Cognitive Semantic Communication Systems Driven by Knowledge Graph: Principle, Implementation, and Performance Evaluation

要約

セマンティック コミュニケーションは、シャノンの限界を突破するための有望な手法として想定されています。
ただし、意味推論と意味誤り訂正は十分に研究されていません。
さらに、既存のセマンティック コミュニケーション フレームワークのエラー訂正方法は説明がつかず、柔軟性に欠けるため、達成可能なパフォーマンスが制限されます。
この論文では、この問題に取り組むために、ナレッジグラフを利用してセマンティックコミュニケーションシステムを開発します。
シングルユーザーとマルチユーザーのコミュニケーションシナリオ用に、2 つのコグニティブセマンティックコミュニケーションフレームワークが提案されています。
さらに、セマンティック情報検出のための単純で一般的で解釈可能なセマンティック アラインメント アルゴリズムを提案します。
さらに、知識グラフから推論規則をマイニングすることにより、効果的な意味修正アルゴリズムを提案します。
さらに、事前トレーニング済みのモデルは、セマンティック情報を回復するために微調整されています。
マルチユーザー認知セマンティック通信システムの場合、ソースと宛先の間の知識レベルを一致させることにより、異なるユーザーのメッセージを区別するメッセージ回復アルゴリズムが提案されています。
公開データセットで実施された広範なシミュレーション結果は、提案されたシングルユーザーおよびマルチユーザー認知セマンティック通信システムが、データ圧縮率と通信信頼性の点でベンチマーク通信システムよりも優れていることを示しています。
最後に、ソフトウェア定義無線プロトタイプ システムを構築することにより、現実的なシングルユーザーおよびマルチユーザー認知セマンティック コミュニケーション システムの結果を提示します。

要約(オリジナル)

Semantic communication is envisioned as a promising technique to break through the Shannon limit. However, semantic inference and semantic error correction have not been well studied. Moreover, error correction methods of existing semantic communication frameworks are inexplicable and inflexible, which limits the achievable performance. In this paper, to tackle this issue, a knowledge graph is exploited to develop semantic communication systems. Two cognitive semantic communication frameworks are proposed for the single-user and multiple-user communication scenarios. Moreover, a simple, general, and interpretable semantic alignment algorithm for semantic information detection is proposed. Furthermore, an effective semantic correction algorithm is proposed by mining the inference rule from the knowledge graph. Additionally, the pre-trained model is fine-tuned to recover semantic information. For the multi-user cognitive semantic communication system, a message recovery algorithm is proposed to distinguish messages of different users by matching the knowledge level between the source and the destination. Extensive simulation results conducted on a public dataset demonstrate that our proposed single-user and multi-user cognitive semantic communication systems are superior to benchmark communication systems in terms of the data compression rate and communication reliability. Finally, we present realistic single-user and multi-user cognitive semantic communication systems results by building a software-defined radio prototype system.

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