Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learnable Residual-based Latent Denoising in Semantic Communication

論文の概要: Learnable Residual-based Latent Denoising in Semantic Communication

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07319v1
Date: Tue, 11 Feb 2025 07:29:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-12 14:05:46.960410
Title: Learnable Residual-based Latent Denoising in Semantic Communication
Title（参考訳）: セマンティックコミュニケーションにおける学習可能な残留型潜伏型Denoising
Authors: Mingkai Xu, Yongpeng Wu, Yuxuan Shi, Xiang-Gen Xia, Wenjun Zhang, Ping Zhang,
Abstract要約: ASemComフレームワークはノイズの多いチャネル上でのロバストな画像伝送のために提案されている。学習可能な遅延デノイザを受信機に組み込むことで、受信した信号を前処理してチャネルノイズを除去する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.49223957484401
License:
Abstract: A latent denoising semantic communication (SemCom) framework is proposed for robust image transmission over noisy channels. By incorporating a learnable latent denoiser into the receiver, the received signals are preprocessed to effectively remove the channel noise and recover the semantic information, thereby enhancing the quality of the decoded images. Specifically, a latent denoising mapping is established by an iterative residual learning approach to improve the denoising efficiency while ensuring stable performance. Moreover, channel signal-to-noise ratio (SNR) is utilized to estimate and predict the latent similarity score (SS) for conditional denoising, where the number of denoising steps is adapted based on the predicted SS sequence, further reducing the communication latency. Finally, simulations demonstrate that the proposed framework can effectively and efficiently remove the channel noise at various levels and reconstruct visual-appealing images.
Abstract（参考訳）: 雑音チャネル上でのロバストな画像伝送を実現するために, 潜時音声認識セマンティック通信(SemCom)フレームワークを提案する。学習可能な遅延復号器を受信機に組み込むことで、受信した信号を前処理して、チャンネルノイズを効果的に除去し、意味情報を復元し、復号化画像の品質を向上させる。具体的には、反復的残差学習アプローチにより潜時復調写像を確立し、安定した性能を確保しつつ復調効率を向上させる。さらに、チャネル信号対雑音比(SNR)を用いて、予測されたSSシーケンスに基づいて遅延類似度スコア(SS)を推定・予測し、さらに通信遅延を低減する。最後に,提案手法により,様々なレベルのチャネルノイズを効果的かつ効率的に除去し,画像の再構成を行うことができることを示す。

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