Fugu-MT 論文翻訳(概要): SNR-adaptive deep joint source-channel coding for wireless image transmission

論文の概要: SNR-adaptive deep joint source-channel coding for wireless image transmission

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00202v2
Date: Tue, 2 Feb 2021 12:28:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-03 12:46:17.512133
Title: SNR-adaptive deep joint source-channel coding for wireless image transmission
Title（参考訳）: 無線画像伝送のためのSNR適応深部接合源チャネル符号化
Authors: Mingze Ding and Jiahui Li and Mengyao Ma and Xiaopeng Fan
Abstract要約: 本稿では, 自己エンコーダを用いた新しいディープジョイント・ソースチャネル符号化方式を提案する。デコーダは、信号対雑音比(SNR)を推定し、それを用いて送信された画像を適応的に復号することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.793908797250989
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Considering the problem of joint source-channel coding (JSCC) for multi-user transmission of images over noisy channels, an autoencoder-based novel deep joint source-channel coding scheme is proposed in this paper. In the proposed JSCC scheme, the decoder can estimate the signal-to-noise ratio (SNR) and use it to adaptively decode the transmitted image. Experiments demonstrate that the proposed scheme achieves impressive results in adaptability for different SNRs and is robust to the decoder's estimation error of the SNR. To the best of our knowledge, this is the first deep JSCC scheme that focuses on the adaptability for different SNRs and can be applied to multi-user scenarios.
Abstract（参考訳）: 本論文では,ノイズの多いチャネル上での画像のマルチユーザ伝送のためのジョイントソースチャネル符号化(JSCC)の問題を考えることにより,自動エンコーダを用いた深部ソースチャネル符号化方式を提案する。提案したJSCC方式では,信号対雑音比(SNR)を推定し,それを用いて送信画像の適応復号を行う。実験により,提案方式は異なるSNRの適応性に優れた結果が得られ,SNRのデコーダ推定誤差に頑健であることが示された。我々の知る限りでは、これは、異なるSNRの適応性に焦点を当て、マルチユーザシナリオに適用できる最初のディープJSCCスキームである。

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