尽管模拟语义通信系统在文献中受到了很大的关注，但在数字语义通信系统上的工作较少。在本文中，我们开发了一个深度学习（DL）启用的矢量量化（VQ）语义通信系统，用于图像传输，名为VQ-Deepsc。具体而言，我们提出了一个基于卷积的神经网络（CNN）的收发器来提取图像的多尺度语义特征，并引入多尺度语义嵌入空间以执行语义特征量化，从而使数据与数字通信系统兼容。此外，我们通过引入Patchgan歧视者来采用对抗训练来提高接收图像的质量。实验结果表明，根据SSIM，所提出的VQ-Deepsc优于传统图像传输方法。

尽管语义通信对大量任务表现出令人满意的性能，但语义噪声和系统的鲁棒性的影响尚未得到很好的研究。语义噪声是指预期的语义符号和接收到的语义符号之间的误导性，从而导致任务失败。在本文中，我们首先提出了一个框架，用于稳健的端到端语义通信系统来对抗语义噪声。特别是，我们分析了样品依赖性和样本无关的语义噪声。为了打击语义噪声，开发了具有重量扰动的对抗训练，以在训练数据集中纳入带有语义噪声的样品。然后，我们建议掩盖一部分输入，在该输入中，语义噪声经常出现，并通过噪声相关的掩蔽策略设计蒙版vector量化量化的量化自动编码器（VQ-VAE）。我们使用发射器共享的离​​散代码簿和接收器用于编码功能表示。为了进一步提高系统鲁棒性，我们开发了一个功能重要性模块（FIM），以抑制与噪声相关和任务无关的功能。因此，发射器只需要在代码簿中传输这些重要的任务相关功能的索引即可。仿真结果表明，所提出的方法可以应用于许多下游任务，并显着提高针对语义噪声的鲁棒性，并显着减少了传输开销。

最近的作品表明，现代机器学习技术可以为长期存在的联合源通道编码（JSCC）问题提供另一种方法。非常有希望的初始结果，优于使用单独的源代码和通道代码的流行数字方案，已被证明用于使用深神经网络（DNNS）的无线图像和视频传输。但是，此类方案的端到端培训需要可区分的通道输入表示。因此，先前的工作假设可以通过通道传输任何复杂值。这可以防止在硬件或协议只能接收数字星座规定的某些频道输入集的情况下应用这些代码。本文中，我们建议使用有限通道输入字母的端到端优化的JSCC解决方案DeepJSCC-Q。我们表明，DEEPJSCC-Q可以实现与允许任何复杂的有价值通道输入的先前作品相似的性能，尤其是在可用的高调制订单时，并且在调制顺序增加的情况下，性能渐近接近无约束通道输入的情况。重要的是，DEEPJSCC-Q保留了不可预测的渠道条件下图像质量的优雅降级，这是在频道迅速变化的移动系统中部署的理想属性。

The current optical communication systems minimize bit or symbol errors without considering the semantic meaning behind digital bits, thus transmitting a lot of unnecessary information. We propose and experimentally demonstrate a semantic optical fiber communication (SOFC) system. Instead of encoding information into bits for transmission, semantic information is extracted from the source using deep learning. The generated semantic symbols are then directly transmitted through an optical fiber. Compared with the bit-based structure, the SOFC system achieved higher information compression and a more stable performance, especially in the low received optical power regime, and enhanced the robustness against optical link impairments. This work introduces an intelligent optical communication system at the human analytical thinking level, which is a significant step toward a breakthrough in the current optical communication architecture.

最近的作品表明，可以通过使用机器学习技术来学习图像的无线传输的任务。已经通过训练了自动化器，非常有前沿图像质量，优于利用源和信道编码分离的流行数字方案，以具有中间的不可培训的沟道层，优于利用源和信道编码分离。然而，这些方法假设可以通过信道传输任何复数，这可以防止硬件或协议只能承认某些信道输入的场景中的算法，例如使用数字星座的使用。这里，我们提出了DeepJSCC-Q，用于无线图像传输的端到端优化的联合源信道编码方案，其能够用固定信道输入字母操作。我们表明DeepJSCC-Q可以对使用连续值通道输入的模型来实现类似的性能。重要的是，在信道条件恶化的情况下，保留在现有工作中观察到的图像质量的正常劣化，使DeepJSCC-Q在实际系统中部署更具吸引力。

在本文中，我们提出了一类新的高效的深源通道编码方法，可以在非线性变换下的源分布下，可以在名称非线性变换源通道编码（NTSCC）下收集。在所考虑的模型中，发射器首先了解非线性分析变换以将源数据映射到潜伏空间中，然后通过深关节源通道编码将潜在的表示发送到接收器。我们的模型在有效提取源语义特征并提供源通道编码的侧面信息之前，我们的模型包括强度。与现有的传统深度联合源通道编码方法不同，所提出的NTSCC基本上学习源潜像和熵模型，作为先前的潜在表示。因此，开发了新的自适应速率传输和高辅助辅助编解码器改进机制以升级深关节源通道编码。整个系统设计被制定为优化问题，其目标是最小化建立感知质量指标下的端到端传输率失真性能。在简单的示例源和测试图像源上，我们发现所提出的NTSCC传输方法通常优于使用标准的深关节源通道编码和基于经典分离的数字传输的模拟传输。值得注意的是，由于其剧烈的内容感知能力，所提出的NTSCC方法可能会支持未来的语义通信。

6G时代的语义沟通被认为是一个有希望的沟通范式，可以突破传统通信的瓶颈。但是，其在多用户方案中的应用程序，尤其是广播案例，仍未探索。为了有效利用语义沟通启用的好处，在本文中，我们提出了一个一对一的语义通信系统。具体而言，我们建议使用一个启用的深神经网络（DNN），称为MR \ _DeepSc。通过为不同用户的语义功能利用语义功能，基于预训练的模型即Distilbert的语义识别器是为了区分不同用户的。此外，采用转移学习来加快新接收器网络的培训。仿真结果表明，在不同的通道条件下，提出的MR \ _DeepSc可以比其他基准测试获得最佳性能，尤其是在低信噪比（SNR）方面。

语义通信引起了人们的兴趣，因为它可以显着减少在不丢失关键信息的情况下要传输的数据量。大多数现有作品都探索文本的语义编码和传输，并在自然语言处理（NLP）中应用技术来解释文本的含义。在本文中，我们构想了图像数据的语义通信，这些语义数据在语义和带宽敏感方面更为丰富。我们提出了一种基于增强学习的自适应语义编码（RL-ASC）方法，该方法编码超过像素级别的图像。首先，我们定义了图像数据的语义概念，该概念包括类别，空间布置和视觉特征作为表示单元，并提出卷积语义编码器以提取语义概念。其次，我们提出了图像重建标准，该标准从传统像素的相似性演变为语义相似性和感知性能。第三，我们设计了一种基于RL的新型语义位分配模型，其奖励是用自适应量化水平编码某个语义概念后的速率语义感知性能的提高。因此，与任务相关的信息得到正确保存和重建，同时丢弃了较少重要的数据。最后，我们提出了基于生成的对抗网（GAN）的语义解码器，该语义解码器通过注意模块融合本地和全球特征。实验结果表明，所提出的RL-ASC具有噪声稳定性，可以重建视觉上令人愉悦和语义一致的图像，并节省与标准编解码器和其他基于深度学习的图像编解码器相比，可以节省位置的时间。

在多输入多输出（MIMO）系统中使用深度自动码器（DAE）进行端到端通信，是一种具有重要潜力的新概念。在误码率（BER）方面，已示出DAE-ADED MIMO以占地识别的奇异值分解（SVD）为基础的预编码MIMO。本文提出将信道矩阵的左右奇异矢量嵌入到DAE编码器和解码器中，以进一步提高MIMO空间复用的性能。 SVD嵌入式DAE主要优于BER的理论线性预编码。这是显着的，因为它表明所提出的DAES通过将通信系统视为单个端到端优化块来超出当前系统设计的极限。基于仿真结果，在SNR = 10dB，所提出的SVD嵌入式设计可以实现近10美元，并将BER减少至少10次，而没有SVD，相比增长了18倍的增长率最高18倍具有理论线性预编码。我们将这一点归因于所提出的DAE可以将输入和输出与具有有限字母输入的自适应调制结构匹配。我们还观察到添加到DAE的剩余连接进一步提高了性能。

Most semantic communication systems leverage deep learning models to provide end-to-end transmission performance surpassing the established source and channel coding approaches. While, so far, research has mainly focused on architecture and model improvements, but such a model trained over a full dataset and ergodic channel responses is unlikely to be optimal for every test instance. Due to limitations on the model capacity and imperfect optimization and generalization, such learned models will be suboptimal especially when the testing data distribution or channel response is different from that in the training phase, as is likely to be the case in practice. To tackle this, in this paper, we propose a novel semantic communication paradigm by leveraging the deep learning model's overfitting property. Our model can for instance be updated after deployment, which can further lead to substantial gains in terms of the transmission rate-distortion (RD) performance. This new system is named adaptive semantic communication (ASC). In our ASC system, the ingredients of wireless transmitted stream include both the semantic representations of source data and the adapted decoder model parameters. Specifically, we take the overfitting concept to the extreme, proposing a series of ingenious methods to adapt the semantic codec or representations to an individual data or channel state instance. The whole ASC system design is formulated as an optimization problem whose goal is to minimize the loss function that is a tripartite tradeoff among the data rate, model rate, and distortion terms. The experiments (including user study) verify the effectiveness and efficiency of our ASC system. Notably, the substantial gain of our overfitted coding paradigm can catalyze semantic communication upgrading to a new era.

以任务为导向的通信，主要是使用基于学习的联合源通道编码（JSCC），旨在通过将与任务相关的信息传输到接收方来设计通信有效的边缘推理系统。但是，只有在不引入任何冗余的情况下传输与任务相关的信息可能会导致由于渠道变化引起的学习鲁棒性问题，而JSCC将源数据直接映射到连续的通道输入符号中会对现有数字通信系统提出兼容性问题。在本文中，我们通过首先调查编码表示形式的信息性与接收到的信息失真的鲁棒性之间的固有权衡解决这两个问题，然后提出一种具有任务调制的导向的通信方案，名为Inveete Task-定向的JSCC（DT-JSCC），其中发射器将功能编码为离散表示形式，并使用数字调制方案将其传输到接收器。在DT-JSCC方案中，我们开发了一个可靠的编码框架，称为强大的信息瓶颈（rib），以改善对信道变化的稳健性，并使用变量近似来得出肋骨目标的可拖动变异上限，以克服克服相互信息的计算棘手性。实验结果表明，所提出的DT-JSCC比具有低通信延迟的基线方法更好的推理性能更好，并且由于施加的肋骨框架而表现出对通道变化的鲁棒性。

作为Shannon Paradigm的突破的语义通信旨在成功传输由源传送的语义信息，而不是每种单个符号或位的准确接收，而不管其含义如何。本文提供了关于语义通信的概述。在简要审查Shannon信息理论之后，我们讨论了深入学习的理论，框架和系统设计的语义通信。不同于用于测量传统通信系统的符号/误码率，还讨论了语义通信的新性能度量。这篇文章由几个开放问题结束。

基于深度学习（DL）的联合源通道编码（DEEPJSCC）的最新进展导致了语义通信的新范式。基于DEEPJSCC的语义通信的两个显着特征是直接从源信号中对语义感知功能的开发以及这些功能的离散时间模拟传输（DTAT）。与传统的数字通信相比，与DEEPJSCC的语义通信在接收器上提供了出色的重建性能，并具有较高的频道质量降解，但在传输信号中也表现出较大的峰值功率比（PAPR）。一个空旷的问题是，DeepJSCC的收益是否来自高PAPR连续振幅信号带来的额外自由。在本文中，我们通过在图像传输的应用中探索三种PAPR还原技术来解决这个问题。我们确认，基于DEEPJSCC的语义通信的出色图像重建性能可以保留，而传输的PAPR被抑制至可接受的水平。该观察是在实用语义通信系统中实施DEEPJSCC的重要一步。

随着深度学习（DL）的发展，自然语言处理（NLP）使我们可以分析和理解大量语言文本。因此，在NLP的帮助下，我们可以在联合语义源和噪声频道上进行联合语义源和信道进行语义通信。然而，实现这一目标的现有方法是使用NLP的固定变压器，同时忽略每个句子中包含的语义信息的差异。为了解决这个问题，我们提出了一种基于通用变压器的新语义通信系统。与传统变压器相比，在通用变压器中引入了自适应循环机制。通过引入循环机制，新的语义通信系统可以更灵活地传输具有不同语义信息的句子，并在各种信道条件下实现更好的端到端性能。

6G无线网络可以预见，以加快物理和网络世界的融合，并以我们部署和利用通信网络的方式实现范式换档。机器学习，尤其是深度学习（DL），将通过提供具有高水平智能的网络的新范式来成为6G的关键技术推动力之一。在本文中，我们介绍了一种新兴的DL体系结构，称为Transformer，并讨论了其对6G网络设计的潜在影响。我们首先讨论变压器和经典DL体系结构之间的差异，并强调变压器的自我发挥机制和强大的代表能力，这使其在应对无线网络设计的各种挑战方面特别有吸引力。具体而言，我们提出了基于变压器的解决方案，用于大规模多输入多输出（MIMO）系统和6G网络中的各种语义通信问题。最后，我们讨论了基于变压器的解决方案中的关键挑战和开放问题，并确定未来在智能6G网络中部署的研究方向。

通过大量多输入和多重输出实现的许多性能增长取决于发射机（基站）下链路通道状态信息（CSI）的准确性，这通常是通过在接收器（用户终端）估算并馈入的。到发射器。 CSI反馈的开销占据了大量的上行链路带宽资源，尤其是当传输天线数量较大时。基于深度学习（DL）的CSI反馈是指基于DL的自动编码器的CSI压缩和重建，并且可以大大减少反馈开销。在本文中，提供了有关该主题的最新研究的全面概述，首先是在CSI反馈中广泛使用的基本DL概念，然后对一些现有的基于DL的反馈作品进行分类和描述。重点是新型的神经网络体系结构和沟通专家知识的利用来提高CSI反馈准确性。还介绍了有关CSI反馈和CSI反馈与其他通信模块的联合设计的作品，并讨论了一些实际问题，包括培训数据集收集，在线培训，复杂性，概括和标准化效果。在本文的最后，确定了与未来无线通信系统中基于DL的CSI反馈相关的一些挑战和潜在的研究方向。

我们呈现深度，第一端到端联合源通道编码（JSCC）视频传输方案，其利用深神经网络（DNN）的力量直接将视频信号映射到信道符号，组合视频压缩，信道编码并且调制步骤进入单个神经变换。我们的DNN解码器预测无失真反馈的残差，这通过占闭塞/脱离和相机运动来提高视频质量。我们同时培训不同的带宽分配网络，以允许变量带宽传输。然后，我们使用强化学习（RL）训练带宽分配网络，该钢筋学习（RL）优化视频帧之间的有限可用信道带宽的分配，以最大限度地提高整体视觉质量。我们的研究结果表明，深度可以克服悬崖效应，这在传统的分离的数字通信方案中普遍存在，并在估计和实际信道质量之间取得不匹配来实现优雅的降级。 DeepWive优于H.264视频压缩，然后在所有信道条件下的低密度奇偶校验（LDPC）代码在多尺度结构相似性指数（MS-SSIM）方面平均达到0.0462，同时跳动H.265 + LDPC平均高达0.0058。我们还说明了通过显示我们的最佳带宽分配策略优于NA \“IVE统一分配来优化JSCC视频传输中的带宽分配的重要性。我们相信这是实现端到端潜力的重要一步优化的JSCC无线视频传输系统优于当前的基于分离的设计。

基于深度学习的渠道代码设计最近引起了人们的兴趣，可以替代传统的编码算法，尤其是对于现有代码不提供有效解决方案的渠道。通过反馈渠道进行的沟通就是一个这样的问题，最近通过采用各种深度学习体系结构来获得有希望的结果。在本文中，我们为反馈渠道介绍了一种新颖的学习辅助代码设计，称为广义块注意反馈（GBAF）代码，i）使用模块化体系结构，可以使用不同的神经网络体系结构实现；ii）与现有设计相比，错误的可能性提高了误顺序；iii）可以以所需的代码速率传输。

事物互联网的蓬勃发展使得能够将其计算和存储能力扩展到计算空中系统中的任务，其中云和边缘协作，特别是对于基于深度学习（DL）的人工智能（AI）任务。收集大量图像/视频数据，无人驾驶飞行器（UAV）由于其存储和计算能力有限，只能将智能分析任务切换到后端移动边缘计算（MEC）服务器。如何有效地传输AI模型的最相关信息是一个具有挑战性的主题。灵感来自近年来的任务型沟通，我们提出了一个新的空中图像传输范例，用于场景分类任务。在前端UAV上开发了轻量级模型，用于语义块传输，具有对图像和信道条件的看法。为了实现传输延迟和分类准确性之间的权衡，深增强学习（DRL）用于探索在各种信道条件下对后端分类器具有最佳贡献的语义块。实验结果表明，与固定传输策略和传统的内容感知方法相比，该方法可以显着提高分类准确性。

迄今为止，通信系统主要旨在可靠地交流位序列。这种方法提供了有效的工程设计，这些设计对消息的含义或消息交换所旨在实现的目标不可知。但是，下一代系统可以通过将消息语义和沟通目标折叠到其设计中来丰富。此外，可以使这些系统了解进行交流交流的环境，从而为新颖的设计见解提供途径。本教程总结了迄今为止的努力，从早期改编，语义意识和以任务为导向的通信开始，涵盖了基础，算法和潜在的实现。重点是利用信息理论提供基础的方法，以及学习在语义和任务感知通信中的重要作用。