SCAN：具有自适应信道反馈的语义通信
信号处理
2023-06-28 v1
摘要
在现有的用于图像传输的语义通信系统中，一些图像通常以相当低的质量被重建。因此，每幅图像的可靠传输无法得到保证，给语义通信系统带来了显著的不确定性。为解决此问题，我们提出了一种表征语义通信系统可靠性的新性能度量，称为语义失真中断概率（SDOP），其定义为瞬时失真大于给定目标阈值的概率。然后，由于重建质量较低的图像通常鲁棒性较差，需要分配更多的通信资源，我们提出了一种具有自适应信道反馈的语义通信（SCAN）新框架。它可通过针对不同重建质量的图像自适应调整信道反馈开销来降低 SDOP，从而增强传输可靠性。为实现 SCAN，我们首先利用模型设计中的信道状态信息（CSI）和噪声方差，开发了一种用于多输入多输出（MIMO）信道的深度学习赋能语义通信系统（DeepSC-MIMO）。随后，我们通过从 DeepSC-MIMO 中蒸馏知识，开发了一个性能评估器，在发送端预测每幅图像的重建质量。如此，预测重建质量较低的图像将被分配更长的 CSI 码字以保证重建质量。我们进行了大量实验，表明所提方案在大幅降低反馈开销的同时，能显著提升图像传输的可靠性。
引用
@article{arxiv.2306.15534,
title = {SCAN: Semantic Communication with Adaptive Channel Feedback},
author = {Guangyi Zhang and Qiyu Hu and Yunlong Cai and Guanding Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.15534},
year = {2023}
}