論文の概要: Latent Space Alignment for AI-Native MIMO Semantic Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16680v1
- Date: Tue, 22 Jul 2025 15:16:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.175734
- Title: Latent Space Alignment for AI-Native MIMO Semantic Communications
- Title（参考訳）: AI-Native MIMOセマンティック通信のための潜時空間アライメント
- Authors: Mario Edoardo Pandolfo, Simone Fiorellino, Emilio Calvanese Strinati, Paolo Di Lorenzo,
- Abstract要約: 本稿では,意味コミュニケーションにおける意味的ミスマッチに対処する新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークベースのモデルは、電力予算と複雑さの制約の下でセマンティックプリコーダ/デコーダを学ぶ。
目的指向のセマンティックコミュニケーションシナリオにおいて,提案手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.185200213307208
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semantic communications focus on prioritizing the understanding of the meaning behind transmitted data and ensuring the successful completion of tasks that motivate the exchange of information. However, when devices rely on different languages, logic, or internal representations, semantic mismatches may occur, potentially hindering mutual understanding. This paper introduces a novel approach to addressing latent space misalignment in semantic communications, exploiting multiple-input multiple-output (MIMO) communications. Specifically, our method learns a MIMO precoder/decoder pair that jointly performs latent space compression and semantic channel equalization, mitigating both semantic mismatches and physical channel impairments. We explore two solutions: (i) a linear model, optimized by solving a biconvex optimization problem via the alternating direction method of multipliers (ADMM); (ii) a neural network-based model, which learns semantic MIMO precoder/decoder under transmission power budget and complexity constraints. Numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in a goal-oriented semantic communication scenario, illustrating the main trade-offs between accuracy, communication burden, and complexity of the solutions.
- Abstract（参考訳）: 意味コミュニケーションは、送信されたデータの背後にある意味を理解することの優先順位付けと、情報の交換を動機付けるタスクの完了を確実にすることに焦点を当てる。
しかし、デバイスが異なる言語、論理、あるいは内部表現に依存している場合、セマンティックミスマッチが発生し、相互理解を妨げる可能性がある。
本稿では,Multiple-input multiple-output (MIMO) 通信を利用したセマンティックコミュニケーションにおいて,遅延空間の不整合に対処するための新しいアプローチを提案する。
具体的には,MIMOプリコーダとデコーダのペアを協調して遅延空間圧縮とセマンティックチャネルの等化を行い,セマンティックミスマッチと物理チャネルの障害を緩和する。
私たちは2つの解決策を探求します。
一 乗算器の交互方向法(ADMM)により二凸最適化問題を解くことにより最適化された線形モデル。
(II)送信電力予算と複雑性制約の下で意味的MIMOプリコーダ/デコーダを学習するニューラルネットワークモデル。
数値計算により,提案手法の有効性を目標指向のセマンティックコミュニケーションシナリオで示し,精度,通信負担,解の複雑さの主なトレードオフを考察した。
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