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In bestehenden semantischen Kommunikationssystemen zur Bildübertragung werden einige Bilder allgemein mit erheblich niedriger Qualität und hoher Übertragungsrate rekonstruiert. Motiviert durch die Notwendigkeit, diese langjährigen Herausforderungen effektiv anzugehen, hat sich die semantische Kommunikation als ein kritischer technologischer Fortschritt herausgestellt. In dieser Arbeit schlagen wir ein semantisches adaptives Kommunikationsrahmenwerk (SAC) vor, um Bilder mit Kerninformationen zu übertragen. Konkret besteht das vorgeschlagene Rahmenwerk aus einem semantischen Encoder (SE) und einem semantischen Decoder (SD), einem Modul zur semantischen Code-Generierung/Wiederherstellung (SCG/SCR), einem Komprimierungs-Estimator (CE), einem Modul zur Kanalzustandsinformationen-Akquisition (CSIA) und einem drahtlosen Kanal. Um sowohl die Kanal- als auch die räumliche Aufmerksamkeit für semantische Merkmale vollständig zu erfassen, entwerfen wir ein Double-Attention-Modul (DAM), das parallel zu den Kanalbedingungen arbeitet und in den SE und SD integriert ist. Darüber hinaus funktioniert der CE, um die Komprimierungsrate des SAC basierend auf den Kanalbedingungen und der Wiederherstellungsqualität vorherzusagen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene SAC-Rahmenwerk einen größeren PSNR (um 0,5–2 dB erhöht) und einen Genauigkeitswert (91–93%) aufweist, was auf die Robustheit des SAC hindeutet, im Vergleich zu traditionellen Kommunikationsmethoden und anderen semantischen Kommunikationsalgorithmen in Bildübertragungsszenarien. Darüber hinaus erreicht das vorgeschlagene Rahmenwerk adaptive Übertragungsraten mit minimalem Verlust in der Wiederherstellungsleistung, während die Effizienz der Bandbreitenausnutzung des semantischen Kommunikationssystems verbessert wird.
Yang et al. (Tue,) untersuchten diese Frage.