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题名面向6G的语义通信
被引量：30
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作者
牛凯
戴金晟
张平
姚圣时
王思贤
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机构
北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室
鹏城实验室
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
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出处
《移动通信》
2021年第4期85-90,共6页
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基金
科技部“战略性国际科技创新合作”重点专项项目(2018YFE0205501)
国家自然科学基金(92067202,62071058)。
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文摘
6G移动通信的高可靠、高频谱效率传输需求对于经典信息论指导下的传统通信技术构成了挑战,提取信源语义特征进行编码传输的语义通信技术,为6G移动通信提供了新型解决方案。首先简述了语义信息论基本观点,探讨了语义信息的度量——语义熵,然后提出了语义通信的系统框架,针对文本与图像信源,分别设计了语义编码方案,并与传统编码方案进行对比分析。语义通信方案能够显著提高传输可靠性与链路频谱效率,在未来6G数据传输中有重要的应用前景。
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关键词
语义信息
语义熵
广义信息熵
语义通信
语义编码
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Keywords
semantic information
semantic entropy
generalized information entropy
semantic communication
sematic coding
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分类号
TN911.22
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于信息瓶颈的信道自适应语义压缩编码方法
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作者
李洁
郭彩丽
朱美逸
杜忠田
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机构
北京邮电大学
中电信数智科技有限公司
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出处
《移动通信》
2023年第4期65-70,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2021XD-A01-1)。
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文摘
深度神经网络被广泛用于语义压缩编码,然而所生成的语义特征是否还有冗余信息和压缩空间等难以判断。针对此问题,首先基于信息瓶颈理论给出损失函数,接着引入信道自适应压缩模块构建系统模型,然后利用vCLUB互信息估计和变分近似方法推导损失函数上界,设计互信息估计网络等结构。实验结果表明,与基线方法相比,所提出的基于信息瓶颈的信道自适应语义压缩编码方法实现了更高的智能任务性能和更低的通信开销。
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关键词
语义通信
语义编码
信息瓶颈
深度学习
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Keywords
semantic communication
sematic coding
information bottleneck
deep learning
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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