Dec, 2023

语义通信网络的自适应资源分配

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 智能语义通信网络中的无线资源管理

    本文针对智能语义通信中的用户关联和带宽分配问题，引入辅助知识库，在系统模型中设计了 “系统吞吐量” 的性能指标，通过两阶段解，提出了一个新的决策方案，与两款基线算法相比，提出的解决方案具有更高的性能表现和可靠性。

    Feb, 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

  • 基于分布式动态 6G 应用的语义感知多址方案

    本研究介绍了在语义感知的范式下，如何通过资源分配决策来优化利用公平度的权衡，同时考虑到用户数据相关性。通过引入自我和协助吞吐量的概念，提出了一种新的无线频谱多接入问题的解决方法，利用 α 公平度度量优化。通过单信道和多信道的场景评估，发现在各种 α 值、关联矩阵和信道条件下，SAMA-D3QL 方法都表现优于其他方法，从而为未来联邦动态应用的实现提供了有希望的候选方案。

    Jan, 2024

  • 语义通信的性能优化：一种基于注意力机制的强化学习方法

    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

  • 合作语义通信网络中图像传输的优化

    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

  • 语义感知传输调度：基于单调性的深度强化学习方法

    本文研究了语义感知下的调度问题，利用深度强化学习算法解决大规模系统中的最优策略问题，并通过实验表明，相较于现有算法，所提出的算法能够显著减少训练时间并提高训练性能。

    May, 2023

  • 基于视觉的元宇宙服务语义传播：竞赛理论方法

    建议使用语义通信框架和深度 Q 网络优化资源分配，以实现虚拟现实环境中的角色关联的资源分配，确保用户在 Metaverse 中获得流畅而沉浸的体验。

    Aug, 2023

  • 无线网络下的虚拟现实：服务质量模型和基于学习的资源管理

    在小型细胞网络中，通过使用基于多属性效用理论的新型虚拟现实模型，找到了在虚拟现实无线网络中的上下行无线资源配置问题的最佳解决方案。

    Mar, 2017

  • 一种新的通信范式：从位准确性到语义保真度

    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

  • 矢量量化语义通信系统

    本文提出了一种基于深度学习（DL）和向量量化（VQ）的语义通信系统 VQ-DeepSC，通过卷积神经网络（CNN）提取图像的多尺度语义特征并利用多尺度语义嵌入空间实现语义特征量化，从而使数据兼容数字通信系统，同时通过对抗训练引入 PatchGAN 鉴别器来提高接收图像的质量。实验结果表明，与 BPG 在数字通信系统方面相比，所提出的 VQ-DeepSC 具有更强的鲁棒性，并且在 MS-SSIM 性能方面与 DeepJSCC 方法相当。

    Sep, 2022