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語(yǔ)義通信經(jīng)典文章DeepSC：Deep Learning Enabled Semantic Communication Systems

2年前作者：一去不復(fù)返的通信er分類(lèi)：Toy博客閱讀(21)違法舉報(bào)

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論文簡(jiǎn)介

作者
Huiqiang Xie
Zhijin Qin
Geoffrey Ye Li
Biing-Hwang Juang
發(fā)表期刊or會(huì)議
《IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING》
發(fā)表時(shí)間
2021.4
這篇論文由《Deep Learning based Semantic Communications: An Initial Investigation》擴(kuò)展而來(lái)

關(guān)于文章內(nèi)容的總結(jié)

框架或結(jié)構(gòu)	作用
DeepSC	最大化系統(tǒng)容量、最小化語(yǔ)義誤差
設(shè)計(jì)兩個(gè)Loss函數(shù)	理解語(yǔ)義信息、最大化系統(tǒng)容量
語(yǔ)義-信道聯(lián)合編碼	保持 $s$ 和 $\hat s$ 之間的含義不變← $\mathcal{L}_{\mathrm{CE}}$ 用于衡量 $s$ 和 $\hat s$ 之間的差異
語(yǔ)義-信道聯(lián)合編碼	使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特定目標(biāo)的知識(shí)(聯(lián)合設(shè)計(jì)時(shí)，信道編碼可以注重保護(hù)與傳輸和目標(biāo)相關(guān)的語(yǔ)義信息，而忽略其他不相關(guān)的信息)
$\mathcal{L}_{\mathrm{CE}}$	通過(guò)訓(xùn)練整個(gè)系統(tǒng)來(lái)最小化 $s$ 和 $\hat s$ 之間的差異
$\mathcal{L}_{\text {MI }}$	最大化發(fā)射機(jī)訓(xùn)練期間實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)速率

引申出不理解的問(wèn)題

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語(yǔ)義-信道聯(lián)合編碼在上圖流程中屬于哪部分？
個(gè)人理解：整個(gè)流程都是
聯(lián)合設(shè)計(jì)收發(fā)器在上圖流程中屬于哪部分？
未解決
以下概念分不清楚

文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-700946.html
- E2E通信系統(tǒng)是一種形式
  自編碼器是一種結(jié)構(gòu)
  通信系統(tǒng)物理層收發(fā)機(jī)與自編碼器在功能和結(jié)構(gòu)上是相似的。自編碼器的主要功能是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重構(gòu)，而通信系統(tǒng)的主要功能是在接收端恢復(fù)發(fā)射端的信號(hào)。
  若把收發(fā)信機(jī)看成一種自編碼器結(jié)構(gòu)，則發(fā)射機(jī)與接收機(jī)分別對(duì)應(yīng)于自編碼器的編碼器與譯碼器。因此，通信系統(tǒng)收發(fā)信機(jī)的最優(yōu)化設(shè)計(jì)就轉(zhuǎn)變?yōu)樽跃幋a器端到端的優(yōu)化任務(wù)。

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MATLAB Deep learning
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