本研究では、ベクトル量子化ベースのセマンティック通信システムが抱える2つの課題、すなわち「コードブックデザインとデジタル変調の不整合」と「コードインデックスとコードベクトルの局所的関係のミスマッチ」に取り組む新しい2段階トレーニングフレームワークを提案している。
Stage 1では、以下の2つの手法を導入する:
Stage 2では、Swin Transformerベースのノイズ低減ブロック(NRB)と特徴再量子化を導入し、ノイズ下での高品質な特徴復元を実現する。
さらに、コードインデックスとコードベクトルの局所的関係を改善するためのヒューリスティックなコードブック並び替えアルゴリズムを提案している。
実験結果は、提案手法MOC-RVQが従来手法を大きく上回る性能を示し、アナログJSCC手法と同等の性能を達成しつつ、チャネル帯域比が1/6と大幅に低減できることを明らかにしている。
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by Yingbin Zhou... om arxiv.org 10-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2401.01272.pdfDiepere vragen