Keskeiset käsitteet
공동 소스-채널 부호화(JSCC)는 압축과 채널 부호화를 함께 최적화하여 통신 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 접근법이다. 이 논문은 JSCC의 정보 이론적 기반을 제공하고, 실용적 JSCC 설계의 역사와 최근 딥러닝 기반 기술의 발전을 소개한다.
Tiivistelmä
이 논문은 통신 시스템을 위한 공동 소스-채널 부호화(JSCC)의 정보 이론적 기반과 실용적 설계에 대해 다룹니다.
정보 이론적 기반 부분:
- Shannon의 분리 정리를 소개하며, 분리 접근법의 한계를 보여줌
- 채널 출력 피드백, 상관된 측면 정보 등의 경우에 JSCC가 더 효과적일 수 있음을 설명
- 다중 사용자 채널에서 JSCC가 분리 접근법보다 성능이 우수할 수 있음을 보임
- 비 additive 왜곡 척도에 대한 JSCC 접근법도 다룸
실용적 설계 부분:
- 과거 JSCC 설계 접근법들을 소개
- 최근 딥러닝 기술을 활용한 DeepJSCC 설계를 다양한 소스 유형별로 자세히 설명
- JSCC가 저지연, 고신뢰 통신이 필요한 자율주행, 드론 감시, 웨어러블 시스템 등의 응용 분야에서 유용할 수 있음을 논의
Tilastot
통신 채널 용량 C는 채널 입력 분포 pX(x)에 대한 상호 정보량 I(X;Y)의 최대값이다.
소스 신호의 율-왜곡 함수 R(D)는 소스 신호 S와 복원 신호 ̂S 사이의 상호 정보량 I(S;̂S)를 최소화하는 조건부 분포 P̂S|S 하에서 정의된다.
Lainaukset
"Shannon defined the fundamental problem of communication as that of 'reproducing at one point either exactly or approximately a message selected at another point'."
"The modularity that separation provides is extremely valuable for larger network architectures, such as cellular networks; however, modularity can be sacrificed in point-to-point communication scenarios, where the performance gains become critical."
"An important promise of JSCC approach is to reduce the coding latency by combining compression and channel coding into a single operation."