論文の概要: Streamlining Multimodal Data Fusion in Wireless Communication and Sensor
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12636v1
- Date: Fri, 24 Feb 2023 13:55:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-27 13:27:41.988130
- Title: Streamlining Multimodal Data Fusion in Wireless Communication and Sensor
Networks
- Title(参考訳): 無線通信とセンサネットワークにおけるマルチモーダルデータ融合の合理化
- Authors: Mohammud J. Bocus, Xiaoyang Wang, Robert. J. Piechocki
- Abstract要約: 本稿では,Vector-Quantized Variational Autoencoder (VQVAE)アーキテクチャに基づくマルチモーダルデータ融合手法を提案する。
提案手法は,MNIST-SVHNペアデータとWiFiスペクトログラムデータに優れた再構成性能を実現するのに有効である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.132799233018846
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel approach for multimodal data fusion based on the
Vector-Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) architecture. The proposed
method is simple yet effective in achieving excellent reconstruction
performance on paired MNIST-SVHN data and WiFi spectrogram data. Additionally,
the multimodal VQVAE model is extended to the 5G communication scenario, where
an end-to-end Channel State Information (CSI) feedback system is implemented to
compress data transmitted between the base-station (eNodeB) and User Equipment
(UE), without significant loss of performance. The proposed model learns a
discriminative compressed feature space for various types of input data (CSI,
spectrograms, natural images, etc), making it a suitable solution for
applications with limited computational resources.
- Abstract(参考訳): 本稿では,Vector-Quantized Variational Autoencoder (VQVAE)アーキテクチャに基づくマルチモーダルデータ融合手法を提案する。
提案手法は,MNIST-SVHNペアデータとWiFiスペクトログラムデータに優れた再構成性能を実現するのに有効である。
さらに、マルチモーダルVQVAEモデルは、5G通信シナリオに拡張され、エンド・ツー・エンドのチャネル状態情報(CSI)フィードバックシステムが実装され、基地局(eNodeB)とユーザ機器(UE)間で送信されるデータを、性能を著しく損なうことなく圧縮する。
提案モデルは,各種入力データ(CSI,分光図,自然画像など)の識別圧縮特徴空間を学習し,限られた計算資源を持つアプリケーションに適した解法である。
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