语义有效性信道错误下的实用目标导向通信

在即将到来的AI辅助6G网络中，整合语义、实用和目标导向的通信策略变得势在必行。这种整合将能够感知、传输和处理仅与任务相关的数据，确保所传达的信息具有可理解的、实用的语义重要性，并符合目的地的需求和目标。毫无疑问，没有通信是无差错的。在此背景下，除了典型的无线通信动态引起的错误外，由于语义处理能力的限制以及发送方与接收方之间语言和知识表示的差异，发送方意图与接收方解释之间的潜在失真也可能出现。本文的主要贡献有两方面。首先，它提出并详细描述了在语义和有效性层面上由语言不匹配引起的错误的新型数学建模。其次，它提供了一种利用最优传输理论来抵消这些类型错误的新型算法解决方案。我们的数值结果表明，所提出的机制具有补偿语言不匹配的潜力，从而在嘈杂的通信环境下增强可靠通信的可实现性。