論文の概要: Quantum-Classical Autoencoder Architectures for End-to-End Radio Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18105v1
• Date: Tue, 28 May 2024 12:11:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 18:48:53.608310
• Title: Quantum-Classical Autoencoder Architectures for End-to-End Radio Communication
• Title（参考訳）: エンドツーエンド無線通信のための量子古典的オートエンコーダアーキテクチャ
• Authors: Zsolt I. Tabi, Bence Bakó, Dániel T. R. Nagy, Péter Vaderna, Zsófia Kallus, Péter Hága, Zoltán Zimborás,
• Abstract要約: 本稿では、エンドツーエンド無線通信のためのハイブリッド量子古典型オートエンコーダアーキテクチャについて述べる。 シナリオ毎に詳細な公式を提供し、広範囲なシミュレーションを通してモデルを検証する。 一般的なフレームワークを提供することで、無線通信における量子機械学習アプリケーションのさらなる探索と開発を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3518016233072557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive study on the possible hybrid quantum-classical autoencoder architectures for end-to-end radio communication against noisy channel conditions using standard encoded radio signals. The hybrid scenarios include single-sided, i.e., quantum encoder (transmitter) or quantum decoder (receiver), as well as fully quantum channel autoencoder (transmitter-receiver) systems. We provide detailed formulas for each scenario and validate our model through an extensive set of simulations. Our results demonstrate model robustness and adaptability. Supporting experiments are conducted utilizing 4-QAM and 16-QAM schemes and we expect that the model is adaptable to more general encoding schemes. We explore model performance against both additive white Gaussian noise and Rayleigh fading models. Our findings highlight the importance of designing efficient quantum neural network architectures for meeting application performance constraints -- including data re-uploading methods, encoding schemes, and core layer structures. By offering a general framework, this work paves the way for further exploration and development of quantum machine learning applications in radio communication.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、標準符号化無線信号を用いたノイズチャネル条件に対するエンドツーエンド無線通信のためのハイブリッド量子古典型オートエンコーダアーキテクチャについて包括的に研究する。 ハイブリッドシナリオには、シングルサイド、すなわち量子エンコーダ(送信者)または量子デコーダ(受信者)、および完全量子チャネルオートエンコーダ(送信者-受信者)システムが含まれる。 シナリオ毎に詳細な公式を提供し、広範囲なシミュレーションを通してモデルを検証する。 我々の結果は、モデルの堅牢性と適応性を示します。 4-QAMと16-QAMを用いて支援実験を行い、より一般的な符号化方式に適応できると期待する。 付加的な白色ガウスノイズとレイリーフェディングモデルの両方に対するモデル性能について検討する。 私たちの発見は、データ再ロード方法、エンコーディングスキーム、コア層構造など、アプリケーションのパフォーマンス制約を満たすための効率的な量子ニューラルネットワークアーキテクチャの設計の重要性を強調します。 一般的なフレームワークを提供することで、無線通信における量子機械学習アプリケーションのさらなる探索と開発を可能にする。

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