基于知识图谱的无人机认知语义通信系统以实现鲁棒目标检测
信号处理
2025-02-07 v1
摘要
无人机（UAV）广泛用于目标检测。然而，现有的无人机目标检测系统面临计算资源、能源和通信资源有限的严重挑战，这限制了可实现的检测性能。为克服这些挑战，本文提出一种利用知识图谱的无人机认知语义通信系统。此外，我们设计了用于语义压缩的多尺度编码器，以减少数据传输量 while保证检测性能。鉴于无人机通信场景的复杂性和动态性，本文引入具有鲁棒信道适应能力的信噪比（SNR）自适应模块。进一步地，本文提出一种利用知识图谱来克服信道噪声干扰和压缩失真的目标检测方案。在实际航空图像数据集上的仿真结果表明，所提出的语义通信系统在检测精度、通信鲁棒性和计算效率方面均优于基准系统，尤其在低带宽压缩比和低 SNR 条件下表现更为突出。
引用
@article{arxiv.2502.03761,
title = {UAV Cognitive Semantic Communications Enabled by Knowledge Graph for Robust Object Detection},
author = {Xi Song and Fuhui Zhou and Rui Ding and Zhibo Qu and Yihao Li and Qihui Wu and Naofal Al-Dhahir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03761},
year = {2025}
}