人工智能物联网中面向智能任务的语义通信方法

作者：刘传宏; 郭彩丽^*; 杨洋; 冯春燕; 孙启政; 陈九九

来源：通信学报, 2021, 42(11): 97-108.

• 物联网
• 语义通信
• 图像分类
• 人工智能
• 语义压缩

随着物联网(IoT)和人工智能(AI)技术的融合发展,传统的数据集中式云计算处理方式难以有效去除数据中大量的冗余信息,给人工智能物联网(AIoT)中智能任务低时延、高精度的需求带来挑战。针对这一挑战,基于深度学习方法提出了AIoT中面向智能任务的语义通信方法。针对图像分类任务,在IoT设备上利用卷积神经网络(CNN)提取图像的特征图;从语义概念出发,将语义概念和特征图进行关联,提取语义关系;基于语义关系实现语义压缩,减小网络传输的压力,降低智能任务的处理时延。实验和仿真结果表明,对比传统通信方案,所提方法的复杂度仅约为传统方案的0.8%,同时具有更高的分类任务性能;对比特征图全部传输的方案,所提方法传输时延降低了80%,大大提升了有效分类准确率。

• 单位
  北京邮电大学