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题名基于分布式知识推理的语义认知网络
被引量：1
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作者
廖逸玮
孙子剑
李莹玉
肖泳
石光明
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机构
鹏城实验室
华中科技大学电信学院
琶洲实验室(黄埔)
中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院
电子信息对抗与仿真技术教育部重点实验室
西安电子科技大学人工智能学院
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出处
《无线电通信技术》
北大核心
2024年第3期413-421,共9页
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基金
鹏程实验室重大攻关项目二期(PCL2023AS1-2)
国家自然科学基金青年基金(62301516)
+1 种基金
湖北省国际科技合作计划(2023EHA009)
国家自然科学基金常规面上项目(62071193)。
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文摘
6G无线网络“服务随心所想、网络随需而变、资源随愿共享”的全新愿景与需求,激发了一种新的通信范式——语义通信和语义认知网络的发展。语义通信通过传输信息的真实含义而非传输和复现完整的原始消息来提升通信效率和可靠性。要在6G网络中部署和充分发挥语义通信的潜力,需要一种能够有效处理和利用语义信息的新技术。提出了一种基于图推理和联邦学习的6G网络语义通信新框架,框架结合了图推理技术,例如图神经网络和知识图嵌入,以实现对大规模和复杂语义知识库的高效且可扩展的推理;框架集成了联邦学习技术,可以跨多个边缘服务器进行协作和隐私保护推理,同时将敏感数据和个人数据保留在边缘服务器上。进行广泛的实验,以评估所提框架在推理准确性、效率和可扩展性方面的性能,并证明其相对于现有方法的优越性。框架在语义通信、图推理和联合边缘计算领域开辟了新的研究方向,对实现6G智能内生的通信网络的愿景至关重要。
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关键词
智能内生
语义通信
语义认知通信
隐性语义
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Keywords
AI-native
semantic communication
semantic-aware communication
implicit semantic
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分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
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