論文の概要: Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Models for Data Reconstruction Enhancement in Wireless Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19460v3
- Date: Wed, 20 Nov 2024 14:24:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-21 16:10:54.838374
- 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:
- 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。
関連論文リスト
- Semantic Successive Refinement: A Generative AI-aided Semantic Communication Framework [27.524671767937512]
本稿では,単一ユーザシナリオを対象とした新しいジェネレーティブAIセマンティックコミュニケーション(GSC)システムを提案する。
送信側では、Swin Transformerをベースとしたジョイントソースチャネル符号化機構を用いて、効率的なセマンティック特徴抽出を行う。
受信側では、高度な拡散モデル(DM)が劣化した信号から高品質な画像を再構成し、知覚の詳細を高める。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-31T06:08:51Z) - Diffusion-Driven Semantic Communication for Generative Models with Bandwidth Constraints [27.049330099874396]
本稿では,帯域制限付き生成モデルのための,高度なVAEベースの圧縮を用いた拡散駆動型セマンティック通信フレームワークを提案する。
実験の結果,ピーク信号対雑音比 (PSNR) などの画素レベルの指標と,LPIPS (Learning Perceptual Image patch similarity) のような意味的指標が大幅に改善された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-26T02:34:25Z) - Latent Diffusion Model-Enabled Real-Time Semantic Communication Considering Semantic Ambiguities and Channel Noises [18.539501941328393]
本稿では, 遅延拡散モデル対応SemComシステムを構築し, 既存システムと比較して3つの改良点を提案する。
軽量な単層遅延空間変換アダプタは、送信機でのワンショット学習を完了させる。
終端整合蒸留法を用いて, 潜時空間で訓練した拡散模型を蒸留する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-09T23:39:31Z) - Benchmarking Semantic Communications for Image Transmission Over MIMO Interference Channels [11.108614988357008]
一般マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)干渉チャネルに対するインターフェクト・ロバスト・セマンティック通信(IRSC)方式を提案する。
このスキームはニューラルネットワーク(NN)に基づくトランシーバの開発を伴い、チャネル状態情報(CSI)を受信機のみ、または送信機と受信機の両方の端で統合する。
実験結果から、IRSC方式は干渉を緩和し、ベースラインアプローチより優れることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T11:40:22Z) - Diffusion Models for Wireless Communications [12.218161437914118]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T08:57:59Z) - On Neural Architectures for Deep Learning-based Source Separation of
Co-Channel OFDM Signals [104.11663769306566]
周波数分割多重化(OFDM)信号を含む単一チャネル音源分離問題について検討する。
我々はOFDM構造からの洞察に基づいて、ネットワークパラメータ化に対する重要なドメインインフォームド修正を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-11T16:29:13Z) - Multi-stage image denoising with the wavelet transform [125.2251438120701]
深部畳み込みニューラルネットワーク(Deep Convolutional Neural Network, CNN)は、正確な構造情報を自動マイニングすることで、画像の復調に使用される。
動的畳み込みブロック(DCB)、2つのカスケードウェーブレット変換および拡張ブロック(WEB)、残留ブロック(RB)の3段階を経由した、MWDCNNによるCNNの多段階化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-26T03:28:23Z) - Deep Learning-Based Synchronization for Uplink NB-IoT [72.86843435313048]
狭帯域モノのインターネット(NB-IoT)における狭帯域物理ランダムアクセスチャネル(NPRACH)のデバイス検出と到着時刻推定のためのニューラルネットワーク(NN)に基づくアルゴリズムを提案する。
導入されたNNアーキテクチャは、残余の畳み込みネットワークと、5Gニューラジオ(5G NR)仕様のプリアンブル構造に関する知識を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-22T12:16:43Z) - SignalNet: A Low Resolution Sinusoid Decomposition and Estimation
Network [79.04274563889548]
本稿では,正弦波数を検出するニューラルネットワークアーキテクチャであるSignalNetを提案する。
基礎となるデータ分布と比較して,ネットワークの結果を比較するための最悪の学習しきい値を導入する。
シミュレーションでは、我々のアルゴリズムは常に3ビットデータのしきい値を超えることができるが、しばしば1ビットデータのしきい値を超えることはできない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:21:20Z) - Deep Denoising Neural Network Assisted Compressive Channel Estimation
for mmWave Intelligent Reflecting Surfaces [99.34306447202546]
本稿では,mmWave IRSシステムに対するディープデノイングニューラルネットワークを用いた圧縮チャネル推定法を提案する。
我々はまず、受信チェーンをほとんど使わず、アップリンクのユーザ-IRSチャネルを推定するハイブリッド・パッシブ/アクティブIRSアーキテクチャを導入する。
完全チャネル行列は、圧縮センシングに基づいて限られた測定値から再構成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T12:18:57Z) - Millimeter Wave Communications with an Intelligent Reflector:
Performance Optimization and Distributional Reinforcement Learning [119.97450366894718]
ミリ波基地局のダウンリンクマルチユーザ通信を最適化するための新しいフレームワークを提案する。
チャネル状態情報(CSI)をリアルタイムで計測するために,チャネル推定手法を開発した。
最適赤外反射を学習し、ダウンリンク能力の期待を最大化するために、分布強化学習(DRL)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-24T22:18:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。