論文の概要: Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Models for Data Reconstruction Enhancement in Wireless Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19460v2
- Date: Mon, 3 Jun 2024 18:17:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 14:07:02.712164
- Title: Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Models for Data Reconstruction Enhancement in Wireless Communications
- Title（参考訳）: 無線通信におけるデータ再構成強化のための条件付き拡散確率モデル
- Authors: Mehdi Letafati, Samad Ali, Matti Latva-aho,
- Abstract要約: 無線チャネル上でのデータ伝送と再構成を強化するために,条件付き拡散確率モデル(DDPM)を提案する。
これに触発された鍵となる考え方は、情報信号の「ノイズからクリーン」変換を学ぶ際に、拡散モデルの生成的先行性を活用することである。
提案手法は,情報内容の事前知識が利用可能な通信シナリオに有効である。
- 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: In this paper, conditional denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) are proposed to enhance the data transmission and reconstruction over wireless channels. The underlying mechanism of DDPM is to decompose the data generation process over the so-called "denoising" steps. Inspired by this, the key idea is to leverage the generative prior of diffusion models in learning a "noisy-to-clean" transformation of the information signal to help enhance data reconstruction. The proposed scheme could be beneficial for communication scenarios in which a prior knowledge of the information content is available, e.g., in multimedia transmission. Hence, instead of employing complicated channel codes that reduce the information rate, one can exploit diffusion priors for reliable data reconstruction, especially under extreme channel conditions due to low signal-to-noise ratio (SNR), or hardware-impaired communications. The proposed DDPM-assisted receiver is tailored for the scenario of wireless image transmission using MNIST dataset. Our numerical results highlight the reconstruction performance of our scheme compared to the conventional digital communication, as well as the deep neural network (DNN)-based benchmark. It is also shown that more than 10 dB improvement in the reconstruction could be achieved in low SNR regimes, without the need to reduce the information rate for error correction.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,無線チャネル上でのデータ伝送と再構成を強化するために,条件付き拡散確率モデル(DDPM)を提案する。
DDPMの基盤となるメカニズムは、いわゆる“デノイング”ステップでデータ生成プロセスを分解することだ。
これに触発された鍵となる考え方は、情報信号の「ノイズからクリーン」変換を学ぶ際に、拡散モデルの生成的先行を活用して、データ再構成を強化することである。
提案手法は,マルチメディア通信において,情報コンテンツに関する事前知識が利用できる通信シナリオに有用である。
したがって、情報レートを下げる複雑なチャネル符号を使う代わりに、信頼性の高いデータ再構成、特に信号対雑音比(SNR)の低い信号対雑音比(SNR)やハードウェア障害通信による極端なチャネル条件下で拡散先を利用することができる。
提案したDDPM支援受信機は、MNISTデータセットを用いた無線画像伝送のシナリオに合わせて調整される。
数値計算の結果は,従来のデジタル通信やディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのベンチマークと比較して,提案手法の再構築性能を強調した。
また, 誤り訂正のための情報レートを低下させることなく, 低いSNR体制下で10dB以上の改善が達成できることが示唆された。
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