Oct, 2023

语义前向中继：面向 6G 合作通信的一种新框架

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TL;DR该论文提出了一种新的转发框架，语义向前（SF），用于面向第六代（6G）无线网络的合作通信。SF 中继提取并传输语义特征，减少转发负载，并提高网络对内部链路错误的鲁棒性。基于具有额外信息的合作通信的理论基础和 Turbo 原则，我们设计了一种联合源 - 信道编码算法，以迭代地交换外部信息，提高目的地的解码增益。令人惊讶的是，模拟结果表明，即使在恶劣的信道条件下，SF 中继仍可以有效地提高恢复的信息质量。
发现论文，激发创造
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    本文介绍了将语义和目标导向应用于未来的 6G 网络中，将有助于提高系统的效率和可持续性，同时结合知识表示和推理工具以及机器学习算法，可以建立语义学习策略从而实现更好的解释能力，对抗敌对攻击。

    Nov, 2020

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    该论文提出了一种新颖的抗干扰技术 —— 语义干扰消除（SemantIC），用于提高第六代无线网络的信息质量。SemantIC 只需要接收器将信道译码器与语义自编码器级联，从网络信息理论的角度来看，语义自编码器的神经网络通过训练存储副信息，并在迭代解码中提供副信息，作为 Wyner-Ziv 定理的一种实现。仿真结果验证了 SemantIC 的性能改进，而不需要额外的信道资源成本。

    Oct, 2023

  • 从语义交流到语义感知网络：模型，架构和开放问题

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    Dec, 2020

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    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

  • 语义通信下的资源分配与物理层安全

    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

  • 通过语义多元宇宙通讯实现无线元宇宙

    本文提出了一种基于 6G 无线系统的新型语义通信框架，将元宇宙分解成人 / 机器代理专用的语义多元宇宙，每个代理保存一个语义编码器和一个生成器，利用 AI 技术来提高通信效率并处理本地场景和交互。此框架可以应用于分布式学习、多智能体强化学习、信令游戏和符号 AI 等多个领域。

    Dec, 2022

  • 面向目标的语义沟通的动态相对表示

    在未来的 6G 无线网络中，语义和效能方面的通信将起到基础作用，将意义和相关性融入传输中。本文提出了一个新的面向目标的语义通信框架，通过潜在空间对齐来减轻语义不匹配问题。我们提出了一种动态优化策略，适应相对表示、通信参数和计算资源，实现了高效能、低延迟、面向目标的能源储效率的语义通信。数值结果表明我们的方法在减轻设备间不匹配问题的同时，优化了能源消耗、延迟和效能。

    Mar, 2024

  • 使用深度生成模型重新考虑多用户语义通信

    在这篇文章中，我们提出了一个新的生成语义通信框架，针对多用户场景进行了优化，利用扩散模型在接收方填充丢失的信息，通过彻底的实验评估展示了这种创新性的扩散模型的能力和所提出框架的有效性，为基于 GenAI 的下一代通信发展指明了方向。

    May, 2024

  • 基于共享特征提取与超先验熵压缩的语义图像传输中继系统

    一种基于共享特征提取和超先验熵压缩的语义图像传输的中继通信网络，用于解决图像传输系统中的图像质量降低和传输中断的问题。实验结果表明，该系统具有更低的传输开销和更高的语义图像传输性能。

    Nov, 2023

  • 基于 Transformer 的文本语义通信的联合源信道编码

    本文提出了一种文本语义传输框架，利用先进的自然语言处理技术对句子进行建模和编码，以实现鲁棒传输。该方法利用神经网络和注意机制在具有挑战性的无线环境中提供可靠高效的文本数据传输，通过对语义相似性和双语评估的模拟结果证明了该模型的优越性。

    Jul, 2023