摘要
语义通信的目标在于识别信息蕴藏的含义并传递给目标用户。这种基于语义理解的新型通信范式可以实现信息的高效传输、精准表达与智能处理,进而使得网络本身能够理解用户的意图和需求、提供更加个性化和智能化服务,符合人们对未来智能内生通信网络的需求。在目前语义通信领域中,大部分工作着重于传输直接从源信号中识别的显性语义(如标签以及信号特征)。针对隐性语义通信问题展开研究,提出了一种面向智能内生的隐性语义认知通信架构,即通过将信源信号无法识别的隐性关系与其关联的语义信息传递给目标用户,实现了隐性语义的传输与恢复。与传统通信致力于追求通信总量最大化不同,本架构致力于帮助接收端学习一个基于有限信息自动生成隐性语义推理规则。在此架构下,接收端用户始终可以学习与信源用户相匹配的推理规则。实验结果表明,所提出的架构在目标用户的符号误码率方面取得了较大改进,优于现有的非推理通信解决方案。
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