論文の概要: Prompt-Assisted Semantic Interference Cancellation on Moderate Interference Channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04283v1
- Date: Thu, 8 Aug 2024 07:41:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 16:17:56.679227
- Title: Prompt-Assisted Semantic Interference Cancellation on Moderate Interference Channels
- Title（参考訳）: 周期的干渉チャンネルにおけるプロンプト支援セマンティック干渉キャンセラ
- Authors: Zian Meng, Qiang Li, Ashish Pandharipande, Xiaohu Ge,
- Abstract要約: セマンティックコミュニケーションを用いた干渉管理の新しい視点について考察する。
深層学習に基づくアクセシブ・アシブ・セマンティック・インターセプション・キャンセリングの新しい枠組みを提案する。
DeepPASICは、適度な干渉条件下で従来の干渉管理戦略より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.226643469720344
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of conventional interference management strategies degrades when interference power is comparable to signal power. We consider a new perspective on interference management using semantic communication. Specifically, a multi-user semantic communication system is considered on moderate interference channels (ICs), for which a novel framework of deep learning-based prompt-assisted semantic interference cancellation (DeepPASIC) is proposed. Each transmitted signal is partitioned into common and private parts. The common parts of different users are transmitted simultaneously in a shared medium, resulting in superposition. The private part, on the other hand, serves as a prompt to assist in canceling the interference suffered by the common part at the semantic level. Simulation results demonstrate that the proposed DeepPASIC outperforms conventional interference management strategies under moderate interference conditions.
- Abstract（参考訳）: 従来の干渉管理戦略の性能は、干渉電力が信号電力に匹敵するときに低下する。
セマンティックコミュニケーションを用いた干渉管理の新しい視点について考察する。
具体的には,多ユーザセマンティック通信システムについて,深層学習に基づくセマンティックインタプリタキャンセリング(DeepPASIC)の新たなフレームワークを提案する中等度インタプリタチャネル(IC)について検討する。
各送信信号は、共通部分とプライベート部分に分割される。
異なるユーザの共通部分は同時に共有媒体に送信され、重畳される。
一方、プライベート部は、共通部が抱える干渉をセマンティックレベルでキャンセルするのを支援するプロンプトとして機能する。
シミュレーションの結果,提案したDeepPASICは,中等度干渉条件下での従来の干渉管理戦略よりも優れていた。
関連論文リスト
- Secure Semantic Communication via Paired Adversarial Residual Networks [59.468221305630784]
本稿では,セキュリティを意識したセマンティック通信システムに対する敵攻撃の正の側面について検討する。
セマンティックトランスミッターの後に、セマンティックレシーバーの前に、一対のプラグイン可能なモジュールがインストールされる。
提案手法は,高品質なセマンティック通信を維持しつつ,盗聴者を騙すことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T08:32:20Z) - 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) - Reasoning with the Theory of Mind for Pragmatic Semantic Communication [62.87895431431273]
本稿では,実用的な意味コミュニケーションフレームワークを提案する。
2つの知性エージェント間の効果的な目標指向情報共有を可能にする。
数値的な評価は、少ないビット量で効率的な通信を実現するためのフレームワークの能力を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T03:36:19Z) - Deep Reinforcement Learning for Interference Management in UAV-based 3D
Networks: Potentials and Challenges [137.47736805685457]
チャネル情報を知らなくても干渉を効果的に軽減できることを示す。
干渉を利用することにより、提案された解決策は民間UAVの継続的な成長を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-11T18:06:46Z) - Spectrum Breathing: Protecting Over-the-Air Federated Learning Against Interference [73.63024765499719]
モバイルネットワークは、近隣のセルやジャマーからの干渉によって損なわれる可能性がある。
本稿では,帯域幅拡大を伴わない干渉を抑制するために,カスケード段階のプルーニングとスペクトル拡散を行うスペクトルブリーチングを提案する。
呼吸深度によって制御された勾配プルーニングと干渉誘発誤差の間には,性能的トレードオフが認められた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-10T07:05:43Z) - Interference and noise cancellation for joint communication radar (JCR)
system based on contextual information [11.861415744626076]
本稿では,無線通信とレーダ信号の分離について検討する。
最適化ビームフォーミング重みは信号による干渉を緩和することを示す。
チャネル応答が不明な場合、低ノイズ・干渉キャンセルオートエンコーダとして干渉フィルタを設計した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T02:06:21Z) - One-to-Many Semantic Communication Systems: Design, Implementation,
Performance Evaluation [35.21413988605204]
MR_DeepSCと呼ばれる一対一のセマンティック通信システムを提案する。
異なるユーザに対するセマンティック機能を活用することで、異なるユーザを区別するためにセマンティック認識が構築される。
提案したMR_DeepSCはBLEUスコアで最高の性能が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-20T02:48:34Z) - Data-Driven Blind Synchronization and Interference Rejection for Digital
Communication Signals [98.95383921866096]
本研究では,データ駆動型深層学習手法の可能性について検討した。
本研究では,高分解能時間構造(非定常性)の取得が性能向上につながることを示す。
既製のNNと古典的検出と干渉除去の両方で改善可能なドメインインフォームドニューラルネットワーク(NN)の設計を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-11T14:10:37Z) - Interference Suppression Using Deep Learning: Current Approaches and
Open Challenges [2.179313476241343]
本稿では,深層学習を用いた干渉抑制技術について概説する。
干渉抑制における多種多様な深層学習手法の比較とガイドラインを提供する。
さらに,干渉抑制におけるディープラーニングの導入を成功させる上での課題と今後の研究方向性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-16T16:07:42Z) - Interference and Generalization in Temporal Difference Learning [86.31598155056035]
時間差学習における一般化と干渉の関係について検討する。
教師付き学習ではTDが容易に低干渉,低一般化パラメータにつながり,その効果は逆のように見える。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-13T15:49:58Z)
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。