我们提出了一种自适应语义资源分配方案，通过语义比特量化（SBQ）与现有无线通信兼容，解决了动态无线环境中由语义度量和传输度量之间的附加映射关系引入的环境感知不准确的问题，并通过联合优化基站的传输波束，语义表示的比特数，子信道分配和带宽资源分配，解决了将整体有效的语义通信服务质量最大化的问题。通过混合深度强化学习（DRL）算法提出了一种智能资源分配方案，在无线通信中能够有效抵抗语义噪声并获得卓越的性能，比几种基准方案提高了 13% 的 SC-QoS 性能。

Dec, 2023

本文提出一种基于语义的通信框架，其中基站从文本数据中提取语义信息并采用知识图表达，将其发给每个用户，用户再采用图到文本生成模型进行还原。为了优化性能，本文提出了一个同时考虑语义精度和完整性的语义相似度度量方法，同时解决了基站资源分配、文本内容和时延约束之间的优化问题。这里采用了基于强化学习的算法，结合了注意力网络来评估语义信息中每个三元组的重要性。

Aug, 2022

语义通信在增强数据传输效率方面具有很大潜力。本文针对干扰情景与基准方案进行了比较研究，提出了一种抗干扰的语义通信方案。该方案基于神经网络（NNs）开发了收发机，它可以单独在接收端或发送端和接收端都集成信道状态信息（CSI）。我们还建立了一个综合损失函数来训练 IRSC 收发机，并采用动态机制来更新损失函数中各个部分的权重，以提高系统对用户的公平性。实验结果表明，所提出的 IRSC 方案能有效地学习抑制干扰，在低信噪比（SNR）环境中优于基准方案。

Apr, 2024

本研究论文提出了一种联合优化算法，用于减少总延迟和提高效用的语义通信系统。该系统包含了物理层安全方法，通过秘密速率来确保信息不被窃听者获得。实验结果表明，与基线相比，所提出的算法能够达到最佳的联合优化性能。

Dec, 2023

本文探讨了传统的通信系统在意义传达方面的缺陷，提出了一种基于语义感知的资源高效边缘智能通信架构，旨在通过卸载计算资源，保护用户信息，并最大限度地提高通信效率。

Dec, 2020

通过使用可重新配置的智能表面和空中衍射深度神经网络的新方法，该文论述了基于 RIS 的空中语义通信，介绍了其系统模型、数据和控制流以及性能分析，并与传统硬件方法进行了比较。

Dec, 2023

本研究通过推广 Basu 等人的方法，将语义建模扩展至完整的通信马尔科夫链，提出了一种 ML-based 的语义通信系统 SINFONY，通过传输信息的同时进行压缩，有效提高了信息传输质量，尤其在多分发情况下，SNR 比传统通信系统提高了 20dB。

Apr, 2022

利用语义分析方法，在保证语义保真度高的前提下，提高了无线通信的通信效率。

Jan, 2021

本研究开发了一种语义通信框架用于图像传输；引入多模态度量方法对比提取得到的语义信息与原始图像之间的相关性，以最小化每个服务器的传输延迟同时满足用户 ISS 需求为目标，提出了基于价值分解的最大熵多智能体强化学习算法以解决资源块的分配问题，在模拟实验中将传输延迟降低至传统多智能体强化学习的 16.1%。

Jan, 2023

提出了一种语义通信（SemCom）支持的生成式人工智能内容（SemAIGC）生成和传输框架，通过语义信息的提取和传输，解决了无线网络中提供优质 AIGC 服务的挑战，并采用资源感知的工作负载权衡（ROOT）方案进行计算资源的智能调整。仿真结果表明，与传统方法相比，所提出的 SemAIGC 框架在延迟和内容质量方面具有优势。

Oct, 2023