摘要

本文由Masoud Shokrnezhad等人撰写，探讨了在6G服务背景下实现万物互联交互的挑战。面对通信基础设施资源稀缺的问题，论文提出了一种创新的解决方案——语义通信（SemCom），旨在提高物理层效率。然而，实现高效的SemCom面临知识共享的难题，特别是在动态和非平稳环境中，对端到端质量要求极高。为此，论文引入了知识库管理与编排（KB-MANO）框架，该框架基于计算网络融合（CNC）和终身学习理念，旨在优化网络和计算资源分配，以更新和重新分配系统中的知识库（KBs），从而最小化知识管理活动对实际服务提供的影响。论文还提出了一个概念验证，展示了KB-MANO与无线接入网络资源分配的集成。最后，论文展望了未来研究方向，强调了语义导向通信系统在6G技术领域的变革潜力。

原理

KB-MANO框架的核心在于通过计算网络融合（CNC）和终身学习机制，实现网络和计算资源的高效分配，以支持知识库（KBs）的更新和重新分配。该框架通过三个层次的协同工作来实现这一目标：端到端（E2E）层、域层和资源层。E2E层负责高层决策，包括知识精炼和安排，通过收集和分析计算与网络利用数据，预测未来资源使用模式和服务质量趋势。域层和资源层则分别负责域内和资源级别的资源分配，确保知识管理活动不会对实际服务造成过大影响。此外，论文还介绍了三种知识精炼策略：集中式训练、分布式训练和联邦训练，每种策略都有其独特的优势和适用场景，以适应不同的系统状态和资源可用性。

流程

KB-MANO框架的工作流程包括以下几个关键步骤：首先，E2E层收集并分析计算和网络资源的使用数据，预测未来的资源需求和服务质量趋势。然后，KB精炼管理器根据当前和预测的资源状态选择合适的知识精炼策略，并将训练任务分配到计算资源上，同时建立用户数据传输的网络路径。接着，KB部署管理器根据预定的服务质量/体验（QoS/QoE）阈值，将最新的知识库版本分发给用户、服务实例和接入点（PoAs）。域层和资源层则根据E2E层的决策，调整域内和资源级别的资源分配，确保知识管理活动的高效执行。论文还通过一个具体的示例，展示了KB-MANO框架在无线接入网络中的应用，通过语义感知的多址接入（SAMA）方案，提高了语义吞吐量和网络效率。

应用

KB-MANO框架的应用前景广阔，特别是在6G技术的背景下，可以广泛应用于各种高密度、高数据量的环境，如元宇宙、远程医疗、全息传输、沉浸式学习等领域。通过高效的资源分配和知识管理，KB-MANO框架能够显著提升服务质量和用户体验，同时降低资源消耗和运营成本。此外，随着语义通信技术的进一步发展，KB-MANO框架还有望在智能交通、精准农业、智能供应链等领域发挥重要作用，推动6G技术的广泛应用和可持续发展。