面向LEO卫星-地面通信的基于重要性的鲁棒语义传输
信号处理
2025-12-16 v2
摘要
卫星-地面语义通信预计将在即将到来的6G时代发挥关键作用。然而，此类系统中的任务导向数据传输仍面临严峻挑战，主要由于低地球轨道（LEO）卫星信道中信号噪声比（SNR）波动的动态特性以及严格的带宽限制。为应对这些约束，我们提出了一种面向重要性的鲁棒语义传输（IRST）框架，专门针对带宽稀缺和信道可变性场景设计。IRST方案首先应用分割模型增强算法来提高语义分割的粒度和准确性。随后，采用任务驱动的语义选择方法，根据实时信道状态信息优先传输语义关键内容。此外，该框架包含一个基于栈的、SNR感知的信道编码器，能够根据SNR变化执行自适应信道编码。在多种运行条件下的对比评估表明，IRST模型相对于现有基准具有优越的性能和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2508.11457,
title = {Importance-Aware Robust Semantic Transmission for LEO Satellite-Ground Communication},
author = {Hui Cao and Rui Meng and Xiaodong Xu and Shujun Han and Ping Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11457},
year = {2025}
}