基于 YOLO 的语义通信与生成式 AI 辅助资源分配用于数字孪生构建
网络与互联网体系结构
2023-06-27 v1
摘要
数字孪生在连接物理与虚拟世界中起着关键作用。鉴于物理世界的动态与演化特性，需海量数据传输与交换以实现虚拟世界中的同步更新。本文提出一种基于 You Only Look Once（YOLO）的语义通信框架，以构建虚拟苹果园，旨在降低数据传输相关成本。具体而言，我们首先采用 YOLOv7-X 目标检测器从边缘设备所捕获图像中提取语义信息，从而减少传输数据量并节省传输成本。随后，我们利用目标检测器生成的置信度量化各语义信息的重要性。基于此，我们提出两种资源分配方案，即基于置信度的方案与人工智能生成方案，旨在提升重要语义信息的传输质量。所提扩散模型生成的最优分配方案优于平均分配方案与基于置信度的分配方案。此外，为更有效获取语义信息，我们通过引入新的 Efficient Layer Aggregation Network-HorNet（ELAN-H）与 SimAM 注意力模块来增强 YOLOv7-X 目标检测器的检测能力，同时降低模型参数量与计算复杂度，使其更易于在性能受限的边缘设备上运行。数值结果表明，我们所提语义通信框架与资源分配方案在提升通信服务中重要信息传输质量的同时，显著降低了传输成本。
引用
@article{arxiv.2306.14138,
title = {YOLO-based Semantic Communication with Generative AI-aided Resource Allocation for Digital Twins Construction},
author = {Baoxia Du and Hongyang Du and Haifeng Liu and Dusit Niyato and Peng Xin and Jun Yu and Mingyang Qi and You Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.14138},
year = {2023}
}