論文の概要: Generative AI-Based Probabilistic Constellation Shaping With Diffusion
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09349v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 20:14:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 17:40:45.237128
- Title: Generative AI-Based Probabilistic Constellation Shaping With Diffusion
Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたAIに基づく確率的コンステレーション生成
- Authors: Mehdi Letafati, Samad Ali, and Matti Latva-aho
- Abstract要約: 我々は,通信システムにおける星座記号のPHY設計のための生成AIの力を解き放つことを目的としている。
本研究では,拡散確率モデル(DDPM)のデノイズ・アンド・ジェネレート特性を確率論的星座形成に利用した。
以上の結果から,生成AIに基づくスキームは,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や均一なシェーピングよりも優れていた。
- 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: Diffusion models are at the vanguard of generative AI research with renowned
solutions such as ImageGen by Google Brain and DALL.E 3 by OpenAI.
Nevertheless, the potential merits of diffusion models for communication
engineering applications are not fully understood yet. In this paper, we aim to
unleash the power of generative AI for PHY design of constellation symbols in
communication systems. Although the geometry of constellations is predetermined
according to networking standards, e.g., quadrature amplitude modulation (QAM),
probabilistic shaping can design the probability of occurrence (generation) of
constellation symbols. This can help improve the information rate and decoding
performance of communication systems. We exploit the ``denoise-and-generate''
characteristics of denoising diffusion probabilistic models (DDPM) for
probabilistic constellation shaping. The key idea is to learn generating
constellation symbols out of noise, ``mimicking'' the way the receiver performs
symbol reconstruction. This way, we make the constellation symbols sent by the
transmitter, and what is inferred (reconstructed) at the receiver become as
similar as possible, resulting in as few mismatches as possible. Our results
show that the generative AI-based scheme outperforms deep neural network
(DNN)-based benchmark and uniform shaping, while providing network resilience
as well as robust out-of-distribution performance under low-SNR regimes and
non-Gaussian assumptions. Numerical evaluations highlight 30% improvement in
terms of cosine similarity and a threefold improvement in terms of mutual
information compared to DNN-based approach for 64-QAM geometry.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、Google BrainのImageGenやOpenAIのDALL.E 3といった有名なソリューションで、生成AI研究の先駆けとなっている。
しかしながら、通信工学応用における拡散モデルの潜在的な利点は、まだ完全には理解されていない。
本稿では,通信システムにおける星座シンボルのPHY設計のための生成AIのパワーを解き放つことを目的とする。
コンステレーションの幾何学はネットワークの標準、例えば二次振幅変調(qam)に従って決められるが、確率的シェーピングはコンステレーションシンボルの発生確率(生成)を設計することができる。
これにより、通信システムの情報レートと復号化性能が向上する。
拡散確率モデル (ddpm) の ‘denoise-and-generate'' 特性を確率的星座形成に活用する。
キーとなるアイデアは、受信機がシンボルの再構成を行う方法の '`mimicking'' である、ノイズから星座のシンボルを生成することを学ぶことである。
このようにして、送信機から送信される星座のシンボルと受信機で推測されるもの(再構成)を可能な限り類似させ、可能な限りミスマッチを少なくする。
提案手法は,低SNRと非ガウス的仮定の下で,ネットワークのレジリエンスとロバストなアウト・オブ・ディストリビューション性能を提供するとともに,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や均一なシェーピングよりも優れていることを示す。
数値評価では,64-qam幾何学に対するdnnに基づくアプローチと比較して,コサイン類似度で30%,相互情報で3倍の改善が示された。
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