Aug, 2023

多窃听者下的安全深度 JSCC

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TL;DR本文研究了一种基于深度学习辅助的联合源信道编码（Deep-JSCC）方法的推广，用于安全通信。我们提出了一种端到端（E2E）学习的方法，用于抵御复杂衰落信道上多个窃听者的攻击。通过推广隐私漏斗和窃听信道编码的思想，我们揭示了合法接收节点的图像恢复和对窃听者信息泄漏之间的权衡关系。通过实验验证了所提出方案的泄密性能和实用性能，并研究了在不同信道条件下窃听者的敌对准确性。实验证明所提出的安全神经编码方法可以将敌对准确性降低 28％。
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发现论文，激发创造
  • 无线图像传输的深度联合源通道编码

    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

  • 深度联合源通道编码的带宽灵活图像传输

    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

  • 无线图像检索的深度联合源通道编码

    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

  • 深度联合源通道编码的图像逐步完善

    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

  • 基于扩散辅助的高逼真无线图像传输的联合源信道编码

    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

  • DeepJSCC-Q：通道输入受限的深度联合源信道编码

    提出一种基于源信号与信道联合编码、优化的机器学习方法 DeepJSCC-Q，用于无线图像传输，能够在信道输入固定的情况下实现与传统连续值信道输入方法相似的性能表现，并保持图像质量的优雅退化特性，具有更多实际系统的部署价值。

    Nov, 2021

  • 深度联合源 - 通道编码与反馈的图像编码

    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

  • 无线多径衰落环境下基于 OFDM 的深度联合源信道编码

    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

  • 语义图像传输的生成联合源 - 信道编码

    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

  • 分布式深度联合源信道编码与仅解码器辅助信息

    在低延迟图像传输中，我们考虑了有相关辅助信息只存在于接收方的噪声无线信道（Wyner-Ziv 场景）。我们提出了一种新颖的神经网络架构，在接收方的多个阶段上整合解码器的辅助信息，结果表明该方法在所有信道噪声水平上在各种畸变标准下取得了改进的性能，特别是在低信道信噪比和小带宽比下。

    Oct, 2023