基于 MIMO-OFDM 的神经网络与无线系统语义通信桥接
信息论
2026-04-29 v1 人工智能
网络与互联网体系结构
math.IT
摘要
语义通信旨在通过联合优化源编码、信道编码和调制来提高传输效率。虽然先前的研究在仿真中显示了有前景的性能，但在实际实现中常面临诸多挑战，包括噪声可变性和非线性失真，导致性能存在差距。本文检讨了基于多输入多输出（MIMO）和正交频分复用（OFDM）的语义通信系统中的这些挑战，重点关注功率放大器（PA）非线性和峰均功率比（PAPR）变化的实际影响。我们的分析确定实际信道的频率选择性是性能退化的关键因素，并演示了针对性的缓解策略可使语义系统接近理论性能。通过解决现有设计中的关键局限性，我们为在实际无线环境中推进语义通信提供了可操作性见解。本工作为在理论模型与实际部署之间架起桥梁，突出了系统设计和优化的关键考虑因素。
引用
@article{arxiv.2501.16726,
title = {Bridging Neural Networks and Wireless Systems with MIMO-OFDM Semantic Communications},
author = {Hanju Yoo and Dongha Choi and Yonghwi Kim and Yoontae Kim and Songkuk Kim and Chan-Byoung Chae and Robert W. Heath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.16726},
year = {2026}
}
备注
7 pages, 5 figures