論文の概要: Diffusion Models for Wireless Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07312v3
• Date: Fri, 1 Dec 2023 11:38:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 17:45:10.813177
• Title: Diffusion Models for Wireless Communications
• Title（参考訳）: 無線通信のための拡散モデル
• Authors: Mehdi Letafati, Samad Ali, and Matti Latva-aho
• Abstract要約: 無線通信システムにおける拡散モデルの適用について概説する。 重要なアイデアは、データ生成プロセスを"デノイング"ステップで分解し、徐々にノイズからサンプルを生成することです。 本稿では,AIネイティブ通信システムの開発において拡散モデルをどのように活用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.218161437914118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Innovative foundation models, such as GPT-4 and stable diffusion models, have made a paradigm shift in the realm of artificial intelligence (AI) towards generative AI-based systems. AI and machine learning (AI/ML) algorithms are envisioned to be pervasively incorporated into the future wireless communications systems. In this article, we outline the applications of diffusion models in wireless communication systems, which are a new family of probabilistic generative models that have showcased state-of-the-art performance. The key idea is to decompose data generation process over "denoising" steps, gradually generating samples out of noise. Based on two case studies presented, we show how diffusion models can be employed for the development of resilient AI-native communication systems. Specifically, we propose denoising diffusion probabilistic models (DDPM) for a wireless communication scheme with non-ideal transceivers, where 30% improvement is achieved in terms of bit error rate. In the other example, DDPM is employed at the transmitter to shape the constellation symbols, highlighting a robust out-of-distribution performance.
• Abstract（参考訳）: GPT-4や安定拡散モデルのような革新的基礎モデルは、人工知能(AI)の領域をAIベースのシステムへとパラダイムシフトさせた。 AIと機械学習(AI/ML)アルゴリズムは、将来の無線通信システムに広く組み込まれることが想定されている。 本稿では,無線通信システムにおける拡散モデルの応用について概説する。 ステップを越えてデータ生成プロセスを分解し、ノイズから徐々にサンプルを生成する、というのが重要なアイデアだ。 本稿では,2つのケーススタディに基づいて,AIネイティブ通信システムの開発に拡散モデルを用いる方法を示す。 具体的には,非理想的トランシーバを用いた無線通信方式において,ビット誤り率で30%改善が達成されるデノイジング拡散確率モデル(ddpm)を提案する。 他方の例では、ddpmは送信機で星座のシンボルを形作るために使われ、ロバストな分散性能を強調する。

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