基于Swin Transformer的图像语义通信系统

来源：电子测量技术杂志2024年第24期北京时间：

作者：孙洋舟，严天峰，孙文灏，汤春阳，王映植

单位：1.兰州交通大学电子与信息工程学院 兰州 730070; 2.甘肃省无线电监测及定位行业技术中心 兰州 730070; 3.丝路梵天(甘肃)通信技术有限公司 兰州 730030

摘要：语义通信是一种旨在传递语义信息的通信方式，其通过可以有效的减少冗余和传输数据量等特点。目前语义通信的研究仅处于起步阶段，更多的理论研究有助于推动语义通信系统的真正实施。实现语义通信的核心技术端到端信源信道联合编码在过去几年中取得了长足的进步，语义图像也得到了发展。为解决计算效率过低、语义特征提取不足等问题，本文设计了一款新的神经网络JSCC。具体而言，受Swin Transformer在视觉任务中的优异表现的启发，首次将Swin-Transformer模块与残差网络相结合，设计出基于Swin Transformer的图像语义通信系统。为了解决传统的CNN对图像特征提取效率欠佳等问题，引入注意力残差网络模块初步提取图像语义特征，然后通过Swin Transformer进一步对图像语义特征进行提取。通过实验的结果的验证，与已有方案相比，本文所提出的方案在PSNR取得了高于2 dB的性能提升，在MS-SSIM性能上取得了5%以上的性能提升。

关键词：语义通信;Swin Transformer;信源信道联合编码

基金资助：甘肃省科技重大专项项目(22ZD6GA041)、甘肃省拔尖人才项目(6660030102)资助