Tiefes gemeinsames Quellen-Kanal-Codieren über kooperative Relaisnetzwerke zur effizienten Bildübertragung

Eine innovative Deep-Learning-basierte Methode für gemeinsames Quellen-Kanal-Codieren (DeepJSCC) wird entwickelt, um Bildübertragung über kooperative Relaiskanäle zu verbessern. Die Relaisknoten können entweder das empfangene Signal verstärken und weiterleiten (DeepJSCC-AF) oder neuronale Netzwerke nutzen, um relevante Merkmale des Quellsignals zu extrahieren, bevor sie es an das Ziel weiterleiten (DeepJSCC-PF). Für den Vollduplex-Modus wird eine neuartige blockbasierte Übertragungsstrategie eingeführt, die auf einer innovativen Vision-Transformer-Architektur aufbaut.