論文の概要: Robust Information Bottleneck for Task-Oriented Communication with
Digital Modulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10382v2
- Date: Tue, 9 May 2023 16:39:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 20:37:08.724837
- Title: Robust Information Bottleneck for Task-Oriented Communication with
Digital Modulation
- Title(参考訳): ディジタル変調を用いたタスク指向通信のためのロバスト情報基盤
- Authors: Songjie Xie, Shuai Ma, Ming Ding, Yuanming Shi, Mingjian Tang, Youlong
Wu
- Abstract要約: タスク指向通信は、主に学習ベースのジョイントソースチャネル符号化(JSCC)を用いており、通信効率のよいエッジ推論システムを設計することを目的としている。
チャネル変動に対する通信ロバスト性を改善するために,ロバスト情報ボトルネック (RIB) と呼ばれるロバスト符号化フレームワークを開発した。
提案するDT-JSCCは,通信遅延の低いベースライン方式よりも優れた推論性能を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 31.39386509261528
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Task-oriented communications, mostly using learning-based joint
source-channel coding (JSCC), aim to design a communication-efficient edge
inference system by transmitting task-relevant information to the receiver.
However, only transmitting task-relevant information without introducing any
redundancy may cause robustness issues in learning due to the channel
variations, and the JSCC which directly maps the source data into continuous
channel input symbols poses compatibility issues on existing digital
communication systems. In this paper, we address these two issues by first
investigating the inherent tradeoff between the informativeness of the encoded
representations and the robustness to information distortion in the received
representations, and then propose a task-oriented communication scheme with
digital modulation, named discrete task-oriented JSCC (DT-JSCC), where the
transmitter encodes the features into a discrete representation and transmits
it to the receiver with the digital modulation scheme. In the DT-JSCC scheme,
we develop a robust encoding framework, named robust information bottleneck
(RIB), to improve the communication robustness to the channel variations, and
derive a tractable variational upper bound of the RIB objective function using
the variational approximation to overcome the computational intractability of
mutual information. The experimental results demonstrate that the proposed
DT-JSCC achieves better inference performance than the baseline methods with
low communication latency, and exhibits robustness to channel variations due to
the applied RIB framework.
- Abstract(参考訳): タスク指向通信は、主に学習ベースのジョイントソースチャネル符号化(JSCC)を用いて、タスク関連情報を受信機に送信することで、コミュニケーション効率の高いエッジ推論システムを設計することを目的としている。
しかし、冗長性を導入することなくタスク関連情報のみを送信すると、チャネル変動による学習の堅牢性の問題が発生する可能性があり、ソースデータを連続チャネル入力シンボルに直接マッピングするJSCCは、既存のデジタル通信システム上で互換性の問題を引き起こす。
本稿では、まず、符号化された表現の情報性と、受信した表現の情報歪みに対する頑健性との間の固有のトレードオフを調査し、次に、デジタル変調を用いたタスク指向通信方式(DT-JSCC)を提案し、送信機が特徴を離散表現に符号化し、デジタル変調方式で受信機に送信する。
dt-jscc方式では,チャネル変動に対する通信ロバスト性を向上させるためのロバスト情報ボトルネック(rib)と呼ばれるロバスト符号化フレームワークを開発し,変動近似を用いてリブ目的関数の移動可能な変動上限を導出し,相互情報の計算の難解さを克服する。
実験の結果,提案したDT-JSCCは,通信遅延の低いベースライン手法よりも優れた推論性能を示し,適用されたRIBフレームワークによるチャネル変動に対する堅牢性を示すことがわかった。
関連論文リスト
- Joint Sensing and Task-Oriented Communications with Image and Wireless
Data Modalities for Dynamic Spectrum Access [49.83882366499547]
本稿では,マルチモーダル画像とスペクトルデータの相乗効果を利用した動的スペクトルアクセスの深層学習手法を提案する。
本稿では,送信機を搭載可能な車両などの潜在的な物体を撮影するカメラを備えたエッジデバイスについて考察する。
本稿では、エッジデバイスが、融合センターとして機能する信頼できる受信機に選択的に処理された情報を通信する協調システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T15:26:26Z) - Generative AI-aided Joint Training-free Secure Semantic Communications
via Multi-modal Prompts [89.04751776308656]
本稿では,多モデルプロンプトを用いたGAI支援型SemComシステムを提案する。
セキュリティ上の懸念に応えて、フレンドリーなジャマーによって支援される隠蔽通信の応用を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T23:24:56Z) - Communication-Efficient Framework for Distributed Image Semantic
Wireless Transmission [68.69108124451263]
IoTデバイスを用いたマルチタスク分散画像伝送のためのFederated Learning-based semantic communication (FLSC)フレームワーク。
各リンクは階層型視覚変換器(HVT)ベースの抽出器とタスク適応トランスレータで構成される。
チャネル状態情報に基づく多重出力多重出力伝送モジュール。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-07T16:32:14Z) - Alternate Learning based Sparse Semantic Communications for Visual
Transmission [13.319988526342527]
セマンティック通信(Semantic Communication, SemCom)は、従来のビットレベルの正確な伝送よりも優れていることを示す。
本稿では,SparseSBC という視覚伝達のための代替学習システム SemCom を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T03:34:16Z) - Causal Semantic Communication for Digital Twins: A Generalizable
Imitation Learning Approach [74.25870052841226]
デジタルツイン(DT)は、物理世界の仮想表現と通信(例えば6G)、コンピュータ、人工知能(AI)技術を活用して、多くの接続されたインテリジェンスサービスを実現する。
無線システムは、厳密な通信制約下での情報意思決定を容易にするために意味コミュニケーション(SC)のパラダイムを利用することができる。
DTベースの無線システムでは,因果意味通信(CSC)と呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T00:15:00Z) - Joint Task and Data Oriented Semantic Communications: A Deep Separate
Source-channel Coding Scheme [17.4244108919728]
データ伝達とセマンティックタスクの両方に役立てるために、共同データ圧縮とセマンティック分析がセマンティックコミュニケーションにおいて重要な問題となっている。
本稿では,共同作業とデータ指向のセマンティックコミュニケーションのためのディープ・ソースチャネル・コーディング・フレームワークを提案する。
深層学習モデルの過度な問題に対処するために,反復学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-27T08:34:37Z) - Age of Information in Deep Learning-Driven Task-Oriented Communications [78.84264189471936]
本稿では,その送信機におけるデータを利用した受信機におけるタスク実行を目的とした,タスク指向コミュニケーションにおける年齢概念について検討する。
送信機-受信機操作は、共同で訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)のエンコーダ-デコーダペアとしてモデル化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T04:15:51Z) - Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple
Access [65.21117658030235]
本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。
MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。
その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T12:23:55Z) - Learning Task-Oriented Communication for Edge Inference: An Information
Bottleneck Approach [3.983055670167878]
ローエンドエッジ装置は、ローカルデータサンプルの抽出された特徴ベクトルを強力なエッジサーバに送信して処理する。
帯域幅が限られているため、データを低遅延推論のための情報的かつコンパクトな表現に符号化することが重要である。
特徴抽出,ソース符号化,チャネル符号化を協調的に最適化する学習型通信方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T12:53:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。