语义通信的进展和挑战系统回顾

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导读 这项研究由张平教授、刘一鸣博士、宋一乐和张嘉祥(北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室)领导。他们的文章总结了语义信息和语义通信方

这项研究由张平教授、刘一鸣博士、宋一乐和张嘉祥(北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室)领导。

他们的文章总结了语义信息和语义通信方面取得的进展。报告还讨论了发展现代语义通信的主要挑战、关键问题和潜在的研究方向,旨在推动语义通信科学和产业的进一步进步。

信息和通信技术(ICT)的发展对现代社会产生了重大影响。移动通信系统从第一代(1G)到第五代(5G)的演进特点是容量扩展和技术进步。然而,这些进步主要集中在增加信息传输的物理维度,同时接近香农信息论的极限。

张平教授及其团队提出了现代语义通信。利用信息的天然冗余性,共同设计信源压缩和信道传输,补偿传输错误并实现端到端的全系统优化。

本文对现代语义传播理论和方法进行了全面综述,深入介绍了现代语义传播研究,包括基于语义库(Seb)的语义传输框架和语义通信赋能的智能简洁(Intellicise)网络。

本文深入介绍了一种新的语义信息表示基础模型——Seb模型,并进一步讨论了基于Seb的语义传输框架,包括语义表示与编码、语义调制、语义知识库建模、语义度量、ETC。

智能高效的语义通信(IE-SC)架构,由SI平面和三层组成:语义赋能的物理承载层(S-PB)、网络协议层(S-NP)和应用意图层层(S-AI)。图片来源:中国科学出版社

然后,本文探讨了现代语义通信技术的潜在应用,包括智能网络、面向目标的应用程序和元宇宙。

Intellicise网络强调使用原生智能和内生简化架构来实现系统优化。随着节点具备智能,网络本身将逐渐向原生智能系统进化,最终达到自我进化、自我优化、自我平衡的状态。

在此背景下,语义通信在提取和传输信息含义方面显示出巨大潜力,并被视为智能网络的一项有前途的技术。而且,语义通信在垂直领域具有广泛的潜在应用场景,包括智能医疗、智能交通、智能工厂等。

最后,本文阐述了语义传播中的开放问题和关键挑战,并探讨了潜在的研究方向,以促进现代语义传播理论和方法的进一步研究。

语义通信已成为当前6G候选关键技术之一。通过创新信息基础理论,实现智能、信息、通信、网络技术的关键突破,转变通信系统范式。

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