该研究提出了一种基于卷积神经网络的自编码器的无线图像传输联合源和信道编码技术，可提高信噪比和信道带宽性能，在慢 Rayleigh 衰落信道中具有噪声鲁棒特性。

Sep, 2018

通过使用基于深度学习的通信方法，我们提出了一个用于适应带宽传输图像的方案，并考虑由接收器聚合以提高重建质量的图像逐层传输的情形。我们提出了 DeepJSCC-l，这是第一个为实际信息源和信道开发和测试的多描述 JSCC 方案，并具有与数字渐进传输方案相媲美的性能。

Sep, 2020

通过自编码机（autoencoder）我们提出了一种新的 JSCC 方案，将无噪声或有噪声的信道输出反馈引入到传输系统中，以提高接收端的重建质量或平均延迟，并展示了现代机器学习技术在通信领域中的应用。

Nov, 2019

该研究使用深度神经网络对图像进行压缩，提出了基于特征向量直接映射信道输入的联合源通道编码方法，提高了端到端准确性，加快编码操作，适用于受电力和时延限制的物联网应用。

Oct, 2019

本文提出了基于深度学习的通信方法，用于通过无线信道逐步改进图像质量。结果表明，相对于现有数字通信技术，该方法在低信噪比和低带宽情况下具有更好的性能，且可以成功学习分层表示，达到接近单层方案的性能。

Mar, 2019

利用预训练的文本到图像扩散模型，提出了一种名为 DiffJSCC 的新框架，用于增强信道传输的图像的逼真度，通过利用空间和文本特征以及信道状态信息（如信噪比）对预先训练的稳定扩散模型进行微调，实验证明该方法在感知度量方面显著优于常规方法和以往的深度联合源信道编码方法，尤其在信道条件差和带宽有限的情况下表现出色，即使在 1dB 信噪比下，DiffJSCC 也能以每像素不到 0.008 个符号的速度对 768x512 像素的 Kodak 图像进行高度逼真的重建。

Apr, 2024

本文提出了两种基于深度生成 (deng) 模型的联合源信号编码方案，分别是 InverseJSCC 和 GenerativeJSCC。通过介绍一种基于修改 DeepJSCC 的逆问题方法和一种端到 dalou 训练的 JSCC 方法，本文显示了这些方法在视觉感知质量方面的改进。

Nov, 2022

本文提出了一种新的适应性深度联合源通信信道编码方案，支持多速率传输，使用单个深度神经网络模型，并通过政策网络动态控制速率，该方案是首个能够使用单个网络模型自动调整速率的深度联合源通信信道编码方案。

Oct, 2021

本研究提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的联合源通道编码方案来提高无线图像传输效果。与传统方案相比，该方案可以获得相当于 2.5-4dB 的信噪比增益和更好的图像质量。

Sep, 2021

本研究研究了在噪声的多信道上使用深度联合源频道编码进行分布式图像传输。研究表明，在有限块长度制度下，我们引入了一种新型的联合图像压缩和传输方案，其中设备以非正交方式发送其压缩图像表示。在实验中，相比于使用现有深度联合源频道编码方法的正交传输，特别是在低带宽比下，我们展示了重构图像质量方面的显著改进。

Nov, 2022