状态更新系统中面向语义重要性时效优化的多源调度与资源分配
信息论
2024-03-13 v1 math.IT
摘要
近年来，语义通信逐渐成为促进智能和情境感知通信的有效手段。然而，当前的研究很少同时考虑语义通信的可靠性和时效性，而调度和资源分配（SRA）在其中起着至关重要的作用。相比之下，传统的基于时效（age）的方法由于忽视了语义重要性，无法无缝扩展到语义通信中。为弥补这一差距，我们引入了一种新指标：语义重要性时效（AoSI），它能够自适应地捕捉信息的新鲜度及其语义重要性。利用 AoSI，我们通过优化多源 SRA 构建了平均 AoSI 最小化问题。为解决该问题，我们提出了一种基于深度 Q 网络（DQN）的 AoSI 感知联合 SRA 算法。仿真结果验证了我们所提方法的有效性，表明其能够促进及时且可靠的语义通信。
引用
@article{arxiv.2403.07386,
title = {Multi-source Scheduling and Resource Allocation for Age-of-Semantic-Importance Optimization in Status Update Systems},
author = {Lunyuan Chen and Jie Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.07386},
year = {2024}
}
备注
6 pages, 5 figures, accepted by IEEE WCNC wksp 2024