Vi föreslår en teknik för gemensam källkod och kanalkodning (JSCC) för trådlös bildöverföring som inte är beroende av explicita koder för vare sig komprimering eller felkorrigering; istället kartlägger den bildpixelvärdena direkt till de komplexa kanalinmatningssymbolerna. Vi parameteriserar kodaren och dekoder funktioner av två konvolutionella neurala nätverk (CNN), som är utbildade gemensamt, och kan betraktas som en autoencoder med en icke-trainable lager i mitten som representerar den bullriga kommunikationskanalen. Våra resultat visar att den föreslagna djup JSCC system överträffar digital överföring concatenating JPEG eller JPEG2000 kompression med en kapacitet att uppnå kanalkod vid låg signal-till-brus-förhållande (SNR) och kanal bandbredd värden i närvaro av additiv vit Gaussian brus (AWGN). Mer slående, djup JSCC lider inte av "cliff effekt", och det ger en graciös prestandanedbrytning eftersom kanalen SNR varierar med avseende på SNR värde antas under utbildningen. I fallet med en långsam Rayleigh blekningskanal lär sig djup JSCC bullertåliga kodade representationer och överträffar avsevärt separationsbaserad digital kommunikation vid alla SNR- och kanalbandbreddvärden. Gemensam källkodskodning, djupa neurala nätverk, bildkommunikation. E. Bourtsoulatze är med kommunikationen och lagret; därav namnet djup JSCC. Två kanalmodeller, den additiva vita Gaussian brus (AWGN) kanalen och den långsamma Rayleigh blekningskanalen, beaktas i detta arbete på grund av deras utbredda antagandet i att representera realistiska kanalförhållanden. Den föreslagna lösningen kan enkelt utvidgas till andra kanalmodeller, så länge de kan representeras som ett icke-trainable NN-lager med en differentierad överföringsfunktion. DL-baserade metoder, och särskilt autokodare, har nyligen visat anmärkningsvärda resultat i bildkomprimering, uppnå eller till och med överträffa prestanda av state-of-the-art mars 19, 2019 UTKAST till förlustkompression algoritmer [6]-[8]. Fördelen med DL-baserade metoder för förlustkompression jämfört med konventionella komprimeringsalgoritmer ligger i deras förmåga att extrahera komplexa funktioner från träningsdata tack vare sin djupa arkitektur, och det faktum att deras modellparametrar kan tränas effektivt på stora datauppsättningar genom backpropagation. Medan vanliga komprimeringsalgoritmer, såsom JPEG, tillämpa samma bearbetning pipeline för alla typer av bilder (t.ex., DCT transform, kvantisering och entropi kodning i JPEG), DL-baserade bildkomprimering algoritmer lära sig de statistiska egenskaperna från en stor utbildning dataset, och optimera komprimeringsalgoritmen i enlighet därmed, utan att uttryckligen ange en transform eller en kod. Samtidigt har DL:s potential också utnyttjats av forskare för att utforma nya och effektiva kodnings- och moduleringstekniker inom kommunikation. I synnerhet har likheterna mellan autoencoder-arkitekturen och de digitala kommunikationssystemen motiverat betydande forskningsinsatser i riktning mot modellering av end-to-end-kommunikationssystem med hjälp av autoencoder-arkitekturen [9] [10]. Några exempel på sådana konstruktioner är dekoderkonstruktion för befintliga kanalkoder [11], [12], utjämning av blinda kanaler [13], inlärning av fysiska lagersignaler för SISO [10] och MIMO [14]-system, ODM-system [15], [16], JSCC för textmeddelanden [17] och JSCC för MNIST-bilder för analog lagring [18]. I detta arbete utnyttjar vi den senaste tidens framgång med DL-metoder inom bildkomprimering och kommunikationssystem för att föreslå en ny end-to-end JSCC-algoritm för bildöverföring via trådlösa kommunikationskanaler. Vi betraktar både tidsinvarianta och bleknande AWGN-kanaler, och jämför prestandan hos vår algoritm med toppmoderna komprimeringsalgoritmer i kombination med kapacitetshöjande kanalkoder. Vi visar genom experiment att vår lösning uppnår överlägsen prestanda i system med lågt signal-till-brus-förhållande (SNR) och för begränsad kanalbandbredd, över en tidsinvariant AWGN-kanal. Vi visar också att vår strategi är motståndskraftig mot variationer i kanalförhållanden, och inte lider av abrupt kvalitetsnedbrytningar, känd som "cliff-effekten" i digitala kommunikationssystem: vår algoritm uppvisar graciös prestandanedbrytning när kanalförhållandena försämras. Denna senare egenskap är särskilt attraktiv när man sänder samma bild till flera mottagare med olika kanalkvaliteter, eller när man sänder till en enda mottagare över en okänd blekningskanal. Vi visar faktiskt att den 19 mars 2019 UTKAST TILL
Observera att en djupinlärning baserad gemensam källa-kanal kodning system för bildöverföring föreslogs REF, men deras prestanda metrisk är bild distorsion, i stället för igenkänning noggrannhet beaktas i detta dokument.
Deep Joint Source-Channel Coding for Wireless Image Transmission
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}