Hybrid Digital-Analog Semantic Communications

数字和模拟语义通信（SemCom）面临固有的限制，例如模拟SemCom中的数据安全问题，以及数字SemCom中的平稳和悬崖效应。为了克服这些挑战，我们提出了一个新颖的SemCom框架和相应的系统，称为HDA-DeepSC，它利用混合数字模拟方法进行多媒体传输。这是通过引入数字模拟分配和融合模块来实现的。为了在数据速率和失真之间取得平衡，我们设计了新的损失函数，考虑了语义失真约束中的长距离依赖性、信道失真约束中的基本信息恢复以及速率约束中的最优比特流生成。此外，我们提出了基于去噪扩散的信号检测技术，涉及精心设计的方差时间表和采样算法来改进传输信号。通过广泛的数值实验，我们将展示HDA-DeepSC对信道变化具有鲁棒性，并能够支持各种通信场景。我们提出的框架在峰值信噪比和多尺度结构相似性方面优于现有基准，展示了其在语义通信质量方面的优越性。

本论文旨在解决数字和模拟语义通信中存在的数据安全和数据质量问题，提出了一种新的混合数字模拟方法HDA-DeepSC来进行多媒体传输。

该论文提出了数字模拟分配和融合模块，通过设计新的损失函数和去噪扩散信号检测技术，实现了数据率和失真之间的平衡。

论文通过大量数值实验展示了HDA-DeepSC在支持各种通信场景方面的优越性，同时在峰值信噪比和多尺度结构相似度方面优于现有基准。

最近的相关研究包括“基于深度学习的视频编码”和“异构通信网络中的多媒体传输优化”等。