論文の概要: Wireless End-to-End Image Transmission System using Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13721v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 12:33:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 15:48:06.514900
• Title: Wireless End-to-End Image Transmission System using Semantic Communications
• Title（参考訳）: セマンティック通信を用いた無線エンドツーエンド画像伝送システム
• Authors: Maheshi Lokumarambage, Vishnu Gowrisetty, Hossein Rezaei, Thushan Sivalingam, Nandana Rajatheva, Anil Fernando
• Abstract要約: 本研究は,物理チャネルを通してセマンティックセグメンテーションマップを送信する際に,帯域幅の節約という形での資源ゲインが巨大であることを示す。 本研究は,物理チャネル歪みと量子化雑音がセマンティック通信に基づくマルチメディアコンテンツ伝送に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2421412410466575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication is considered the future of mobile communication, which aims to transmit data beyond Shannon's theorem of communications by transmitting the semantic meaning of the data rather than the bit-by-bit reconstruction of the data at the receiver's end. The semantic communication paradigm aims to bridge the gap of limited bandwidth problems in modern high-volume multimedia application content transmission. Integrating AI technologies with the 6G communications networks paved the way to develop semantic communication-based end-to-end communication systems. In this study, we have implemented a semantic communication-based end-to-end image transmission system, and we discuss potential design considerations in developing semantic communication systems in conjunction with physical channel characteristics. A Pre-trained GAN network is used at the receiver as the transmission task to reconstruct the realistic image based on the Semantic segmented image at the receiver input. The semantic segmentation task at the transmitter (encoder) and the GAN network at the receiver (decoder) is trained on a common knowledge base, the COCO-Stuff dataset. The research shows that the resource gain in the form of bandwidth saving is immense when transmitting the semantic segmentation map through the physical channel instead of the ground truth image in contrast to conventional communication systems. Furthermore, the research studies the effect of physical channel distortions and quantization noise on semantic communication-based multimedia content transmission.
• Abstract（参考訳）: セマンティック通信は、受信側でデータをビット単位で再構成するのではなく、データの意味的意味を伝達することで、シャノンの定理を超えてデータを送信することを目的とした移動通信の未来であると考えられている。 セマンティックコミュニケーションパラダイムは、現代の高容量マルチメディアアプリケーションコンテンツ伝送における帯域幅の制限問題のギャップを埋めることを目的としている。 ai技術と6g通信ネットワークの統合は、セマンティックコミュニケーションベースのエンドツーエンド通信システムを開発するための道を開いた。 本研究では,意味コミュニケーションに基づくエンド・ツー・エンド画像伝送システムを実装し,物理チャネル特性と組み合わせた意味コミュニケーションシステムの開発における設計上の考察を行った。 受信機では、予め訓練されたganネットワークを送信タスクとして使用し、受信機入力のセマンティックセグメンテーション画像に基づいて現実的な画像を再構成する。 送信者(エンコーダ)のセマンティックセグメンテーションタスクと受信者(デコーダ)のGANネットワークは、共通知識ベースであるCOCO-Stuffデータセットに基づいて訓練される。 本研究は,従来の通信システムとは対照的に,物理チャネルを介して意味的セグメンテーションマップを送信する場合,帯域節約という形での資源利得が極めて大きいことを示す。 さらに,物理チャネル歪みと量子化ノイズがセマンティック通信に基づくマルチメディアコンテンツ伝送に与える影響について検討した。

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