Deep Joint Source-Channel Coding for Wireless Image Transmission

计算机科学 加性高斯白噪声 频道(广播) 算法 卷积神经网络 JPEG格式 编码器 前向纠错 传输(电信) 解码方法 语音识别 人工智能 数据压缩 电信 操作系统
作者
Eirina Bourtsoulatze,David Burth Kurka,Denız Gündüz
出处
期刊:IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:5 (3): 567-579 被引量:550
标识
DOI:10.1109/tccn.2019.2919300
摘要

We propose a joint source and channel coding (JSCC) technique for wireless image transmission that does not rely on explicit codes for either compression or error correction; instead, it directly maps the image pixel values to the complex-valued channel input symbols. We parameterize the encoder and decoder functions by two convolutional neural networks (CNNs), which are trained jointly, and can be considered as an autoencoder with a non-trainable layer in the middle that represents the noisy communication channel. Our results show that the proposed deep JSCC scheme outperforms digital transmission concatenating JPEG or JPEG2000 compression with a capacity achieving channel code at low signal-to-noise ratio (SNR) and channel bandwidth values in the presence of additive white Gaussian noise (AWGN). More strikingly, deep JSCC does not suffer from the ``cliff effect'', and it provides a graceful performance degradation as the channel SNR varies with respect to the SNR value assumed during training. In the case of a slow Rayleigh fading channel, deep JSCC learns noise resilient coded representations and significantly outperforms separation-based digital communication at all SNR and channel bandwidth values.
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