【IMT】2030_6G_推进组语义通信无线技术研究报告-6G推进组_20页_6mb

语义通信无线技术研究总结

核心内容

语义通信是一种基于“语义共识”和“语义先验”的通信方式，旨在提升通信效率和可靠性，特别是在带宽受限或噪声较大的环境中。它通过理解通信双方的意图和任务目标，仅传输与任务相关的语义信息，从而实现更高效的数据传输。

主要观点

• 通信效率提升：语义通信可以显著减少传输数据量，同时保持信息的完整性与清晰度。
• 适应性增强：在不同信道条件下，语义通信系统能够动态调整传输策略，以适应任务需求和环境变化。
• 多模态支持：语义通信适用于多种数据模态，如文本、语音、图像、视频和点云等。
• 安全性增强：通过引入隐私保护机制和对抗训练，语义通信系统能够在保护用户隐私的同时，提高信息传输的安全性。
• 系统架构优化：语义通信系统通常包括语义提取、转换、编码、信道编码及逆过程，系统框架设计需考虑语义信息的度量与性能极限。

关键信息

语义通信的适用场景

• 全息智能通信：通过目标驱动压缩，仅保留与用户体验相关的信息，提高传输效率和清晰度。
• 自动驾驶：提升感知准确性和传输可靠性，支持实时决策。
• 偏远山区通信：利用生成式语义通信模型，在低SNR下保持较好的图像重建性能。
• 多任务图像传输：通过语义信息分层和权重分配，提高图像传输质量与效率。
• 语音传输：在语音到文本和语音到语音的传输中，显著减少传输信息量并提高传输可靠性。

语义通信基本架构

• 系统框架：包括语义校验与同步、语义提取、语义转换、语义编码、信道编码及其逆过程。
• 性能指标：定义了语义熵、语义互信息、语义失真、语义信道容量和语义率失真函数等关键指标。
• 图结构表征：利用图结构对多模态信号进行统一表征，提升语义信息的分离编码和传输效率。

语义通信理论

• 联合信源信道编码：通过语义感知实现更高效的信源信道联合编码，提升传输性能。
• 非线性变换编码：引入变换编码、非线性处理和多元目标引导的端到端优化，显著提升传输性能。
• 语义率失真函数：基于语义失真度量，实现更优的编码速率与质量平衡。

语义通信关键技术与现有进展

• 弱耦合信源信道联合编码：通过分离训练和参数微调，实现与端到端联合训练相当的通信效果。
• 信道自适应设计：采用注意力模块和两阶段训练策略，提升系统对信道变化的适应能力。
• 基于GAN的隐私传输：通过生成模型和隐私过滤器，实现高压缩比和隐私保护。
• 卡尔曼滤波与空口设计：结合卡尔曼滤波方法进行参数估计与训练，提升语义信息传输的可靠性。
• 混合自动重传请求与语义相似度检测：通过动态调整传输策略，提高系统在不同信道条件下的传输性能。
• 资源分配算法：优化联合语义压缩、功率分配和用户资源块配对，以最大化系统支持的用户数。
• 自适应速率控制：根据语义信息的熵和信道条件动态调整传输速率，实现高效通信。

语义通信的安全机制

• 对抗训练：通过对抗损失函数提升系统对窃听的抵抗能力，确保语义信息的安全性。
• 数据混淆：在通信前对语义信息进行随机置换和替换，提升隐私保护效果。
• 加密语义通信系统：通过密钥交换机制和数据混淆技术，实现隐私保护与信息传输的结合。

总结与展望

语义通信作为6G技术的重要方向，展现出更强的信息表达力和环境适应能力，能够实现任务驱动的高效通信。然而，仍面临以下挑战：

• 如何实现低复杂度的语义通信系统；
• 如何设计通用的语义解释和传输方案，适用于多种传输任务和数据模态；
• 如何构建更强大的安全机制；
• 如何建立通用的标准和协议；
• 针对特定应用场景（如医疗、智能交通等）进行深入研究；
• 解决社会和伦理问题，如隐私权和数据使用。

语义通信的发展需要学界和工业界在技术创新、标准制定和应用推广等方面协同努力，以推动其走向成熟和广泛应用。

未解决的问题

• 低复杂度语义通信实现；
• 多模态与多任务的通用语义传输方案；
• 更强大和创新的安全机制设计；
• 建立通用标准和协议；
• 应用场景的深入研究；
• 社会与伦理问题的应对。

主要贡献单位

• 浙江大学
• 中山大学
• 北京邮电大学
• 华为技术有限公司
• 中南大学
• 中兴通讯股份有限公司
• 北京交通大学
• 东南大学
• 上海交通大学