論文の概要: Context Video Semantic Transmission with Variable Length and Rate Coding over MIMO Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06059v1
• Date: Tue, 23 Dec 2025 10:48:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.606924
• Title: Context Video Semantic Transmission with Variable Length and Rate Coding over MIMO Channels
• Title（参考訳）: MIMOチャネル上での可変長・レート符号化による文脈映像のセマンティック伝送
• Authors: Bingyan Xie, Yongpeng Wu, Wenjun Zhang, Derrick Wing Kwan Ng, Merouane Debbah,
• Abstract要約: 無線ビデオ伝送のためのコンテキストビデオセマンティックトランスミッション(CVST)フレームワークを提案する。 我々は、特徴群と多重入力多重出力(MIMO)サブチャネルの関係を明確に定式化するために、コンテキストチャネル相関マップを学習する。 近年の無線ビデオ・セマンティック・コミュニケーション・アプローチにおいて,標準化された分離符号化方式に対して性能が大幅に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.624608869195065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The evolution of semantic communications has profoundly impacted wireless video transmission, whose applications dominate driver of modern bandwidth consumption. However, most existing schemes are predominantly optimized for simple additive white Gaussian noise or Rayleigh fading channels, neglecting the ubiquitous multiple-input multiple-output (MIMO) environments that critically hinder practical deployment. To bridge this gap, we propose the context video semantic transmission (CVST) framework under MIMO channels. Building upon an efficient contextual video transmission backbone, CVST effectively learns a context-channel correlation map to explicitly formulate the relationships between feature groups and MIMO subchannels. Leveraging these channel-aware features, we design a multi-reference entropy coding mechanism, enabling channel state-aware variable length coding. Furthermore, CVST incorporates a checkerboard-based feature modulation strategy to achieve multiple rate points within a single trained model, thereby enhancing deployment flexibility. These innovations constitute our multi-reference variable length and rate coding (MR-VLRC) scheme. By integrating contextual transmission with MR-VLRC, CVST demonstrates substantial performance gains over various standardized separated coding methods and recent wireless video semantic communication approaches. The code is available at https://github.com/xie233333/CVST.
• Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーションの進化は、無線ビデオ伝送に大きな影響を与え、その応用が現代の帯域消費の原動力となっている。 しかし、既存のほとんどのスキームは単純な付加的なホワイトガウスノイズやレイリーフェディングチャネルに最適化されており、実践的な展開を著しく妨げているユビキタスマルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)環境を無視している。 このギャップを埋めるために、MIMOチャネル下でのコンテキストビデオセマンティックトランスミッション(CVST)フレームワークを提案する。 CVSTは、効率的な文脈映像伝送バックボーンに基づいて、特徴群とMIMOサブチャネルの関係を明確に定式化するために、コンテキストチャネル相関マップを効果的に学習する。 これらのチャネル認識機能を活用し、チャネル状態認識可変長符号化を可能にするマルチ参照エントロピー符号化機構を設計する。 さらに、CVSTはチェッカーボードベースの機能変調戦略を導入し、単一のトレーニングモデル内で複数のレートポイントを達成することで、デプロイメントの柔軟性を向上させる。 これらの革新は、Multi-Reference variable length and rate coding(MR-VLRC)スキームを構成する。 CVSTは,MR-VLRCとコンテキストトランスミッションを統合することで,様々な標準化された分離符号化手法や最近の無線ビデオセマンティック通信手法に比べて,大幅な性能向上を示す。 コードはhttps://github.com/xie233333/CVSTで入手できる。

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