面向深度学习赋能图像传输的自适应CSI反馈
信号处理
2023-02-28 v1
摘要
近来,深度学习赋能的联合信源信道编码(JSCC)因在图像传输中的巨大成功而受到越来越多的关注。然而,大多数现有JSCC研究仅关注单输入单输出(SISO)信道。在本文中,我们首先提出一种用于多输入多输出(MIMO)信道上无线图像传输的JSCC系统。由于图像的复杂度决定了其重建难度,JSCC在不同图像上取得相当不同的重建性能。此外,我们观察到具有较高重建质量的图像通常对噪声更具鲁棒性,且可比重建质量较低的图像分配更少的通信资源。基于该观察,我们提出一种用于预编码的自适应信道状态信息(CSI)反馈方案,其通过调节反馈开销来提升有效性。特别地,我们开发了一个性能评估器来预测每幅图像的重建质量,从而使得所提方案能在JSCC系统中针对高预测重建质量的传输图像自适应地降低CSI反馈开销。我们进行实验证明所提方案能以大幅减少的反馈开销显著提升图像传输性能。
引用
@article{arxiv.2302.13477,
title = {Adaptive CSI Feedback for Deep Learning-Enabled Image Transmission},
author = {Guangyi Zhang and Qiyu Hu and Yunlong Cai and Guanding Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.13477},
year = {2023}
}