面向句子语义传输与 HARQ 的深度信源信道编码

近来，语义通信因其于深度学习（DL）尤其是 Transformer 上的巨大成功而走到前沿。即便语义通信已成功应用于句子传输以降低语义错误，现有架构通常固定码字长度，对变化句子长度而言低效且不灵活。本文中，我们利用混合自动重传请求（HARQ）进一步降低语义传输错误。我们首先将语义编码（SC）与 Reed Solomon（RS）信道编码及 HARQ 结合，称为 SC-RS-HARQ，其成功利用了 SC 的优越性与传统方法的可靠性。尽管 SC-RS-HARQ 易于应用于现有 HARQ 系统，我们也开发了端到端架构 SCHARQ 以进一步追求性能。数值结果表明，SCHARQ 显著减少了句子语义传输所需比特数及句子错误率。最后，我们尝试将错误检测从循环冗余校验替换为称为 Sim32 的相似度检测网络，使接收端保留具相似语义信息的错误句子并节省传输资源。