Energy Efficient Multi-Modal Probabilistic Semantic Communication (PSCom)

doi:10.1109/TGCN.2025.3559014

Energy Efficient Multi-Modal Probabilistic Semantic Communication (PSCom)

2025-04-09

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PRE

AI

Mohammad Shikh‐Bahaei

DOI：10.1109/TGCN.2025.3559014

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本文提出了一种上行多模态概率语义通信（PSCom）系统，该系统同时考虑了通信和计算。在所考虑的PSCom模型中，用户和基站共享由概率图表征的公共知识。基于共享的概率图，原始大尺寸语义数据被压缩为小尺寸语义信息，这将为语义压缩引入额外的计算开销。此外，基站恢复语义信息也会带来额外的计算开销。尽管该方法会产生额外的计算开销，但它能有效降低通信能耗。基于所考虑的模型，构建了一个优化问题，以最小化总通信和计算能耗，同时考虑时延、功率预算、带宽和语义压缩比约束。为解决该混合整数优化问题，首先采用整数规划算法为每种模态选择语义压缩级别，从而将原问题转化为连续变量优化问题。然后，推导出通信功率的最优解。最后，采用拉格朗日乘数法确定最优带宽，该带宽可得到闭式最优解。仿真结果验证了所提算法的有效性。

Keyword:

Multi-modal transmission

semantic communications

probability graph

knowledge base

Energy Efficient Multi-Modal Probabilistic Semantic Communication (PSCom)

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