Analog Joint Source-Channel Coding for Distributed Functional Compression using Deep Neural Networks

In this paper, we study Joint Source-Channel Coding (JSCC) for distributed analog functional compression over both Gaussian Multiple Access Channel (MAC) and AWGN channels. Notably, we propose a deep neural network based solution for learning encoders and decoders. We propose three methods of increa...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2021 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) s. 2429 - 2434
Hlavní autoři:	Saidutta, Yashas Malur, Abdi, Afshin, Fekri, Faramarz
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 12.07.2021
Témata:	AWGN channels Deep learning Image coding Minimization Rate-distortion Training Upper bound
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!