task-oriented communications | BriefGPT

关键词task-oriented communications

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面向动态频谱访问的图像和无线数据多模态联合感知及任务导向通信
本研究介绍了一种深度学习方法，利用多模态图像和频谱数据相结合，实现动态频谱访问，并识别潜在的发射器。通过使用边缘设备上的摄像头拍摄潜在对象（例如可能携带发射器的车辆），我们提出了一种协作系统，其中边缘设备与可信接收器之间进行有选择的信息通信
PDF7 months ago
多接收方任务导向的通信：多任务深度学习
本论文研究了目标导向的通信，提出了一种多任务深度学习方法，通过在发射机上训练一个共同的编码器和在接收机上训练个体的解码器，实现了多任务的联合优化和与多个接收方的通信。该方法在 6G 网络的边缘提供了高效的资源分配，能够适应不同的信道条件，达
PDFa year ago
深度学习驱动任务导向通信中的信息时代
研究了任务导向通信中年龄的概念，使用编码器 - 解码器对进行数据传输和任务执行，在不同深度神经网络上测试，提出了任务信息的峰值年龄概念，并通过调整通道使用数量来降低这一因素。
PDFa year ago
NextG 的任务导向通信：端到端深度学习和人工智能安全方面
该论文提出了一种任务导向通信的新方法，将信号的分类作为任务，并使用编码器 - 解码器对接收器、发射器和分类器功能进行联合训练，以提高准确性。此外，在深度学习用于任务导向通信时，对抗机器学习构成了一种安全威胁。
PDF2 years ago