Adaptive Resource Allocation for Semantic Communication Networks

📄 arXiv: 2312.01081v1 📥 PDF

作者: Lingyi Wang, Wei Wu, Fuhui Zhou, Zhaohui Yang, Zhijin Qin

分类: cs.IT, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-02

💡 一句话要点

提出自适应语义资源分配方案，兼容传统无线通信并提升语义通信服务质量。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 语义通信 资源分配 深度强化学习 语义比特量化 服务质量 无线通信 自适应算法

📋 核心要点

  1. 现有语义通信资源分配方案缺乏对动态无线环境的适应性，且与传统通信的兼容性不足。
  2. 提出一种自适应语义资源分配范式，通过语义比特量化(SBQ)实现与现有无线通信的兼容，并优化资源分配。
  3. 实验结果表明，该方案能有效对抗语义噪声，显著提升语义通信服务质量(SC-QoS)，最高可达13%。

📝 摘要（中文）

本文针对未来智能应用中语义通信这一有前景的技术，探讨了其在动态无线环境下的资源分配和兼容性问题。提出了一种自适应语义资源分配范式，该范式采用语义比特量化(SBQ)，兼容现有的无线通信，并解决了语义指标和传输指标之间映射关系带来的不准确环境感知问题。为了评估语义通信网络的性能，首次提出了语义通信服务质量(SC-QoS)的概念，包括语义量化效率(SQE)和传输延迟。通过联合优化基站的发射波束成形、语义表示的比特数、子信道分配和带宽资源分配，构建了最大化整体有效SC-QoS的问题。为了解决该非凸问题，提出了一种基于混合深度强化学习(DRL)的智能资源分配方案，该方案使智能体能够感知语义任务和动态无线环境。仿真结果表明，与几种基准方案相比，该设计能够有效对抗语义噪声，并在无线通信中实现卓越的性能。此外，与基于映射引导范式的资源分配方案相比，所提出的自适应方案在SC-QoS方面可实现高达13%的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语义通信网络中，如何在动态无线环境下进行有效的资源分配，同时保证与现有无线通信系统的兼容性。现有方法通常依赖于固定的语义-传输映射关系，导致环境感知不准确，无法充分利用无线资源，并且缺乏对语义通信服务质量(SC-QoS)的有效评估和优化。

核心思路：论文的核心思路是设计一种自适应的资源分配方案，该方案能够根据动态的无线环境和语义任务的需求，灵活地调整资源分配策略。通过引入语义比特量化(SBQ)，将语义信息量化为可传输的比特流，从而实现与现有无线通信系统的兼容。同时，利用深度强化学习(DRL)算法，使智能体能够感知语义任务和动态无线环境，并学习最优的资源分配策略。

技术框架：该方案的技术框架主要包括以下几个模块：1) 语义编码模块：将原始数据编码为语义表示；2) 语义比特量化(SBQ)模块：将语义表示量化为比特流，以便在无线信道上传输；3) 资源分配模块：利用DRL算法，根据信道状态信息和语义任务需求，动态地分配发射功率、子信道和带宽资源；4) 语义解码模块：从接收到的比特流中恢复语义信息。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了自适应的语义资源分配范式，能够根据动态无线环境和语义任务需求，灵活地调整资源分配策略；2) 引入了语义比特量化(SBQ)，实现了语义通信与现有无线通信系统的兼容；3) 首次提出了语义通信服务质量(SC-QoS)的概念，并将其作为资源分配的优化目标。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 采用深度Q网络(DQN)作为DRL算法的智能体，用于学习最优的资源分配策略；2) 将信道状态信息、语义任务需求等作为DQN的输入状态；3) 将发射功率、子信道分配和带宽资源分配作为DQN的输出动作；4) 将SC-QoS作为DQN的奖励函数，引导智能体学习最大化SC-QoS的资源分配策略。

📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的自适应语义资源分配方案能够有效对抗语义噪声，并在无线通信中实现卓越的性能。与几种基准方案相比，该方案在SC-QoS方面可实现高达13%的性能提升。这表明该方案能够更好地适应动态无线环境，并有效地利用无线资源，从而提高语义通信的可靠性和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于未来的智能通信系统，例如智能交通、远程医疗、工业自动化等领域。通过自适应地分配无线资源，可以提高通信效率和可靠性，从而支持各种智能应用的部署和发展。此外，该研究提出的语义比特量化方法，为语义通信与现有无线通信系统的融合提供了有效的解决方案，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Semantic communication, recognized as a promising technology for future intelligent applications, has received widespread research attention. Despite the potential of semantic communication to enhance transmission reliability, especially in low signal-to-noise (SNR) environments, the critical issue of resource allocation and compatibility in the dynamic wireless environment remains largely unexplored. In this paper, we propose an adaptive semantic resource allocation paradigm with semantic-bit quantization (SBQ) compatibly for existing wireless communications, where the inaccurate environment perception introduced by the additional mapping relationship between semantic metrics and transmission metrics is solved. In order to investigate the performance of semantic communication networks, the quality of service for semantic communication (SC-QoS), including the semantic quantization efficiency (SQE) and transmission latency, is proposed for the first time. A problem of maximizing the overall effective SC-QoS is formulated by jointly optimizing the transmit beamforming of the base station, the bits for semantic representation, the subchannel assignment, and the bandwidth resource allocation. To address the non-convex formulated problem, an intelligent resource allocation scheme is proposed based on a hybrid deep reinforcement learning (DRL) algorithm, where the intelligent agent can perceive both semantic tasks and dynamic wireless environments. Simulation results demonstrate that our design can effectively combat semantic noise and achieve superior performance in wireless communications compared to several benchmark schemes. Furthermore, compared to mapping-guided paradigm based resource allocation schemes, our proposed adaptive scheme can achieve up to 13% performance improvement in terms of SC-QoS.