Der Artikel stellt zwei DeepJSCC-basierte Protokolle für Halb- und Vollduplex-Relaisnetzwerke vor:
DeepJSCC-AF: Der Relaisknoten verstärkt und leitet lediglich das empfangene Signal weiter.
DeepJSCC-PF: Der Relaisknoten nutzt neuronale Netzwerke, um relevante Merkmale des Quellsignals zu extrahieren, bevor er es weiterleitet.
Für den Vollduplex-Fall wird eine blockbasierte Übertragungsstrategie eingeführt, die auf dem Konzept des Block-Markov-Codierens aufbaut. Dabei sendet der Quellknoten die Informationen in Blöcken und der Relaisknoten aktualisiert sein Wissen über das Eingangssignal nach jedem Block und generiert sein eigenes Signal, das an das Ziel weitergeleitet wird.
Um die Praxistauglichkeit zu erhöhen, wird ein adaptives Übertragungsmodell eingeführt, das es einem einzigen trainierten DeepJSCC-Modell ermöglicht, sich nahtlos an verschiedene Kanalqualitäten anzupassen.
Die Simulationsergebnisse zeigen die überlegene Leistung der vorgeschlagenen DeepJSCC-Ansätze im Vergleich zum state-of-the-art BPG-Bildkompressionsalgorithmus, selbst wenn dieser bei der maximal erreichbaren Rate der herkömmlichen Decode-and-Forward- und Compress-and-Forward-Protokolle arbeitet, sowohl für Halb-Duplex- als auch für Voll-Duplex-Relaisszenarien.
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