基于深度学习的图像语义通信系统  

作　　者：张振国 杨倩倩[1] 贺诗波[1] ZHANG Zhenguo;YANG Qianqian;HE Shibo(Zhejiang University,Hangzhou 310058,China)

机构地区：[1]浙江大学,中国杭州310058

出　　处：《中兴通讯技术》2023年第2期54-61,共8页ZTE Technology Journal

基　　金：国家自然科学基金(62201505);浙江大学-新加坡科技设计大学创新、设计与创业联盟项目(202102);中央大学基础研究基金(2021FZZX001-20)。

摘　　要：语义通信是一种新颖的通信方式,可通过传输数据的语义信息提高带宽效率。提出一种用于无线图像传输的系统。该系统基于深度学习技术开发并以端到端(E2E)的方式进行训练。利用深度学习实现语义特征的提取和重建,在发送端提取信源信息不同类型和不同形式的语义特征,在接收端融合各类型语义特征进行目标语义恢复。仿真结果表明,与基准模型相比,所提模型在信道环境恶劣的情况下,具有更好的重建精度。

关 键 词：端到端通信 多级语义通信 图像压缩 图像传输 

分 类 号：TN919.8[电子电信—通信与信息系统] TP18[电子电信—信息与通信工程]