语义通信网络中的联合用户关联与带宽分配

语义通信（SemCom）近来被视为保障未来无线网络高资源利用率与传输可靠性的一种有前景的方案。然而，对背景知识匹配的独特需求使得在支持语义通信的网络（SC-Nets）中为多用户实现高效无线资源管理颇具挑战。为此，本文从组网视角研究语义通信，系统解决 SC-Net 中用户关联（UA）与带宽分配（BA）两个基本问题。首先，考虑移动用户与关联基站间不同的知识匹配状态，我们识别出两种通用 SC-Net 场景，即基于完美知识匹配的 SC-Net 与基于不完美知识匹配的 SC-Net。随后，针对每种 SC-Net 场景，我们从语义信息论角度描述其独特语义信道模型，由此提出比特率到消息率的转换概念及新的语义级指标即消息系统吞吐量（STM）来衡量整体网络性能。据此，我们为每种 SC-Net 场景建立 UA 与 BA 联合 STM 最大化问题，并提出相应最优解。两种场景下的数值结果均表明，相较两种基准方案，我们的解在 STM 性能上具有显著优越性与可靠性。