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语义通信入门到实战:从香农极限到JSCC深度学习(附Python仿真)

语义通信(Semantic Communication)是6G的核心候选技术之一。2024年,张平院士团队在4G链路上验证了语义通信可达6G传输能力;2026年3月,清华大学-中国移动联合发布了全球首个6G多模态语义通信原型系统。

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#深度学习#python#人工智能
语义通信入门到实战:从香农极限到JSCC深度学习(附Python仿真)

语义通信(Semantic Communication)是6G的核心候选技术之一。2024年,张平院士团队在4G链路上验证了语义通信可达6G传输能力;2026年3月,清华大学-中国移动联合发布了全球首个6G多模态语义通信原型系统。

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#深度学习#python#人工智能
[6G通感一体化]从信息论角度解析ISAC感知-通信折中本质

本文探讨了通感一体化(ISAC)系统中感知与通信的性能权衡问题,从信息论与估计论视角揭示了其内在矛盾与统一框架。核心观点包括: ISAC面临根本矛盾:通信需要信号随机性以最大化容量,而感知偏好确定性信号以提高估计精度,形成"确定性-随机权衡"(DRT)。 通过建立统一的线性高斯模型,论证感知与通信在信息论层面的同源性,并引入I-MMSE方程作为联系信息论与估计论的桥梁。 提出CRB-Rate区域作

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#算法#java#人工智能
【沉浸式通信】6G关键技术指标深度分析:从需求量化到系统架构

摘要 本文全面探讨了6G沉浸式通信(IC)的技术框架、关键挑战与发展路径。IC涵盖双重内涵:沉浸式通信(Immersive Communication) 致力于全息、XR及多感官体验,而智能内生连接(Intelligent Connectivity) 聚焦AI深度赋能的网络架构。

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#系统架构
端到端AI编解码器深度分析——设计低延迟、高压缩效率的统一框架

本文系统分析了端到端AI编解码器的技术原理、统一框架设计与低延迟高压缩效率实现路径。主要研究内容包括:(1)从变分自编码器(VAE)框架到超先验(Hyperprior)模型的熵编码演进机制;(2)跨模态(图像/视频/音频/点云)统一编解码框架的设计原则;(3)以DCVC-RT(CVPR 2025)为代表的实时神经视频编解码关键技术;(4)传统VVC/H.266标准与AI编解码器的性能-复杂度权衡分

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#人工智能
点云编解码深度分析:V-PCC vs G-PCC性能对比与AI编码突破方向

摘要:点云作为三维空间数据的重要载体,在沉浸式通信、自动驾驶等领域应用广泛,但其海量数据特性带来存储与传输挑战。本文系统分析MPEG两大点云压缩标准:基于视频投影的V-PCC(ISO/IEC 23090-5)和基于几何编码的G-PCC(ISO/IEC 23090-9),从技术原理、编码工具和性能表现进行对比。同时探讨AI赋能的点云编码新方法(如OctAttention、PCGC等),分析其在压缩效

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#人工智能
语义通信入门到实战:从香农极限到JSCC深度学习(附Python仿真)

语义通信(Semantic Communication)是6G的核心候选技术之一。2024年,张平院士团队在4G链路上验证了语义通信可达6G传输能力;2026年3月,清华大学-中国移动联合发布了全球首个6G多模态语义通信原型系统。

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#深度学习#python#人工智能
从香农公式到5G NR:通信容量极限的演进之路

代际演进:2G→3G→4G→5G,本质上是一部不断逼近香农极限的技术进化史。6G展望:太赫兹、智能反射面、AI原生、语义通信——人类对信息传输的探索永无止境。

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【技术干货】2026年无线通信物理层协议全景解析:从5G-Advanced到6G预研

2026年是无线通信物理层的"过渡期"——5G-Advanced(Release 19)刚冻结,6G预研(Release 20)已启动。物理层技术正在经历从"比特传输"向"语义传输"、从"人工设计"向"AI原生"的范式转变。

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#深度学习
5G-A上行载波聚合(UL CA)技术与AI融合:性能增益量化分析与实践指南

从协议演进到商用落地,深度解析上行载波聚合的技术突破与智能化演进路径上行载波聚合(Uplink CA)作为5G-Advanced物理层核心增强技术,正在通过与人工智能的深度融合,实现从"多载波叠加"到"智能协同"的质的飞跃。

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#人工智能
到底了