【未来移动通信论坛】2024年10.0B语义通信白皮书_127页_8mb

语义通信关键模块

2.1 语义知识库

语义知识库是语义通信的核心使能技术，为信源、信道和任务提供多层级语义知识支持。其主要特点包括：

• 分为信源/任务/信道三类子知识库
• 支持跨协议语义通信，统一规范语义表示
• 具备动态更新能力，适应任务需求变化
• 构建方法包括知识图谱、带标签数据集、深度学习特征向量和大模型四类，各有优缺点

在实际应用中，语义知识库部署在边缘服务器，通过接口设计与通信设备交互。部署在边缘服务器的语义知识库可通过实时查询和使用缓存等方式减轻计算负担。在实际应用中，语义知识库的使用会影响系统性能：当输入数据与训练数据分布差异较大时，性能可能显著下降；引入鲁棒性设计可以有效提升系统在复杂场景下的表现。语义知识库的应用场景非常广泛，包括：

• 动态环境中的实时语义理解
• 跨协议异构设备间的通信
• 个性化信息服务提供
• 语义噪声抑制
• 语义知识补充

2.2 语义-信道联合编解码

语义-信道联合编解码技术通过深度学习实现了信源和信道的协同优化，主要包括：

• 语义编码器：提取语义特征向量，减少数据冗余
• 语义解码器：重建语义信息，进行语义噪声抑制
• 联合编解码网络：整合注意力机制、Transformer模型等技术，提高了系统的鲁棒性和灵活性

语义-信道联合编解码在不同应用场景中表现优异，可用于：

• 图像/视频传输：峰值信噪比（PSNR）显著提升
• 文本/语音传输：语义相似度（BLEU/ERSAT）评价指标表现良好
• 多模态通信：跨模态语义统一表达，提高系统泛化能力

系统结构上，语义-信道联合编解码通常采用编码器-解码器架构，通过联合训练实现真正意义上的端到端优化。语义-信道联合编解码在低信噪比条件下比传统分离式设计更具优势，可以有效提高系统的整体性能和可靠性，更好地满足实际应用需求。

2.3 语义信息传输

语义信息传输的核心挑战在于：

• 信道条件的变化导致性能波动
• 传输资源有限，需要精确管理
• 多模态数据的协同处理

针对这些挑战，语义通信系统采用了：

• 级联信源信道编码策略，分配机制可以动态调整信源和信道编码资源
• 自适应传输速率控制，实现不同负载下的最优性能
• 多模态信息融合技术，提高系统整体性能

语义信息传输在多种实际场景中展现出良好性能：

• 在低比特率条件下仍可实现较高语义保真度【图24】
• 在MIMO信道下具有更好的适应性【图41】
• 在实际通信系统中的性能逼近理论极限【图45】

2.4 语义通信与现有系统的兼容性

语义通信需要与现有通信系统兼容，主要包括：

• 与信源编码兼容：采用数据编码与语义编码分离架构【图28】
• 与核心网兼容：语义编解码器可部署在核心网或无线接入网层面
• 与RAN高层/底层兼容：根据实际需求选择紧耦合或松耦合架构

兼容性设计需要考虑：

• 计算资源限制：传统分离式架构需要充足的计算资源
• 标准接口支持：确保不同系统间的互操作性
• 服务质量保障：维持高性能传输的同时服务多种应用场景

3 单模态语义通信

3.1 面向文本的语义通信

文本语义通信系统的特点：

• 基于Transformer等深度学习模型
• 系统性能通过句子相似度、BLEU等指标评价
• 采用端到端学习方式，直接从原始文本提取语义信息

关键技术：

• DeepSC系统：首个正式考虑语义信道联合编码的文本传输方案【图51】
• 句子语义相似度：引入BERT等预训练模型评价标准
• 可解释性增强：通过CTC损失函数提升结果可理解性

3.2 面向语音的语义通信

语音语义通信系统的关键技术：

• 采用卷积神经网络处理语音序列，提取全局语义信息
• 设计注意力机制，区分语音片段重要性
• 实现抗噪性设计，支持复杂环境下的语音理解

3.3 面向图像的语义通信

图像语义通信的创新点：

• DSCC技术：将图像像素映射至复数值通道，提高传输效率
• 多尺度特征提取：深度网络能够捕获不同层次的语义信息
• 抗干扰设计：联合优化编码器和解码器参数，增强系统鲁棒性

3.4 面向视频的语义通信

视频语义通信系统的特点：

• 采用端到端深度学习架构，支持视频帧间信息提取
• 实现关键点检测与语义信息传输相结合
• 提供动态质量评估机制，适应不同网络环境

4 语义噪声抑制研究

语义噪声抑制技术主要研究：

• 文本语义噪声：人工错误与自动识别错误
• 语音语义噪声：语音信号特性导致的语义扭曲
• 图像语义噪声：对抗扰动引起的信息失真

抑制方法：

• 引入对抗训练：通过权重扰动的对抗训练提升系统鲁棒性
• 设计语义纠错器：在传输前后进行双重校验
• 采用多模态信息融合：通过互补信息降低噪声影响

图44展示了基于通用Transformer的语义噪声抑制系统框架，可以有效地应对不同类型的语义噪声。图47比较了不同防御方法的性能，在多种攻击场景下，基于深度学习的防御方法尤其在对抗扰动和目标型攻击方面表现优异。

5 多模态语义通信

5.1 多模态语义通信架构

多模态语义通信面临的主要挑战：

• 模态融合：不同模态的数据特征表示差异大，难以直接融合
• 抗噪设计：不同模态对噪声的敏感度不同，需要针对性设计
• 动态资源分配：根据实时需求调整系统资源

5.2 多任务语义通信

多任务语义通信系统的优势与挑战：

• 参数共享：减少模型复杂度，提高训练效率
• 任务间协同：通过共享知识提升系统整体性能
• 资源冲突：不同任务需求可能产生资源分配冲突

5.3 多用户语义通信

多用户语义通信涉及：

• NOMA技术与OFDM结合
• 资源分配策略：公平性与效率的平衡
• 预编码设计：改善用户间干扰

6 数字语义通信与波形优化

数字语义通信的发展方向：

• OFDM系统中集成语义特征提取模块
• PAPR抑制技术优化，保持信号质量
• 全双工通信实现双向语义增强

图64展示了基于OFDM的语义通信系统架构优化方案，通过动态调整调制参数和改进量子化方法，系统能够在复杂电磁环境下保持较高的通信质量，减少误码率并提高频谱效率。图66比较了不同PAPR抑制技术的性能，在相同系统配置下，基于深度学习的PAPR抑制方法显著优于传统方案，尤其在低信噪比条件下表现更为突出。

7 语义通信中的资源管理

7.1 资源分配模型构建

语义通信资源分配的目标与优化变量：

• 优化目标：最大化语义传输性能
• 优化变量：包括语义压缩率、计算资源、传输资源等

约束条件：

• 无线资源可用性与有限性
• 用户能量限制
• 通信服务质量要求

7.2 资源管理策略

常用资源管理方法分为三类：

• 精确算法：如穷举法，适合规模小的系统
• 启发式算法：如遗传算法，计算复杂度适中
• 基于模型的算法：通过神经网络等机器学习方法进行预测

表71总结了各类算法的优缺点，推荐在实际应用中根据系统特性选择适当算法。在资源管理中，如何平衡传输效率与系统能耗是一个重要问题，需要结合具体应用场景进行定制化设计。

8 分布式语义通信

8.1 多模态语义中继架构

分布式架构的优势：

• 利用多模态信息互补性增强系统性能
• 协调中心节点灵活分配计算任务
• 边缘计算技术减轻终端计算负担

8.2 分布式协同设备-服务器推理

特性：

• 采用联邦学习避免数据隐私问题
• 模型分片技术平衡计算效率
• 动态资源分配确保系统实时响应

9 语义通信中的安全挑战

9.1 语义通信中的模型安全

模型面临的攻击类型：

• 对抗性攻击：如白色盒攻击、干净标签攻击
• 投毒攻击：在训练阶段植入恶意样本
• 后门攻击：系统在特定条件下执行攻击指令

9.2 语义通信中的密码技术

建议使用轻量化加密方案：

• 混淆与置换技术保护隐私
• 引入多模态验证增强安全性
• 密钥管理机制确保通信保密性

图92展示了基于Transformer的语义通信混合加密架构，通过特征空间转换和秘密共享机制实现高效加密，保护传输数据完整性和保密性。

10 面向卫星系统的语义通信

10.1 卫星系统中的高效语义传输

挑战：

• 独特通信约束：高延迟、低链路预算
• 典型应用场景：全球覆盖、大规模接入

10.2 多星协同传输系统

关键技术：

• 分布式资源管理消除信道瓶颈
• 联合优化降低干扰
• 波束赋形技术提升传输效率

图101展示了一个异构卫星星座下的多输入多输出系统架构，三个卫星协同传输到水面，在使用相同的边缘服务器分布式天线技术后，80%的数据传输延迟显著降低，85%的误码率减少了50%，整体系统容量提高了60%。

10.3 基于信道预测的语义传输

研究成果：

• 深度学习预测模型准确率85%
• 自定义评估指标提升预测精度
• 联合优化方案兼顾效率与可靠性

图93展示了基于深度学习的波束预测方法，该方法通过捕捉卫星轨道和大气条件的关联特征，预测精度比传统方法提升30%。