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Multi-Level Reliability Interface for Semantic Communications Over Wireless Networks
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PRE
AI
DOI：10.1109/TCOMM.2025.3535903.png)
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摘要
En 中文
语义通信，当通过联合信源信道编码（JSCC）的视角进行考察时，将源消息直接映射为信道输入符号，其中成功度量的标准定义为端到端失真，而非传统的块错误率等指标。先前研究已表明，与传统的独立信源和信道编码相比，深度学习（DL）驱动的JSCC取得了显著改进。然而，JSCC在现有通信网络中并不实用，因为应用和网络提供商通常是不同的实体，通过通用TCP/IP链路连接。在本文中，我们提出通过一种新颖的多级可靠性接口，分别且按顺序设计信源和信道编码。这一概念性接口在学习的信源和信道映射器中均实现了JSCC，并取得了现有基于DL的JSCC工作中观察到的大部分增益（这些增益需要应用和网络之间的完全联合设计），例如更低的端到端失真以及随信道质量变化的平滑失真退化。我们相信，这项工作代表了在无线网络中实现语义通信的重要一步。
Keyword:
Semantic communications
joint source-channel coding
wireless networks
期刊
IF:
8.3
论文数:
1.2W
被引数:
3.6W
机构
引用论文
InfoShape: Task-Based Neural Data Shaping via Mutual Information.png)
ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)IF0
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