基于数字-模拟传输的应急语义通信
信号处理
2025-01-06 v1
摘要
应急无线通信(EWC)网络采用用户数据报协议(UDP)实时传输场景图像，以快速评估灾情范围。然而，现有的UDP基于EWC在信道条件不佳时表现次佳，因UDP缺乏自动重复请求(ARQ)机制。此外，未来的EWC系统不仅要提高应急响应操作中的人类决策效率，还要支持人工智能(AI)驱动的方法以提高救援效率。基于深度学习的语义通信(DL-based SemCom)作为一种稳健、高效且以任务为导向的传输方案，适用于UDP基于EWC的部署。由于硬件能力和传输资源的限制，EWC发射器无法集成足够强大的神经网络模型，从而无法在EWC场景下实现理想性能。针对EWC场景，我们提出一种考虑语义噪声和信道噪声效应的性能受限语义编码模型。然后，我们推导了该语义编码模型的克拉默-罗伯逊下界，以指导语音编解码器设计，以提高其对语义噪声和信道噪声的适应性。为进一步提高系统性能，我们提出一种基于数字-模拟传输的应急语义通信(DAESemCom)框架，将模拟DL-based语义编码与数字分布源编码(DSC)方案相结合，以发挥二者各自的优势。仿真结果表明，所提出的DA-ESemCom框架在保真度和检测性能方面优于经典的分离源-信道编码(SSCC)和其他DL-based联合源-信道编码(DL-based JSCC)方案。
引用
@article{arxiv.2501.01616,
title = {Digital-Analog Transmission based Emergency Semantic Communications},
author = {Yuzhou Fu and Wenchi Cheng and Jingqing Wang and Liuguo Yin and Wei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01616},
year = {2025}
}