التحسين المشترك للضغط الدلالي التكيفي وتخصيص الموارد لتواصل الطائرات بدون طيار المدعوم بالدلالات

يعتبر التواصل الدلالي نهجًا فعالًا للإدراك في الوقت الحقيقي في أنظمة الاتصالات اللاسلكية من الجيل التالي. في هذه الورقة، نبني نظام مراقبة دلالي متعدد الطائرات بدون طيار باستخدام استراتيجية ضغط دلالي تكيفي. بالنسبة لنقل إطارات الفيديو في هذا النظام، نقدم مقياسًا مبتكرًا يسمى عمر الدلالات غير الصحيحة (AoIS). بعد ذلك، نصيغ مشكلة تحسين للحد من إجمالي AoIS من خلال تحسين نسبة الضغط، وقوة النقل، وقرارات النقل بشكل مشترك. نظرًا لأن الترميز وفك الترميز الدلالي لا يمكن التعبير عنهما بصيغ صريحة، فإن خوارزميات التحسين التقاربي التقليدية لا يمكن أن تحل هذه المشكلة. لحل هذه المشكلة الصعبة، نطور خوارزمية التعلم التعزيزي العميق (DRL) تعتمد على التدريب المركزي مع التنفيذ اللامركزي (CTDE)، حيث يتم استخدام الملاحظات العالمية لتدريب شبكة الناقد وحساب المزايا، بينما تُستخدم الملاحظات المحلية لتنفيذ السياسات. تظهر نتائج المحاكاة أن الاستراتيجية المقترحة تحقق توازنًا فعالًا بين التشابه الدلالي وتكرار النقل مقارنة بالأساليب الأساسية.