基於位置輔助的語義圖像高效傳輸：設計、實現與實驗結果

核心概念

本文提出了一種基於位置輔助的語義通信 (PASC) 框架，用於高效的圖像傳輸，特別適用於基於位置的圖像通信場景，例如戶外攝像機視圖圖像的實時上傳。

摘要

基於位置輔助的語義圖像高效傳輸：設計、實現與實驗結果

本文介紹了一種基於位置輔助的語義通信 (PASC) 框架，旨在提高圖像傳輸效率。該框架專為基於位置的圖像通信而設計，例如戶外攝像機視圖圖像的實時上傳。通過利用位置信息，該框架可以檢索相應的地圖，並使用先進的基礎模型 (FM) 驅動的視圖生成器合成與目標圖像非常相似的圖像。PASC 框架進一步利用 FM 將合成圖像與真實圖像的偏差融合，增強語義重建。值得注意的是，該框架具有高度的靈活性，能夠通過一種新穎的基於 FM 的參數優化策略適應動態內容和波動的信道條件。此外，本文還解決了實時部署的挑戰，開發了一個硬件測試平台來驗證該框架。仿真和實際測試表明，所提出的 PASC 方法不僅顯著提高了傳輸效率，而且在多樣化和不斷發展的傳輸場景中仍然保持穩健性。

知識庫 (KBs) 是語義通信系統的基礎，通常分為本地 KBs 和共享 KBs。不同類型的 KBs 以各種方式應用於優化通信。與傳統通信方法相比，語義通信中的傳輸模態在其有效性中起著至關重要的作用。圖像和視頻等視覺模態比文本傳達更豐富的信息，已成為語義通信研究的焦點。
同時，基礎模型 (FMs) 的興起，包括大型語言模型 (LLMs) 和擴散模型 (DMs)，徹底改變了處理不同模態（如文本和圖像）的方式。將 FMs 集成到語義通信系統中可以顯著提高性能和適應性。
受集成傳感和通信的進步（特別是位置輔助通信技術）的啟發，我們建議利用發射機的位置，通過將位置與傳輸內容聯繫起來，進一步提高傳輸效率。例如，在通過攝像機傳感器進行的戶外圖像傳輸中，位置數據可以提供靜態信息（例如建築物和街道），而快速變化或動態的對象（例如車輛和標誌）則成為傳輸中的關鍵元素。通過結合 FMs，我們可以通過三個步驟有效地處理語義元素。首先，評估傳輸圖像的基於位置的相關性。然後，使用位置數據生成攝像機視圖圖像合成。最後，一個強大的圖像重建模型將位置信息和傳輸信息合併，生成高質量的最終圖像。通過結合這些基於 FM 的模塊，我們提出了一種自適應傳輸策略，該策略利用正交頻分複用 (OFDM) 系統來管理動態內容和波動的環境條件，確保高效可靠的通信。
實時實現提出了一項重大挑戰，特別是對於基於 FM 的語義通信方法而言。雖然尖端技術降低了 FMs 的複雜性，使其可在移動設備上實現，但輕量級模型仍然需要幾秒鐘的時間來處理。這種延遲在人機交互場景中可能是可以接受的，但它對通信系統中物理層模塊的實時性提出了挑戰。在我們的研究中，我們通過提出一個強大而緊湊的策略來解決這種延遲，以便在實時無法獲得 KB 更新時增強傳輸模塊。更重要的是，我們的方法已在一個測試平台上成功實現，該測試平台由軟件定義無線電 (SDR) 和模擬移動通信設備的嵌入式信號處理模塊組成。與現有的語義通信測試平台相比，我們的原型不僅更便攜，而且還強調了我們方法的輕量級和實時功能。此外，我們還整合了一個高性能服務器，以提供邊緣計算資源（例如基站 (BS)），從而實現實時 FM 集成。據我們所知，我們的測試平台是首批探索在服務器端支持的通信系統中集成 FMs 的平台之一。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Position-Aided Semantic Communication for Efficient Image Transmission: Design, Implementation, and Experimental Results

by Peiwen Jiang... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18364.pdf

深入探究

在更複雜的真實世界場景中，例如存在障礙物或多個移動發射機的情況下，PASC 框架的性能如何？

在更複雜的真實世界場景中，PASC 框架的性能會受到一定影響，主要體現在以下幾個方面：

障礙物遮擋： 現有的 PASC 框架主要依賴於衛星地圖提供的鳥瞰圖像進行視圖合成。然而，在存在障礙物（如高樓、樹木等）的情況下，衛星地圖無法準確反映實際的視線範圍，導致生成的合成圖像與實際場景存在偏差，進而影響 PASC 的傳輸效率和重建質量。
多個移動發射機： 當場景中存在多個移動發射機時，它們的位置信息會相互干擾，導致接收端難以準確獲取每個發射機的位置信息，進而影響 PASC 的性能。此外，多個發射機同時傳輸數據也會增加系統的負擔，對資源調度和信號處理提出更高的要求。
為了應對這些挑戰，可以考慮以下改進方向：

引入更精確的三維環境模型： 可以利用三維地圖、激光雷達等技術構建更精確的三維環境模型，並將其融入 PASC 框架中，以克服障礙物遮擋帶來的影響。
開發更先進的定位和同步技術： 針對多個移動發射機的情況，需要開發更先進的定位和同步技術，以確保接收端能夠準確獲取每個發射機的位置信息，並對接收到的信號進行有效的同步和分離。
設計更強大的抗干擾算法： 可以借鑒多用戶 MIMO、非正交多址接入（NOMA）等技術的思路，設計更強大的抗干擾算法，以提高 PASC 在多個移動發射機場景下的性能。
總之，PASC 框架在複雜真實世界場景中面臨著新的挑戰，需要進一步研究和改進才能更好地適應實際應用需求。

如何進一步優化 PASC 框架以降低其計算複雜度並使其更適合資源受限的設備？

PASC 框架中，基礎模型（FM）的使用雖然帶來了性能提升，但也引入了較高的計算複雜度，限制了其在資源受限設備上的應用。為了解決這個問題，可以考慮以下優化方向：

模型輕量化： 可以通過模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術對 FM 進行壓縮和加速，降低其計算複雜度和内存占用，使其更易於部署在資源受限的設備上。
分層處理： 可以將 PASC 框架中的任務分解成多個層級，並根據不同層級的計算複雜度將其分配到不同的設備上執行。例如，可以將需要較高計算能力的視圖合成任務放在邊緣服務器或基站上執行，而將相對簡單的差異計算和圖像重建任務放在資源受限的設備上執行。
自適應調整： 可以根據設備的資源狀況和信道條件自適應地調整 PASC 框架的參數和算法，例如選擇不同複雜度的 FM、調整傳輸碼率和閾值等，以在性能和複雜度之間取得平衡。
硬件加速： 可以利用專用硬件（如 GPU、FPGA 等）對 PASC 框架中的關鍵模塊進行加速，以提高其運行效率。
通過以上優化措施，可以有效降低 PASC 框架的計算複雜度，使其更適合資源受限的設備，並推動其在物聯網、移動邊緣計算等領域的廣泛應用。

語義通信技術的發展將如何影響未來的無線通信網絡架構和應用？

語義通信技術的發展將為未來的無線通信網絡架構和應用帶來革命性的變革，主要體現在以下幾個方面：

網絡架構演進： 未來的無線通信網絡將從傳統的以數據傳輸為中心的架構轉變為以信息理解和服務提供為中心的架構。語義通信技術將促進網絡中不同層次的功能重構，例如在物理層之上引入語義層，以實現更高效、可靠和智能的通信服務。
應用場景拓展： 語義通信技術將推動無線通信應用場景從傳統的人與人之間的通信拓展到人與物、物與物之間的通信，並催生出更多創新應用，例如自動駕駛、遠程醫療、工業互聯網等。
資源利用效率提升： 語義通信技術可以有效降低無線通信網絡中的數據傳輸量，提高頻譜資源和能源效率，為構建更加綠色、可持續的通信網絡提供技術支撐。
安全性與隱私保護： 語義通信技術可以通過對信息內容的理解和分析，實現更精細化的安全策略和隱私保護機制，例如針對不同信息內容和用戶需求提供差異化的安全服務。
總之，語義通信技術的發展將推動無線通信網絡向著更加智能化、高效化和安全化的方向發展，並為未來的數字社會提供更加豐富多彩的應用和服務。