論文の概要: Deep Learning in Physical Layer: Review on Data Driven End-to-End Communication Systems and their Enabling Semantic Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12800v2
- Date: Mon, 8 Jul 2024 22:58:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 00:01:01.012259
- Title: Deep Learning in Physical Layer: Review on Data Driven End-to-End Communication Systems and their Enabling Semantic Applications
- Title（参考訳）: 物理層における深層学習:データ駆動型エンドツーエンド通信システムとその意味論的応用に関するレビュー
- Authors: Nazmul Islam, Seokjoo Shin,
- Abstract要約: 本稿では,E2E通信システムにおけるデータ駆動型PHYの今後の動向について概説する。
さまざまなモダリティにまたがるセマンティックアプリケーションの実現における、彼らの役割を強調している。
また、重要な課題や研究の方向性も特定できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3351610617039975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep learning (DL) has revolutionized wireless communication systems by introducing datadriven end-to-end (E2E) learning, where the physical layer (PHY) is transformed into DL architectures to achieve peak optimization. Leveraging DL for E2E optimization in PHY significantly enhances its adaptability and performance in complex wireless environments, meeting the demands of advanced network systems such as 5G and beyond. Furthermore, this evolution of data-driven PHY optimization has also enabled advanced semantic applications across various modalities, including text, image, audio, video, and multimodal transmissions. These applications elevate communication from bit-level to semantic-level intelligence, making it capable of discerning context and intent. Although the PHY, as a DL architecture, plays a crucial role in enabling semantic communication (SemCom) systems, comprehensive studies that integrate both E2E communication and SemCom systems remain significantly underexplored. This highlights the novelty and potential of these integrative fields, marking them as a promising research domain. Therefore, this article provides a comprehensive review of the emerging field of data-driven PHY for E2E communication systems, emphasizing their role in enabling semantic applications across various modalities. It also identifies key challenges and potential research directions, serving as a crucial guide for future advancements in DL for E2E communication and SemCom systems.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は、データ駆動型エンドツーエンド(E2E)学習を導入し、物理層(PHY)をDLアーキテクチャに変換してピーク最適化を実現することで、無線通信システムに革命をもたらした。
PHYにおけるDL for E2E最適化の活用は、複雑な無線環境における適応性と性能を著しく向上させ、5G以上の先進的なネットワークシステムの要求を満たす。
さらに、データ駆動型PHY最適化の進化により、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、マルチモーダルトランスミッションなど、様々なモードにわたる高度なセマンティック応用が可能になった。
これらのアプリケーションは、ビットレベルからセマンティックレベルのインテリジェンスへのコミュニケーションを高め、コンテキストや意図を識別する。
PHYは、DLアーキテクチャとしてセマンティックコミュニケーション(SeemCom)システムにおいて重要な役割を担っているが、E2E通信とSemComシステムの両方を統合する包括的な研究は、依然としてかなり過小評価されている。
このことは、これらの統合的な分野の新規性とポテンシャルを強調し、有望な研究領域としてマークしている。
そこで本稿では,E2E通信システムにおけるデータ駆動型PHYの今後の動向を概観し,様々なモダリティにまたがるセマンティックアプリケーションの実現における役割を強調した。
また、E2E通信およびSemComシステムのためのDLの今後の進歩のための重要なガイドとして、重要な課題と研究の方向性を特定する。
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