[论文解读] Joint Source-Channel-Check Coding with HARQ for Reliable Semantic Communications

Boyuan Li, Shuoyao Wang+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 25, 2026

Wireless Signal Modulation Classification被引用 0

一句话总结

论文提出了 S3CHARQ，这是一个带有 HARQ 的联合源–信道–检测编码框架，用于语义通信，将检测编码整合到 JSCC，并使用基于强化学习的重传决策来提升可靠性和 PSNR，同时降低 outage 概率。

ABSTRACT

Semantic communication has emerged as a promising paradigm for improving transmission efficiency and task-level reliability, yet most existing reliability-enhancement approaches rely on retransmission strategies driven by semantic fidelity checking that require additional check codewords solely for retransmission triggering, thereby incurring substantial communication overhead. In this paper, we propose S3CHARQ, a Joint Source-Channel-Check Coding framework with hybrid automatic repeat request that fundamentally rethinks the role of check codewords in semantic communications. By integrating the check codeword into the JSCC process, S3CHARQ enables JS3C, allowing the check codeword to simultaneously support semantic fidelity verification and reconstruction enhancement. At the transmitter, a semantic fidelity-aware check encoder embeds auxiliary reconstruction information into the check codeword. At the receiver, the JSCC and check codewords are jointly decoded by a JS3C decoder, while the check codeword is additionally exploited for perceptual quality estimation. Moreover, because retransmission decisions are necessarily based on imperfect semantic quality estimation in the absence of ground-truth reconstruction, estimation errors are unavoidable and fundamentally limit the effectiveness of rule-based decision schemes. To overcome this limitation, we develop a reinforcement learning-based retransmission decision module that enables adaptive, sample-level retransmission decisions, effectively balancing recovery and refinement information under dynamic channel conditions. Experimental results demonstrate that compared with existing HARQ-based semantic communication systems, the proposed S3CHARQ framework achieves a 2.36 dB improvement in the 97th percentile PSNR, as well as a 37.45% reduction in outage probability.

研究动机与目标

• 在动态无线信道下推动可靠的语义通信。
• 通过联合源–信道–检测编码（JS3C）设计，将语义保真检查整合到 JSCC 过程。
• 开发基于强化学习的重传策略，以适应信道与质量估计的不确定性。
• 设计一个对熵敏感的重传与自适应恢复-细化策略，以在降噪与细化信息之间取得平衡。
• 在图像传输上训练并评估所提框架，以展示可靠性与效率的提升。

提出的方法

• 提出 JS3C，在单次传输轮次中联合优化源编码、信道编码与检测编码。
• 引入语义保真感知（SFA）检测编码器，将特征压缩为传递保真验证与重建信息的检验码字。
• 使用协作感知的 JSCC（CA-JSCC）解码器，联合解码 JSCC 与检验码字，并采用基于 LPIPS 的感知质量评估。
• 在接收端采用基于 RL 的近端策略优化（PPO）代理进行条件感知的重传决策。
• 引入熵优化器以自适应冗余，并设计一个混合恢复与细化信息的重传编码方案。
• 采用信息瓶颈启发的训练方案，在解码性能与通信开销之间取得平衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无法获得原始内容的情况下，如何准确评估语义层面的失真与重建质量？
• RQ2 在动态信道中，如何在不牺牲效率的前提下联合优化重传策略与编码以提升可靠性？

主要发现

• 在97分位 PSNR 上相比现有基于 HARQ 的语义系统提升 2.36 dB。
• outage 概率平均下降 37.45%。
• 通过 JS3C 与基于 RL 的重传决策，展示了在重建质量与传输开销之间的有效平衡。
• 表明将检测编码整合到 JSCC 中可实现同时的语义保真验证与重建增强。
• 利用基于 LPIPS 的估计在没有 ground-truth 参考的情况下实现可靠的重传触发。
• 提供一个可适用于多轮重传、且仅需一次初始传输假设的框架。