增量知识 (Incremental Knowledge, IK)

        在语义通信系统中,增量知识(IK, Incremental Knowledge)是一种增强数据传输效率和可靠性的技术,特别是用于混合自动重传请求(HARQ, Hybrid Automatic Repeat reQuest)机制时。它的核心思想是在传输失败后,利用之前传输的有效部分信息,将重传的数据与之前的数据结合,从而减少不必要的重复传输,提高通信的语义准确性。

        在传统HARQ机制中,如果一次传输失败,需要重新发送完整的数据包,这会增加传输时间和通信成本。IK 技术允许在重传时只发送补充信息,利用之前的传输结果进行增量更新。即使前一次传输的比特流无法通过错误检测标准(如 CRC 校验),这些信息中仍然可能包含有用的语义片段。

        IK 可以节约通信资源,通过只重传必要的增量信息,减少了冗余数据的传输。IK 机制允许解码器逐步积累多次传输中的信息,逐步提高解码的语义准确性,进而提高传输可靠性。IK机制应对信道噪声的能力增强,与传统方法依赖于完整数据包不同,IK 能更灵活地处理在恶劣信道条件下的语义传输问题。

        IK-HARQ 有两种实现方式:

        多解码器方案

  • 为不同的传输批次设计多个解码器,每个解码器负责处理不同传输轮次的增量数据。
  • 每次接收新传输后,将当前数据与之前的传输数据结合,以生成更准确的解码结果。
  • 优点:提高了系统的解码能力,但需要较多的计算资源。

        单解码器方案

  • 使用一个通用解码器来处理所有传输批次的数据。
  • 在解码时,通过零填充(zero padding)等方式,将之前传输的增量数据拼接起来,进行统一解码。
  • 优点:减少了系统的复杂度和训练成本,适用于资源受限的环境。

        IK-HARQ 的具体流程如下:

  1. 首次传输:发送初始比特流。
  2. 错误检测:如果传输失败,接收端通过 NAK 信号通知发送端。
  3. 增量传输:发送端仅传输补充的增量信息,而不是整个数据包。
  4. 解码与整合:接收端解码器将所有接收到的数据进行融合,得到最终的语义结果。

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