Holographic beamforming enabled by metamaterial antennas has been proposed to facilitate spatial multiplexing at low hardware cost and low power consumption. However, existing holographic beamforming schemes are mainly developed for conventional bit-communication systems, which have not considered semantic-level importance and thus cannot be directly applied to support semantic communication. Specifically, in conventional bit communication, all bits are treated as equally important. In contrast, in semantic communication, different semantic information contribute unequally to task completion and therefore has different degrees of importance, with more important information requiring higher transmission quality. Ignoring semantic importance in holographic beamforming causes mismatches between importance of semantic information and its received SNR, thus degrading performances. In this paper, we propose a semantic-importance-aware holographic beamforming scheme enabled by metamaterial antennas with tunable radiated amplitudes to support semantic communication. It is challenging to design semantic-aware holographic beamforming schemes due to non-trivial modeling of the impact of semantic importance and unique amplitude-controlled structures of holographic beamforming. To address this, we characterize the dependence of semantic communication performance on semantic importance and received SNR via data fitting, and design a semantic-aware holographic beamforming algorithm to ensure reliable delivery of highly important semantic information. Simulation results validate effectiveness of the proposed method.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
Transformer替代CNN?8篇论文概述最新进展!
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
49+阅读 · 2020年12月16日
Heterogeneous Graph Transformer
Arxiv
27+阅读 · 2020年3月3日
VIP会员
最新内容
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
2+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
5+阅读 · 7月17日
《无人地面战车(UGV)的崛起》报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月16日
相关VIP内容
NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
Transformer替代CNN?8篇论文概述最新进展!
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员