Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Models for Data Reconstruction Enhancement in Wireless Communications

要約

この論文では、無線チャネル上でのデータ送信と再構築を強化するために、条件付きノイズ除去拡散確率モデル (DDPM) を提案します。
DDPM の基礎となるメカニズムは、いわゆる「ノイズ除去」ステップにわたってデータ生成プロセスを分解することです。
これにヒントを得た重要なアイデアは、情報信号の「ノイズのあるものからクリーンなものへ」の変換を学習する際に拡散モデルの事前生成を活用して、データの再構築を強化することです。
提案された方式は、マルチメディア送信など、情報コンテンツの事前知識が利用可能な通信シナリオに有益である可能性があります。
したがって、情報レートを低下させる複雑なチャネル コードを使用する代わりに、特に低い信号対雑音比 (SNR) やハードウェア障害のある通信による極端なチャネル条件下で、信頼性の高いデータ再構築のために拡散事前分布を利用できます。
提案された DDPM 支援受信機は、MNIST データセットを使用したワイヤレス画像送信のシナリオに合わせて調整されています。
私たちの数値結果は、従来のデジタル通信およびディープ ニューラル ネットワーク (DNN) ベースのベンチマークと比較した、私たちのスキームの再構成パフォーマンスを強調しています。
また、誤り訂正のために情報レートを下げる必要がなく、低い SNR 領域でも再構成で 10 dB を超える改善が達成できることも示されています。

要約(オリジナル)

In this paper, conditional denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) are proposed to enhance the data transmission and reconstruction over wireless channels. The underlying mechanism of DDPM is to decompose the data generation process over the so-called ‘denoising’ steps. Inspired by this, the key idea is to leverage the generative prior of diffusion models in learning a ‘noisy-to-clean’ transformation of the information signal to help enhance data reconstruction. The proposed scheme could be beneficial for communication scenarios in which a prior knowledge of the information content is available, e.g., in multimedia transmission. Hence, instead of employing complicated channel codes that reduce the information rate, one can exploit diffusion priors for reliable data reconstruction, especially under extreme channel conditions due to low signal-to-noise ratio (SNR), or hardware-impaired communications. The proposed DDPM-assisted receiver is tailored for the scenario of wireless image transmission using MNIST dataset. Our numerical results highlight the reconstruction performance of our scheme compared to the conventional digital communication, as well as the deep neural network (DNN)-based benchmark. It is also shown that more than 10 dB improvement in the reconstruction could be achieved in low SNR regimes, without the need to reduce the information rate for error correction.

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