面向6G的语义通信技术研究报告-语义任务组_162页_9mb

报告摘要

面向6G的语义通信技术研究报告总结

核心内容

语义通信作为6G通信系统的关键技术之一，突破了传统符号级传输的限制，强调数据的语义理解与共享，通过智能技术与通信网络的深度融合，实现从语法层到语义层的跃迁，提升通信效率与智能交互能力。该技术不仅支持语言传输，还扩展至多模态信息交互，如手势、面部表情和符号等，为未来智能通信提供了新的范式。

主要观点

语义通信系统以人工智能与信息论为基础，通过深度神经网络实现语义特征提取、语义信息传输和语义信息恢复的高效协同。
语义通信与无线AI在6G体系中相互支撑：前者关注信息层与语义层的协同，后者关注物理层与协议层的智能优化。
语义通信的核心优势在于其非比特级传输，通过语义特征提取与压缩，显著减少传输负载与带宽消耗，提升传输效率与数据完整性。
语义通信在6G网络架构中具有重要地位，其标准化路径是推动技术落地与产业发展的关键。

关键信息

语义通信典型应用场景

低信噪比和有损传输场景：
- 空天地一体化应急救援场景：无人机与卫星协同传输遥感数据，通过语义压缩和优先级调度实现高效、可靠传输。
- 低空无人机巡检与高清航拍场景：通过语义通信实现关键特征的优先传输，减少冗余数据传输。
业务体验增强和eMBB场景：
- 扩展现实（XR）应用场景：在云VR架构中，语义通信实现关键帧与语义内容的智能分级传输，提升沉浸式体验。
- 生成式VR视频远程传输场景：通过云-边-端协同架构实现高质量视频的智能合成与传输，保障低时延与高保真。
- 视频会议场景：语义通信技术提取视频中的关键语义信息，实现高效压缩与动态传输，提升用户体验。
人-机-物交互增强场景：
- 多车协同感知场景：语义通信支持车辆间的协同感知，提升环境建模精度与实时性。
- 工业互联网及智能体通信：语义通信赋能工业智能设备的数据互通与协同管控，提升生产效率与安全性。
- 数字孪生赋能智慧交通场景：通过语义通信实现交通态势的轻量化传输，支持实时监控与动态调控。
6G网内数据压缩场景：
- 语义通信赋能6G数字孪生网络：通过语义压缩与编码实现网络状态的高效传输与优化。
- 语义通信赋能6G控制面：通过语义信息提升信道状态信息（CSI）的反馈效率，支持自适应调制编码与智能决策。

语义通信基础理论

语义信息论：
- 提出基于同义映射与同义集合的语义信息模型，构建语义熵、语义互信息、语义信道容量与语义率失真等度量方法。
- 通过渐近等分性质和同义典型集，证明语义通信的编码定理，包括语义信源编码定理、语义信道编码定理和语义率失真编码定理。
信息传导率：
- 提出**信息传导率（Ic(D)）**作为语义通信的统一度量指标，定义为 $I_c(D) = R_{cc} / R_{sc}(D)$，能够反映通信系统的传输能力与语义质量。
- 该指标可兼容点对点与多用户通信场景，适用于性能评估与理论分析。
模分多址（MDMA）理论：
- 提出基于语义的多址接入技术，实现用户间信号的语义叠加与分离。
- MDMA在上行与下行链路中均表现出性能优势，通过语义信源编码降低信源编码速率，提升适配度（$F = R_{cc}/R_{sc}$）。

语义通信关键技术

基于信源信道联合编码的CSI反馈技术：通过端到端学习和任务驱动的特征提取，提升CSI反馈的效率与准确性。
面向用户数据的语义通信技术：实现多模态数据的语义融合、压缩与优先级判断。
基于语义重要性的关键技术：优化语义信息传输策略，提升通信效率与质量。
语义知识库关键技术：支持语义信息的存储、查询与更新，提升语义通信的智能化水平。
新型多址接入技术（MDMA）：实现信道资源的高效利用，提升多用户通信性能。
语义双工技术：支持上下行语义信息的协同传输，提升通信效率。
语义效用通信技术：基于语义价值进行数据传输优化，提升资源利用率。
语义通信模型管理技术：支持语义模型的缓存、查询与更新，推动网络智能化演进。

系统设计与试验验证

语义通信系统设计方法：
- 设计语义通信系统架构，包括信源、信道、信宿的协同机制。
- 构建语义通信评估指标体系，涵盖系统性能与智能化需求。
- 研究跨层协同优化方案，确保与现有通信系统兼容。
- 制定语义通信协议框架，涵盖核心网、用户平面与控制平面。
语义通信试验验证：
- 构建语义通信仿真平台，验证理论模型与算法性能。
- 开发语义通信原型验证系统，实现端到端流程测试与优化。