面向语义信息直传的通信架构_石光明.pdf

2023 年 5 月 Journal on Communications May 2023 第 44 卷第 5 期 通 信 学 报 Vol.44 No.5面向语义信息直传的通信架构 石光明1,2，杨旻曦1,3，高大化1,3，柴靖轩1,3（1.西安电子科技大学人工智能学院,陕西 西安 710071；2.鹏城实验室，广东 深圳 518055；3.琶洲实验室，广东 广州 510555）摘 要：随着聚焦提升带宽和频谱效率的传统通信发展模式渐入瓶颈，越来越多的研究将智能通信的目标从语法层转向语义层，通过感知并传输语义而非完整信号来节省带宽资源。信宿端智能体只需接收可理解语义中有信息部分即可。若能在信源端从语义角度中甄别出对信宿端有信息的部分加以传输，将进一步降低带宽资源和信宿端语义信息处理的时间和功耗。为此，首先探讨了智能体的语义信息处理和理解的过程，并将信宿从信息中感知到的语义划分为冗余语义、难以理解语义（暗语义）和有信息的语义（语信）；接着，提出了面向传输语义中有信息的部分的通信范式语信通信，并将通信范式划分为语法、语义、语信、语用四层；最后，通过仿真实验验证了语信通信的可行性和有效性。这为下一代通信范式的发展提供了新思路和技术牵引。关键词：下一代通信；语义通信；语义；信息；通信范式分级 中图分类号：TN92 文献标志码：A DOI:10.11959/j.issn.1000436x.2023098 Communication framework for directed transmission of informative semantic SHI Guangming1,2,YANG Minxi1,3,GAO Dahua1,3,CHAI Jingxuan1,3 1.School of Artificial Intelligence,Xidian University,Xian 710071,China 2.Peng Cheng Laboratory,Shenzhen 518055,China 3.Pazhou Lab,Guangzhou 510555,China Abstract:As the traditional communication development model focusing on enhancing bandwidth and spectrum efficiency is getting bottlenecked,more and more research is shifting the goal of intelligent communication from the syntactic level to the semantic level to save bandwidth resources by sensing and transmitting semantics rather than the complete signal.For the receiver agent,it is enough to receive only the information part of the understandable semantics.If the informative parts from the semantics can be filtered for transmission,it will further reduce the bandwidth resources and the time and power con-sumption of semantic information processing at the sender-side.To this end,firstly,the process of semantic information processing and comprehension of an intelligent body was explored.Secondly,the semantics perceived by the receiver from the message were classified into redundant semantics,unintelligible semantics,and informative semantic.Then,a communi-cation paradigm oriented to transmitting the informative part of the semantics,called informative communication,was pro-posed,and the communication paradigm was extended to include four layers:syntax,semantic,informative,and pragmatic.Finally,the feasibility and effectiveness of informative communication were verified through simulation.This provides new ideas and technical traction for the development of next-generation communication models.Keywords:next-generation communication,semantic communication,semantic,information,communications paradigm hierarchy 收稿日期：20230205；修回日期：20230505 通信作者：高大化， 基金项目：国家重点研发计划基金资助项目（No.2019YFA0706604）；国家自然科学基金资助项目（No.61976169,No.62293483）；广州市场景理解与智能交互重点实验室资助项目（No.202201000001）Foundation Items:The National Key Research and Development Program of China(No.2019YFA0706604),The National NaturalScience Foundation of China(No.61976169,No.62293483),The Guangzhou Key Laboratory of Scene Understanding and Intelli-gent Interaction Program(No.202201000001)16 通 信 学 报 第 44 卷 0 引言 在 Shannon1提出信息论后的几十年内，通信领域致力于通过提升带宽和频谱效率增加传输速率，研发了 1G 到 5G 的多代无线通信技术2，同时占用的带宽与频谱越来越高、功耗不断增加。更进一步，当前的频谱效率已逼近信息论给出的上限3，限制了通信技术的进一步发展。针对这一现状，随着通信终端算力和人工智能技术的发展，通信技术开始由语法层向语义层转变4，即语义通信5-7。语义通信以语义符号的形式表征、传输信息，具有更高的信息压缩率、更强的抗噪声干扰能力，并更易于信宿理解。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语义编译码系统逐渐成为语义通信的一个热点研究课题。受到联合信源信道编码思想的启发，很多研究借助深度学习对复杂信号（如图像等）的强大特征提取能力，直接端到端地提取和编码信号中的语义。Xie 等8提出一种基于 Transformer 的语义通信系统 DeepSC 来对文本进行传输。基于DeepSC 框架，Weng 等9提出了端到端语义通信系统 DeepSC-S，实现了语义通信从文本模态到语音模态的拓展。Yoo 等10则针对图像提出一种基于ViT（vision transformer）的端到端语义通信系统。此外，还有 Li 等11提出一种基于生成对抗网络（GAN）的语义编码方法，Huang 等12提出一种使用草图、分割图等表示图像的编码方法。此类方法可直接利用端到端的深度学习将语义转化为隐向量，因而在信息压缩和抗噪声方面取得了优于传统方法的性能。现有基于端到端深度学习的语义编译码方法普遍使用峰值信噪比（PSNR,peak signal-to-noise ratio）和双语替换评测（BLEU,bilingual evaluation understudy）等传统通信的保真评估标准作为优化目标，以实现消息的完全重构。无论是传统通信还是现有语义编译码，它们都只需保证消息的准确传递，而将信息处理的任务交给了信宿端的智能体。这意味着它们会将不含智能体所需语义信息的消息也通过信道传递。这一方面消耗了更多带宽资源，另一方面可能导致智能体需要更多时间和功耗从包含冗余信息的消息中处理所需语义信息。众所周知，通信的目的是传递信息。对于信宿端智能体而言，其只需要消息中有信息的部分，不需要事先已知和难以理解的部分，若能从消息中甄别有信息的部分加以传输，将进一步降低带宽资源和信宿端语义信息处理的时间和功耗。为了提升语义信息的传输效率，首先需要确定语义信息的定义。1928 年，Hartley13提出“信息是指有新内容、新知识的消息”，之后有更多不同的信息定义被提出。1949 年，Shannon1将信息定义为“信息是用以消除随机不确定性的东西”。1957 年，Richard 和 Ashby14提出“信息是集合的变异度”，认为信息的本性在于事物本身具有变异度。1975年，Longo15提出“信息是反映事物构成、关系和差别的东西，它包含在事物的差异之中，而不在事物的本身”。1988 年，钟义信16将信息定义为“事物运动的状态以及它的状态改变方式，是物质的一种属性”。这些信息定义都聚焦客观事物的变化与差异，有意回避了信宿的主观感受。不可否认，这在面向消息保真的传统通信中是正确与有效的。在智能通信中，信源和信宿都是智能体，拥有比传统通信节点更强的计算能力和知识库驱动的记忆能力。此时，讨论信息必须考虑主观的发送意图和理解需求。对于同一消息，不同知识背景和处境的人感受到的信息很可能不同。为了研究如何根据智能体的主观理解程度来客观地划分语义，本文首先提出实景虚景事物及信号、语义特征函数等概念来客观地探讨智能体的语义信息处理过程，具体为：面对客观的实景事物，智能体先用传感器得到图像等实景信号；再从信号中感知表征语义的实景语义特征函数；然后根据实景语义特征函数建立起实景事物在信宿主观中对应的虚像，即虚景事物；智能体可进一步使用语言符号等虚景语义特征函数描述虚景事物，并通过声带等器官将其转化为语音等虚景信号输出；虚景信号也可以借助虚景语义特征函数参与虚景事物的构建。在此基础上，本文发现信宿从消息中感知到的语义可根据其与信宿理解事物的符合程度分为 3 个部分，分别为符合程度过高的冗余语义（即信宿事先已知的内容）、符合程度过低而难以理解的暗语义（即无法解码其含义的内容）和符合程度适中的有信息的语义（即接收前不知道、接收后能够理解的部分内容，简称语信）。相比于传输全部语义，传输不包含冗余和难理解部分的语信能够节省带宽和智能体处理的时间和功耗。正如语义通信通过语义编译码筛选信号中的内容是语法通信在语义层面上的扩展一样，语第 5 期 石光明等：面向语义信息直传的通信架构 17 信通信面向理解对语义进行筛选处理，可看作语义通信在信息层面上的扩展。为此，本文提出根据目的将通信划分为 4 个层级，并设计了相应的框架。最后通过仿真实验验证了本文所提语信通信的可行性和有效性。本文的主要贡献总结如下。1)提出实景虚景事物及信号、语义特征函数等概念，探讨了智能体的语义信息处理过程，为在语义的范畴下客观地讨论信宿的主观过程这一难题提供了一种解