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题名面向智慧交通系统的语义通信框架
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作者
傅宇舟
程文驰
王婧青
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机构
西安电子科技大学通信工程学院
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出处
《移动通信》
2024年第2期41-46,共6页
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基金
国家重点研发计划“灾害复杂现场空中探测载荷自组网和高效信号传输技术装备研制”(2021YFC3002102)
陕西省重点研发计划“大规模集群无人机多模态组网及网络化抗干扰技术”(2022ZDLGY05-09)
国家自然科学基金“立体空间甚高频阵列波束构造与容量优化方法”(62341132)。
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文摘
智慧交通系统是物联网的重要应用领域之一,其依靠先进的信息处理和无线通信技术实时回传道路图像数据,以实现各类机器任务辅助城市交通的智能化管理。面向任务的语义通信可将机器任务需求融合进信息处理中,有望成为物联网的新通信范式,并有效地支持智慧交通系统的无线通信需求。然而,现有的语义通信框架以图像的高质量重建为目标,不能紧密地耦合下游机器任务,以实现高效的面向任务通信。因此,提出了一种面向任务的语义通信框架,该框架联合基于神经网络的语义编码和传统的数字化信道编码,以实现数字化的语义传输。此外,所提的语义通信框架基于自适应编码控制器,可根据下游任务需求和当前信道条件进行自适应联合语义-信道编码,从而实现面向任务的高效语义传输。仿真分析表明,相比传统无线通信框架,所提的语义通信框架在不同的信噪比条件下,均能更好地完成智慧交通系统中的下游机器任务。
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关键词
语义通信
智慧交通系统
神经网络
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Keywords
semantic communication
intelligent transportation system
neural networks
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名面向6G网络的基于语义通信的端到端服务框架
被引量：2
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作者
傅宇舟
程文驰
陈小军
李赞
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机构
西安电子科技大学通信工程学院
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出处
《移动通信》
2023年第6期35-40,共6页
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基金
国家重点研发计划(2021YFC3002102)
国家自然科学基金资助项目(61825104)
陕西省重点研发计划(2022ZDLGY05-09)。
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文摘
未来的6G网络需支持更高的通信效率和高效的智能连接。基于AI的语义通信以传递用户意图及语义信息为目标,有望成为6G网络“内生智能”架构的技术支撑。然而,现有的语义通信框架忽略所提取的语义特征中的冗余信息。为研究高效的语义通信,提出基于语义通信的端到端服务框架,该框架将语义通信与AI的语义分析能力深度融合,可对语义特征进一步压缩后再传输,并保证AI服务质量。仿真分析表明,相比传统通信方案,所提方案在目标检测任务和图像重建均取得更优的性能,且取得与全语义特征传输方案相近的性能。
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关键词
语义通信
语义分析模型
端到端服务
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Keywords
semantic communication
semantic analysis model
end-to-end service
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分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
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