Sixth-generation networks are expected to extend connectivity beyond terrestrial infrastructure through non-terrestrial networks (NTNs) comprising satellites, high-altitude platform stations, and unmanned aerial vehicles. However, these platforms operate in a regime that bit-fidelity-centric design handles poorly: high free-space path loss, massive round-trip delays, Doppler shifts of hundreds of kilohertz, limited visibility windows, and limited on-board computing capability compared with ground hardware. Semantic communication (SemCom), which transmits task-relevant meaning rather than exact bits, provides a promising way to address these constraints. This survey examines SemCom for NTNs from the perspective of how semantic mechanisms support different parts of the communication system. We first map five structural NTN constraints onto the semantic mechanisms that can address them, and we show that each platform imposes a distinct constraint vector that selects among those mechanisms. We then propose a five-plane taxonomy covering semantic representation and on-board encoding, channel-adaptive transmission, semantic networking, resource management, and distributed learning with knowledge-base maintenance, together with a cross-cutting trust plane, and we review the literature within it. Finally, we summarize current standardization efforts and available research resources, and identify open problems and future research directions for SemCom in NTNs.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
【知识图谱】知识图谱+人工智能=新型网络信息体系
产业智能官
14+阅读 · 2018年11月18日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
1+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
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
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
2+阅读 · 今天15:36
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
12+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
1+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
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
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员