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。

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