基于轻量化Swin Transformer的资源自适应语义压缩策略OA
在面向多终端的下行语义通信场景中,由于终端算力的差异性,采用统一的语义压缩比提取语义信息,会造成低算力终端难以完成语义解码、高算力终端的算力资源未充分利用和语义数据不够精练的问题。为解决上述问题,针对有限的终端算力资源和链路带宽,提出了一种基于轻量化Swin Transformer的资源自适应语义压缩策略,采用门控网络和稀疏注意力机制改进了语义编码器结构,为终端定制差异化语义压缩比,以最小化系统总能耗为优化目标,构建联合算力和带宽分配模型,并采用近端策略优化(PPO)算法求解优化问题。仿真结果表明,与固定语义压缩比方案相比,所提策略的系统总能耗降低了39%。
郑飞;吴东颖;李世超;仇洪冰;邵苏杰;喻鹏;丰雷;赵继龙
桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西桂林541004桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西桂林541004桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西桂林541004桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西桂林541004北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室,北京100876北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室,北京100876北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室,北京100876桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西桂林541004
信息技术与安全科学
语义通信Swin Transformer稀疏注意力机制近端策略优化算法
《通信学报》 2026 (6)
P.146-159,14
国家自然科学基金资助项目(No.62361016)广西重点研发计划基金资助项目(No.GuikeAB25069438)。
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