智能网联环境下面向语义通信的资源分配

TN929.5; 传统的资源分配方法难以满足智能网联环境下各种业务准确理解大量多媒体数据语义的需求.针对该挑战,以智能任务导向的车联网场景为例,首先,提出了两种面向语义通信的资源分配优化准则;然后,针对不同维度的资源,综述了面向语义通信的资源分配模型与算法;构建了面向语义通信的图像数据集,在车联网仿真场景下分析了所研究资源分配方法的性能优势;最后,给出了语义通信资源分配的未来挑战....

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Published in物联网学报 Vol. 6; no. 3; pp. 47 - 57
Main Authors 陈九九, 郭彩丽, 冯春燕, 刘传宏
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京邮电大学先进信息网络北京实验室,北京 100876%北京邮电大学先进信息网络北京实验室,北京 100876 2022
北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室,北京 100876
Subjects
语义通信
资源分配
优化准则
强化学习
智能网联
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ISSN2096-3750
DOI10.11959/j.issn.2096-3750.2022.00279

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Summary:TN929.5; 传统的资源分配方法难以满足智能网联环境下各种业务准确理解大量多媒体数据语义的需求.针对该挑战,以智能任务导向的车联网场景为例,首先,提出了两种面向语义通信的资源分配优化准则;然后,针对不同维度的资源,综述了面向语义通信的资源分配模型与算法;构建了面向语义通信的图像数据集,在车联网仿真场景下分析了所研究资源分配方法的性能优势;最后,给出了语义通信资源分配的未来挑战.
ISSN:2096-3750
DOI:10.11959/j.issn.2096-3750.2022.00279