知的セマンティック通信ネットワークにおける無線資源管理【JST・京大機械翻訳】

Xia Le; Sun Yao; Li Xiaoqian; Feng Gang; Imran Muhammad Ali

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204190374482 整理番号：22P0290244

知的セマンティック通信ネットワークにおける無線資源管理【JST・京大機械翻訳】

Wireless Resource Management in Intelligent Semantic Communication Networks

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発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

人工知能(AI)の繁ity性は,コミュニケーションシステムの有望なパラダイム,すなわち,従来のビットシーケンスの代わりに意味コンテンツが効率的な通信のためのAIモデルによって符号化される,知的意味通信(ISC)を,配置した。意味回復のための背景知識のユニークな要求のため,無線資源管理はISCにおける新しい課題に直面している。本論文では,ISC可能不均一ネットワーク(ISC-HetNet)におけるユーザ連想(UA)と帯域幅割当(BA)問題に取り組んだ。最初に,システムモデルに補助知識ベース(KB)を導入し,ISC-HetNetの新しい性能メトリックを開発し,メッセージ(STM)におけるシステムスループットと名づけた。次に,UAとBAの共同最適化を,KBマッチングと無線帯域幅制約を受けるSTM最大化の目的で定式化した。この目的のために,意味的信用を有する決定論的目的とUAとBAの最適性に達する第2段階における発見的アルゴリズムを得るために,第一段階における確率的プログラミング法を含む2段階解法を提案した。数値結果は,2つのベースラインアルゴリズムと比較したとき,STM性能に関する著者らの提案解法の大きな優位性と信頼性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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