蜂窝语义通信系统资源分配的研究.pdf
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1、“语义通信”专题!蜂窝语义通信系统资源分配的研究奥颖,李钰洁1,何善宝*,陈德丽,秦志金,陶晓明(1.北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京10 0 10 1;2.清华大学电子工程系,北京10 0 0 8 4)【摘要】现有以香农信息论为基础的现代无线通信技术已经无法满足爆发式增长的数据传输需求,以“达意”为目标的语义通信有望突破香农极限的约束。面向蜂窝语义通信系统,分析传统蜂窝网络资源分配以及基于语义的无线资源分配通信范式、性能收益,研究资源分配模型的有效性、可靠性、频谱效率以及传输效率,从可分配的资源和性能评价这两个角度分别研究了传统蜂窝网络和语义通信网络资源分配的优化目标,归纳整理了现有
2、语义通信资源分配方案的应用场景及研究方法。【关键词】语义通信;资源分配;优化目标doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20231229-0002中图分类号:TN929.5文献标志码:A文章编号:10 0 6-10 10(2 0 2 4)0 2-0 10 4-0 7引用格式:奥颖,李钰洁,何善宝,等.蜂窝语义通信系统资源分配的研究.移动通信,2 0 2 4,48(2):10 4-110.AO Ying,LI Yujie,HE Shanbao,et al.Research on Resource Allocation in Cellular Semantic Communica
3、tion SystemsJJ.MobileCommunications,2024,48(2):104-110.OSID:扫描二维码与作者交流Research on Resource Allocation in Cellular Semantic Communication SystemsAO Ying,LI Yujie,HE Shanbao,CHEN Deli,QIN Zhijin,TAO Xiaoming?(1.College of Information and Communication Engineering,Bejing Information and Science Technol
4、ogy University,Bejing 100101,China;2.Department of Electronic Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China)AbstractKeywords0引言现有蜂窝网络无线通信的传输方式是通过将信息编码为符号,然后准确传输这些符号来实现的,这样的传收稿日期:2 0 2 3-12-2 9*基金项目:国家自然科学基金“基于拓扑感知与参数优化的建筑物三维模型构建技术”(6 2 0 0 10 32);国家自然科学基金“端到端语义信息传输方法”(6 2 2 9 348 4);国家自然科学基金“
5、多媒体计算通信”(6 19 2 510 5);北京市自然科学基金“空天地一体化融合系统中基于移动感知的高可靠通信研究”(L222039)*通信作者104移动通信2024年2 月第2 期The existing modern wireless communication technology based on Shannon information theory can no longer meet theexplosive growth in data transmission demand.Semantic communication with the aim of conveying me
6、aning is expectedto break through the constraints of Shannons limit.This paper focuses on cellular semantic communication systems andanalyzes the communication paradigm and performance benefits of traditional cellular network resource allocation andsemantic-based wireless resource allocation.Then th
7、e resource allocation models are studied in terms of the effectiveness,reliability,spectral efficiency,and transmission efficiency.The optimization goals of resource allocation in traditionalcellular networks and semantic communication networks are investigated from the perspectives of allocable res
8、ources andperformance evaluation.Finally,the application scenarios and research methods are summarized for the existing semanticcommunication resource allocation schemes.semantic communication;resource allocation;optimization goal输方式忽略了目标任务和传输数据所承载的意义,造成了无线通信资源的非必要消耗。因此,人们将关注点从“如何精确恢复传输的符号”转移到“如何精确恢
9、复传输的语义”,语义通信受到了业界和学术界的广泛关注,与传统的基于位的通信系统相比,语义通信的主要思想是传输源数据中包含的语义2 1,而不是完整的消息,这样可以大大压缩源数据,减少所需的通信资源,显著提高传输效率。在无线移动通信系统中,无线资源的稀缺决定了资源分配在系统性能方面的重要性,迫切需要既能提高网络整体性能又可以支持高质量多媒体业务的无线资源分配策略,通过合理的资源分配可以给用户提供更好的通信服务,如更高的数据速率,更大的系统容量,更好的第48 卷总第52 2 期奥颖,李钰洁,何善宝,等:蜂窝语义通信系统资源分配的研究移动通信用户体验等3。无线资源分配策略是在复杂通信环境下解决无线资源
10、短缺的最直接而有效的手段。传统蜂窝网络中的资源分配,往往将资源分配的结果映射为对应的物理量或是用户的体验并以此作为优化目标,难以满足语义通信智能任务下对语义理解的需求。语义通信中的资源分配与目标智能任务和特定交互需求紧密相关,为了发挥语义通信的最大优势,有必要开发更高效、更合理的资源分配方案,将有限的通信资源分配给语义信息更丰富的数据。本文分别从资源角度和性能评价角度介绍传统通信和语义通信资源分配的优化目标,并对现有的语义通信资源分配进行分类总结。1传统蜂窝网络无线资源分配性能与优化目标传统蜂窝网络资源分配主要为频谱资源和能量资源的分配,频谱资源分配的目的是提高频谱利用率,能量资源分配的目的是
11、降低能耗。目前已有很多关于无线蜂窝系统中资源分配的研究,不同文献中资源分配的优化目标各不相同,如图1所示,从可分配的资源的角度来看,资源分配的优化目标主要包括频谱效率和能量效率,从性能评价角度来看,优化目标包括吞吐量、服务质量(QoS,Qualityof Service)、用户体验质量(QoE,Q u a l i t y o fExperience)、公平性等性能指标。资源角度频谱效率能量效率图1传统蜂窝网络资源分配优化目标1.1 频谱效率目前,频谱效率(SE,Sp e c t r a l Ef i c i e n c y)指标已成为设计和优化无线通信网络的主要性能指标。它是定量评估蜂窝系统有
12、效性的重要措施,已被广泛研究用于各种场景,SE的定义为单位时间单位带宽的数据传输量。可表示为公式(1):RnsE=(bit/(s Hz)B1.2能量效率随着绿色无线电概念的提出,无线通信在能量效率优化方面的目标有在保障用户通信质量的前提下最小化系统能耗、最大化系统的能量效率(EE,En e r g yEfficiency)等。通常对EE的定义为单位时间单位能量传输的总比特数4,如公式(2):RnEE=P(bit/(s J)其中所耗能量包括传输能量消耗和主动模式下的电路能量消耗。能量效率可以是链路级EE,如子载波上的EE;用户级EE,如单个用户设备数据传输量与能耗的比值;网络级EE,网络总的数据
13、传输量与总能耗之比。1.3资源效率文献4 提出一个统一EE和SE的度量资源使用效率的准则一一资源效率(RE,Re s o u r c e Ef f i c i e n c y),其表达式如公式(3)所示:nRe=nee+nse(bit/(sJ)其中用来控制SE和EE之间的权重。采用RE度量标准作为资源分配的优化目标时,在达到同样的QoS要求的情况下,相比于增加频谱资源的分配量,只需要多分配额外的能量就可以节省更多的频谱资源;反之亦然,这显示了最大化RE可以充分利用频谱与能量资源5。1.4 QoS和QoE目前,服务质量(QoS)是广泛采用的服务质量度量标准,长期以来无线通信系统中对QoS的理解通
14、常为表征网络服务能力的性能指标,包括吞吐量、丢包率、时延、抖动等反映了网络传输层面的性能指标6 。系统的吞吐量是一个常见的网络性能指标,网络运营商优化目标的目标是使网络尽可能地被充分利用,拥有更大的吞吐量来服务更多的用户,因此最初无线资源分配以最大化系统吞吐量为优化目标函数。公式(4)给出了吞吐量T的计算公式7:性能角度T=R(1-PEP)(bit/s)其中R表示实际传输速率,PEP表示数据包错误概率。然而,QoS是为业务的客观质量提供保证的,用户QoSQOE(2)(3)(4)公平性的主观体验涉及的影响因素更多,无线通信网络服务的重要目标是要提供满意的用户体验质量(QoE),Q o E能够体现
15、网络提供的业务质量与用户期望的差距,并能够通过量化的方法表征用户对业务的接受水平与满意程度,目前使用最广泛的量化方式是ITU建议采用的平均意见得分(MeanOpinionScore,M O S),M O S值分布在1 5之间,MOS值为1反映了用户体验非常差,MOS值为5则代表用户对体验非常满意8 。MOS最初仅作为(1)语音业务的量化指标,随着视频、图像、网页浏览等业务的发展,也逐渐将其拓展到其他业务质量评价中6 。根据业务特点,可以将无线业务分成两类来研究6(1)非实时业务:此类业务对实时性要求不高,对数据速率要求较高,一般为数据业务,包括网页浏览业务、文件下载业务等。文献8 采用用户感知
16、质量和数据速率之间的关系来评估用户的QoE,M O S作为用户i的数据1052024年2 月第2 期第48 卷“语义通信”专题!1总第52 2 期速率R,的函数表达式如公式(5)所示:1MOS,(R,)=MOSo.i4.5其中,3.5MOSo,=11g(RA.s,/R.0,;Ri.0.iR1.0,其中,R1.0.表示MOS评分为1时的数据速率,R4.5,表示MOS评分为4.5时的数据速率,参数MOSo,决定了函数MOS(R)图像的斜率,Ro,控制函数曲线在x轴上的移动。(2)实时业务:视频等流媒体业务对实时性和数据速率的要求很高,其QoE可以描述为公式(8)所示函数9 1Q(x)1+e-0(x
17、-a)其中i、z都是可调节参数,x可以是数据传输速率、时延等QoS指标。除了上述基本的方法,文献10 建立了一个深度神经网络(DNN)来学习网络参数与QoE之间的关系,该方法可以有效去除与QoE预测无关的大部分特征。人眼对视频失真的感知灵敏度是视觉质量评价的关键,文献11利用脑电图研究了不同内容运动条件下人眼对量化引起的视频失真的感知敏感性,选择人类感知视频质量变化引起的P300分量作为人类感知失真的指标,为视频QoE提供了一种新的心理生理评估方法。文献12 利用摄像头捕获和分析用户的面部视频,通过情感分析从用户的角度评估QoE,对用户的偏好进行学习,不仅能够准确预测用户对视频编码质量的感受,
18、还能够准确预测他们的情感体验质量,从而更全面地表征QoE。1.5公平性提高系统吞吐量和增强用户公平性是相互矛盾的:将所有资源分配给信噪比高的用户会提高系统吞吐量,但会R,R.0.i对信道条件差的用户造成歧视;而如果所有用户共享相同R,的资源,可以提高用户公平性,但是会降低系统吞吐量。R.o./R,R4s./(5)RoR,R.5./3.54.5,1不公平的资源分配可能导致资源匮乏、浪费或余分配,无线通信系统应避免不公平无线资源分配,为所有用户提供一定程度的性能保证。公平性指标是衡量公平程度的工具13,在各种公平性指标中,Jain指数是使用最多的一种,(6)采用Jain指数对公平性进行量化的公式如
19、公式(9)所示14(7)-1JX其中,K表示角户的个数,x,可以是吞吐量、延迟、分配的资源量等度量标准。J(x)的取值范围是0 一1,越接近1说明系统越公平。(8)2语义通信资源分配性能与优化目标传统的资源分配模型通常都是基于香农容量进行建模,并不能充分利用语义通信的性能优势,保证语义通信网络的性能最优,因此需要从语义角度来重新考虑资源利用情况,建立新的资源分配准则。在设计语义通信资源分配方案时要考虑以下两点15:(1)可靠性与传输效率之间的权衡。语义压缩比越高,传输效率就越高,但会降低传输的可靠性。(2)语义通信不要求比特符号的无差错传输,因此若基于香农容量构建优化问题会降低系统性能。因此,
20、从可分配的资源角度和语义通信系统性能角度研究语义通信资源分配的优化目标,如图2 所示,在资源角度,优化目标包括语义频谱效率和能量效率;在语义通信系统性能的度量指标方面,目前的研究中主要有基于语义信息论的信道容量度量、语义相似性度量以及面向业务的网络指标度量。目前已有很多关于语义通信中资源分配的研究,不优化目标(9)资源角度性能角度基于语义信息频谱效率能量效率语义相似度论的信道容量面向业务的指标语义传输速率106移动通信2024年2 月第2 期语义消息吞吐量图2 语义通信网络资源分配优化目标语义QOE语义传输效率语义通信效率指标语义通信效用指标第48 卷总第52 2 期奥颖,李钰洁,何善宝,等:
21、蜂窝语义通信系统资源分配的研究同文献中资源分配的优化目标、约束条件、场景任务以及求解方法各不相同,如表1所示,文献16 研究了文本传输任务下的资源分配,在语义相似度和语义压缩比的约束下,将语义频谱效率的最大化作为优化目标。文献17-2 0 在带宽、计算和延迟的约束下,以最小化系统能耗为优化目标,研究了文本传输和机器翻译场景下的语义通信。文献2 1-2 6 在文本传输、车联网的视频传输、自动驾驶场景下,以带宽、时延、能耗、目标检测精度、视频稳定传输时间范围为约束条件,以最大化语义相似度为优化目标。文献2 7 在图像分类任务下,研究了语义传输效率的最大化,约束条件为带宽、语义压缩比以及传输功率。文
22、献2 8-2 9 研究了异构网络中的语义通信,在带宽和背景知识库匹配的约束下,以语义消息吞吐量最大化为优化目标。文献2 和30 分别在比特传输和语义传输共存以及蜂窝密集场景下,以语义相似度、功率、用户之间的干扰为约束条件,研究了语义传输速率的最大化。文献31-33 在图像传输的场景下,在语义压缩比、信道分配、功率以及时隙划分的约束条件下,以语义QoE的最大化为优化目标。2.1语义相似度语义相似度表示特定语义任务下收发端语义信息的相似程度,文献2 使用Deep SC 模型34 得到语义相似度和信噪比、每个单词包含的语义信息之间的关系,并采用最小均方误差准则将其拟合为广义logistic函数,表示
23、为公式(10):5(1,)Ek(n)=A,+其中 Al.,A l 2,C l 1,C i,z 都是可调节的参数,语义相似度=的取值范围是0 一1。通过优化语义相似度,接收端收到的信息可以最接近原始信息,从而保证语义传输的可靠性。2.2语义频谱效率频谱效率是衡量传统通信中比特序列传输速率的指标,但不能用它来衡量语义信息的传输速率,这是因为比参考文献优化目标16语义频谱效率17-20能耗21-26 语义相似度27语义传输效率28-29语义消息吞吐量230语义传输速率31-33 语义QOE特序列的产生与信源的含义无关,因此,需要在语义角度研究新的性能指标,文献16 以文本传输为例,假设语义信息可以用
24、语义单位(sut)来度量,它代表语义信息的基本单位,并在此基础上定义了两个基于语义的性能指标:(1)语义传输速率(Semantic Transmission Rate,S-R),指单位时间上传输的有效的语义信息量,表达式如公式(11)所示:BRIT=(sut/s)KL其中B表示带宽,R表示在特定的信道编码调制方式下每个调制符号代表的比特数,表示每个句子的平均语义信息量,k表示用户个数,L是句子长度,表示语义相似度。(2)语义频谱效率(Semantic Spectral Efficiency,S-SE),指单位带宽上的语义传输速率,表达式如公式(12)所示:_RI=(sut/(s Hz)BKL2
25、.3语义消息吞吐量文献2 9 假设语义传输速率和比特率之间的转换关系可以用B2M函数S()来表示,S()的表现仅由用户方决定,由所采用的语义模型、关联的背景知识库和接收到的消息属性共同确定。语义传输速率为公式(13):T=S(R)(sut/s)该文献作者用transform模型得到每个用户的语义传输速率,语义消息吞吐量Ts为单位时间内所有用户的语义传输速率的总和,表达式为公式(14):Af,2-A11T,=ZxF=Zx(R)(sut/s)(10)1+e(Cu+C,a)表1现有语义通信资源分配方案约束条件语义相似度、语义压缩比计算17 、延迟17-1、带宽19-2 0带宽2 12 3-2 5、时
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