論文の概要: GeNet: A Graph Neural Network-based Anti-noise Task-Oriented Semantic Communication Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18296v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 06:46:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 18:06:46.057715
• Title: GeNet: A Graph Neural Network-based Anti-noise Task-Oriented Semantic Communication Paradigm
• Title（参考訳）: GeNet: グラフニューラルネットワークによるタスク指向セマンティック通信パラダイム
• Authors: Chunhang Zheng, Kechao Cai,
• Abstract要約: 従来の意味コミュニケーションのアプローチは、チャネルノイズを軽減するためにSNR(Signal-to-Noise ratio)の知識に依存していた。 ノイズ対策を目的とした意味コミュニケーションのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくパラダイムであるGeNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4910937238451484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional approaches to semantic communication tasks rely on the knowledge of the signal-to-noise ratio (SNR) to mitigate channel noise. However, these methods necessitate training under specific SNR conditions, entailing considerable time and computational resources. In this paper, we propose GeNet, a Graph Neural Network (GNN)-based paradigm for semantic communication aimed at combating noise, thereby facilitating Task-Oriented Communication (TOC). We propose a novel approach where we first transform the input data image into graph structures. Then we leverage a GNN-based encoder to extract semantic information from the source data. This extracted semantic information is then transmitted through the channel. At the receiver's end, a GNN-based decoder is utilized to reconstruct the relevant semantic information from the source data for TOC. Through experimental evaluation, we show GeNet's effectiveness in anti-noise TOC while decoupling the SNR dependency. We further evaluate GeNet's performance by varying the number of nodes, revealing its versatility as a new paradigm for semantic communication. Additionally, we show GeNet's robustness to geometric transformations by testing it with different rotation angles, without resorting to data augmentation.
• Abstract（参考訳）: 意味コミュニケーションタスクに対する従来のアプローチは、チャネルノイズを軽減するためにSNR(Signal-to-Noise ratio)の知識に依存していた。 しかし、これらの方法は特定のSNR条件下での訓練を必要とし、かなりの時間と計算資源を必要とする。 本稿では,ノイズ対策を目的とした意味コミュニケーションのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくパラダイムであるGeNetを提案し,タスク指向通信(TOC)を容易にする。 入力データイメージをグラフ構造に変換する新しい手法を提案する。 そして、GNNベースのエンコーダを利用して、ソースデータから意味情報を抽出する。 この抽出された意味情報はチャネルを介して送信される。 受信側の最後には、GNNベースのデコーダを使用して、TOCのソースデータから関連する意味情報を再構成する。 実験により,SNR依存性を疎結合化しながら,アンチノイズTOCにおけるGeNetの有効性を示す。 さらに,ノード数を変えてGeNetの性能を評価し,その汎用性を意味コミュニケーションの新しいパラダイムとして明らかにした。 さらに,GeNetの幾何変換に対する頑健さを,データ拡張に頼ることなく,異なる回転角度でテストすることで示す。

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