超低延迟边缘智能感知：源信道权衡及其用于编码率自适应
信息论
2025-03-07 v1 信号处理
math.IT
摘要
第六代（6G）移动网络计划大规模融合边缘人工智能（AI）与集成感知与通信（ISAC），催生了新的边缘智能感知 (EI-Sense) 范式。该范式利用普遍的边缘设备进行环境感知，并在边缘服务器上部署AI算法，通过远程推断对无线上传的特征进行解释。为满足6G任务关键应用对高性能和严苛延迟约束的需求，设计EI-Sense系统提出了重大挑战。为此，我们聚焦于EI-Sense的端到端（E2E）性能，刻画了在源失真和信道可靠性之间进行的源信道权衡。本文我们通过量化源编码对特征判别性提升和信道可靠性对数据包丢失的影响，建立了源信道权衡的理论基础。基于此基础，我们设计编码率控制，通过优化权衡以最小化端到端感知错误概率，导致一种用于超低延迟EI-Sense的低复杂度算法。最后，我们通过对合成数据和真实数据的广泛实验验证了理论分析和所提编码率控制算法，展示了我们方法相对于传统可靠性导向方法的感知性能提升。
引用
@article{arxiv.2503.04645,
title = {Ultra-Low-Latency Edge Intelligent Sensing: A Source-Channel Tradeoff and Its Application to Coding Rate Adaptation},
author = {Qunsong Zeng and Jianhao Huang and Zhanwei Wang and Kaibin Huang and Kin K. Leung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04645},
year = {2025}
}