文章标题：基于神经网络的语义编码水声通信研究

文章作者：王戈, 韩雪建
关 键 字：水声通信;神经网络;Transformer网络
文章摘要：针对传统信源编码在水声通信中存在带宽利用率偏低、在低信噪比环境下抗干扰能力不足等问题，本文提出一种基于神经网络的语义信源编码水声通信方法。该方法通过引入Transformer神经网络模块，充分捕捉文本中单词和短语之间的深层次语义关系，生成紧凑和语义丰富的文本表示，大大减少文本信源的冗余，从而在源端实现高效压缩；同时在接收端利用神经网络的强表征能力进行鲁棒解码，以增强系统在复杂信道环境下的稳定性。基于2024年南海实测信道的仿真对比实验表明，相较于传统的信源编码方式，该方法在相同带宽条件下能够显著提升压缩效率和带宽利用率；在低信噪比场景下（–20～–16 dB），有效降低了错词率，通信解码质量提升明显。研究结果表明，基于神经网络的语义信源编码能够为水声通信提供一种兼具高效性与鲁棒性的解决方案，对未来复杂水声信道下的高质量通信具有一定的应用价值。