Hybrid NOMA Assisted Heterogeneous Semantic and Bit Users Communication

Résumé technique : Communication hybride assistée par NOMA pour utilisateurs hétérogènes sémantiques et binaires

Énoncé du problème
L'article aborde le défi de l'intégration des communications traditionnelles basées sur les bits avec les communications sémantiques émergentes au sein des réseaux sans fil de nouvelle génération. Si la communication sémantique offre des avantages dans les environnements à faible rapport signal sur bruit (SNR) en se concentrant sur le sens de l'information, la communication traditionnelle basée sur les bits reste supérieure pour une récupération quasi sans perte à des SNR plus élevés. La coexistence de ces deux types d'utilisateurs distincts (utilisateurs hétérogènes) crée des défis de conception spécifiques, notamment concernant l'annulation successive des interférences (SIC). Dans l'accès multiple non orthogonal (NOMA) standard, la SIC repose sur les conditions du canal (les utilisateurs plus forts décodent les signaux des utilisateurs plus faibles). Cependant, dans un système conjoint, les utilisateurs binaires ne disposent pas des réseaux de neurones préentraînés nécessaires pour décoder les signaux sémantiques, rendant la SIC basée sur le canal traditionnelle inefficace. De plus, les schémas hybrides NOMA existants échouent souvent à adapter dynamiquement l'appariement des utilisateurs et les ordres de décodage pour répondre à ces exigences de traitement de signal hétérogènes.

Méthodologie
Les auteurs proposent un cadre de liaison descendante hybride NOMA qui combine dynamiquement l'accès multiple orthogonal (OMA) et le NOMA pour servir un utilisateur binaire (B) et deux utilisateurs sémantiques (S1, S2) sur des canaux à évanouissement de Rayleigh.

• Modèle système : Le système utilise un modèle de communication sémantique profonde (DeepSC) où les débits sémantiques sont déterminés par une fonction de similarité sémantique, approximée via une fonction logistique généralisée. Le débit de l'utilisateur binaire suit la formule de capacité de Shannon. Pour permettre la comparaison, le débit de l'utilisateur binaire est transformé en un débit sémantique équivalent.
• Appariement adaptatif des utilisateurs et décodage : Le cœur de la méthodologie est une stratégie d'allocation dynamique de créneaux (Algorithme 1) :
  • Créneaux hétérogènes (Binaire + Sémantique) : Si un utilisateur binaire et un utilisateur sémantique partagent un créneau, le système emploie un ordre de décodage binaire-vers-sémantique. L'utilisateur binaire décode son signal en premier, traitant le signal sémantique comme une interférence. L'utilisateur sémantique décode ensuite le signal de l'utilisateur binaire, applique la SIC pour l'éliminer, puis décode son propre signal sans interférence.
  • Créneaux uniquement sémantiques : Si deux utilisateurs sémantiques partagent un créneau, l'utilisateur ayant le gain de canal le plus fort est décodé en premier (traitant le plus faible comme du bruit), suivi de la SIC pour l'utilisateur plus faible.
  • Transition OMA : Si un utilisateur sémantique a un gain de canal plus fort que l'utilisateur binaire dans un appariement potentiel, le créneau est alloué exclusivement à l'utilisateur binaire (mode OMA) pour éviter une utilisation inefficace des ressources.
• Optimisation : Un problème d'allocation de puissance est formulé pour maximiser l'efficacité spectrale (SE) sémantique ergodique équivalente attendue, sous contrainte de puissance totale ($P_{max}$). En raison du caractère non convexe de la fonction de similarité sémantique, les auteurs exploitent la condition de « partage du temps » pour établir une dualité forte. Ils résolvent le problème en utilisant les conditions de Karush-Kuhn-Tucker (KKT), dérivant des approximations sous forme fermée et des équations transcendantes pour la distribution optimale de la puissance.

Contributions clés

1. Cadre hybride NOMA : Proposition d'une architecture hybride NOMA spécifiquement conçue pour les utilisateurs hétérogènes, assignant dynamiquement les utilisateurs aux créneaux temporels en fonction des conditions de canal en temps réel.
2. Stratégie de décodage adaptative : Introduction d'un ordre de décodage sur mesure qui privilégie une séquence binaire-vers-sémantique dans les créneaux mixtes (contrairement à la SIC basée sur le canal traditionnelle) et une séquence du plus fort au plus faible dans les créneaux uniquement sémantiques.
3. Optimisation de l'allocation de puissance : Formulation et résolution d'un problème d'allocation de puissance non convexe maximisant la SE sémantique ergodique équivalente, tenant compte des caractéristiques de débit distinctes des utilisateurs binaires et sémantiques.
4. Validation des performances : Démonstration par simulations que l'approche hybride proposée surpasse les schémas purement OMA en termes de SE sémantique ergodique équivalente.

Résultats de simulation
Les auteurs valident leur approche à l'aide de simulations de Monte Carlo sur $10^5$ réalisations de canal avec un rayon de cellule de 100 mètres.

• Performance SE : La configuration hybride NOMA proposée atteint systématiquement une SE sémantique ergodique équivalente plus élevée par rapport à une configuration OMA hétérogène, et ce, à divers niveaux de puissance maximale ($P_{max}$) et seuils de similarité sémantique ($\epsilon_{th}$).
• Comportement d'allocation de puissance : À mesure que $P_{max}$ augmente, le système alloue significativement plus de puissance à l'utilisateur binaire qu'aux utilisateurs sémantiques. Les auteurs notent que cela résulte d'une optimalité « injuste », entraînée par la différence entre la croissance logarithmique des débits binaires et la nature saturante de la fonction de similarité sémantique.
• Sensibilité au seuil : Bien que l'augmentation du seuil de similarité sémantique ($\epsilon_{th}$) réduise généralement la SE en raison des limitations de reconstruction, la configuration hybride NOMA maintient un avantage de performance par rapport à l'OMA, attribué à la capacité de l'utilisateur binaire à faciliter une reconstruction précise du signal grâce à une utilisation efficace des ressources.

Importance et affirmations
L'article affirme que son cadre proposé comble efficacement le fossé entre les communications sémantiques et basées sur les bits en résolvant l'incompatibilité de la SIC inhérente aux réseaux hétérogènes. En transitionnant dynamiquement entre OMA et NOMA et en imposant un ordre de décodage binaire-vers-sémantique, le système améliore l'efficacité spectrale globale. Les auteurs affirment que cette approche fournit une solution viable pour les réseaux sans fil futurs nécessitant la coexistence de paradigmes de communication divers, assurant une utilisation efficace des ressources tout en maximisant la performance sémantique équivalente du réseau. Ce travail est présenté comme une étape vers l'optimisation des réseaux d'utilisateurs hétérogènes sans inventer de nouvelles technologies de couche physique, mais plutôt en adaptant les concepts existants de NOMA/OMA et de DeepSC en un cadre cohérent et optimisé.