル等化のためのRIS支援潜時空間アライメント
- Authors: Tomás Hüttebräucker, Mario Edoardo Pandolfo, Simone Fiorellino, Emilio Calvanese Strinati, Paolo Di Lorenzo,
- Abstract要約: 我々は,無線通信において,厳密なビットレベルの精度を保証するのではなく,意図した意味を伝達することに焦点を当てた新しいパラダイムを導入する。
これらのシステムは、しばしばデータから直接意味を学習し、エンコードするためにディープニューラルネットワーク(DNN)に依存しており、より効率的な通信を可能にしている。
本研究では、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の存在を利用する物理・意味チャネル等化フレームワークを提案する。
提案手法は, 様々なシナリオや無線チャネル条件において, 従来型, 意味的, 意味的, 意味的チャネル等化へのアプローチを一貫して上回っていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.555901476981923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semantic communication systems introduce a new paradigm in wireless communications, focusing on transmitting the intended meaning rather than ensuring strict bit-level accuracy. These systems often rely on Deep Neural Networks (DNNs) to learn and encode meaning directly from data, enabling more efficient communication. However, in multi-user settings where interacting agents are trained independently-without shared context or joint optimization-divergent latent representations across AI-native devices can lead to semantic mismatches, impeding mutual understanding even in the absence of traditional transmission errors. In this work, we address semantic mismatch in Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) channels by proposing a joint physical and semantic channel equalization framework that leverages the presence of Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS). The semantic equalization is implemented as a sequence of transformations: (i) a pre-equalization stage at the transmitter; (ii) propagation through the RIS-aided channel; and (iii) a post-equalization stage at the receiver. We formulate the problem as a constrained Minimum Mean Squared Error (MMSE) optimization and propose two solutions: (i) a linear semantic equalization chain, and (ii) a non-linear DNN-based semantic equalizer. Both methods are designed to operate under semantic compression in the latent space and adhere to transmit power constraints. Through extensive evaluations, we show that the proposed joint equalization strategies consistently outperform conventional, disjoint approaches to physical and semantic channel equalization across a broad range of scenarios and wireless channel conditions.
- Abstract（参考訳）: セマンティック通信システムは、厳密なビットレベルの精度を保証するのではなく、意図した意味を伝達することに焦点を当てた、無線通信における新しいパラダイムを導入している。
これらのシステムは、しばしばデータから直接意味を学習し、エンコードするためにディープニューラルネットワーク(DNN)に依存しており、より効率的な通信を可能にしている。
しかし、対話エージェントが個別にトレーニングされるマルチユーザ設定では、共有コンテキストや、AIネイティブデバイス間での共同最適化-分割遅延表現が意味的なミスマッチを引き起こす可能性があるため、従来の送信エラーがなくても相互理解が妨げられる。
本研究では,複数入力多重出力(MIMO)チャネルにおけるセマンティックミスマッチに対処し,再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の存在を利用した物理・セマンティックチャネル等化フレームワークを提案する。
意味的等化は変換の列として実装される。
i) 送信機における前等化段階
(ii)RISを介するチャネルを伝播すること、及び
三 受信機における均等化後の段階
制約付き最小平均二乗誤差(MMSE)最適化として問題を定式化し,2つの解を提案する。
(i)線形意味等化連鎖、及び
(ii)非線形DNNに基づく意味等化器。
どちらの手法も潜在空間のセマンティック圧縮の下で動作し、送信電力の制約に固執するように設計されている。
広汎な評価により,提案手法は,様々なシナリオや無線チャネル条件において,従来型,非結合型,物理的,意味的なチャネル等化に対するアプローチを一貫して上回ることを示す。
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