Szenario-adaptive MU-MIMO OFDM Semantische Kommunikation mit asymmetrischem Netzwerk

Im Rahmen der 6G‑Forschung gewinnt die semantische Kommunikation (SemCom) zunehmend an Bedeutung, weil sie anstelle von bloßen Bitfehlern die für die jeweilige Aufgabe relevanten Informationen extrahiert und überträgt.

Die Umsetzung von SemCom in realen Downlink‑Multi‑User‑Multi‑Input‑Multi‑Output (MU‑MIMO) OFDM‑Systemen gestaltet sich jedoch schwierig. Schwere Multi‑User‑Interferenzen (MUI) und frequenzselektives Fading führen zu einer starken Leistungsabnahme, die herkömmliche Deep Joint Source‑Channel Coding (DJSCC) – ursprünglich für Punkt‑zu‑Punkt‑Verbindungen entwickelt – nicht mehr überwindet.

Um diese Hindernisse zu überwinden, wurde ein szenario‑adaptives MU‑MIMO‑SemCom‑Framework mit asymmetrischer Architektur vorgestellt. Der Sender nutzt einen szenario‑sensiblen semantischen Encoder, der die Merkmalsextraktion dynamisch an die aktuelle Kanalzustandsinformation (CSI) und das Signal‑zu‑Rauschverhältnis (SNR) anpasst. Anschließend wird ein neuronales Präcodierungsnetzwerk eingesetzt, das die MUI im semantischen Raum reduziert.

Der Empfänger verfügt über einen leichtgewichtigen Decoder, der ein neuartiges pilot‑gesteuertes Aufmerksamkeitsmechanismus nutzt. Durch die Verwendung von Referenzpilot‑Symbolen wird implizit eine Kanalgleichung und Feature‑Kalibrierung erreicht, ohne dass zusätzliche Overhead‑Signale erforderlich sind.

Simulationen auf Basis von 3GPP‑Kanälen zeigen, dass das neue Framework die PSNR‑ und Klassifikationsgenauigkeit deutlich über den bisherigen DJSCC‑ und separaten Source‑Channel‑Coding‑Methoden hinaussetzt – besonders in Niedrig‑SNR‑Szenarien – und dabei gleichzeitig eine niedrige Latenz beibehält.