AI اور دنیا کے مشکل مسائل · نظریاتی کمپیوٹر سائنس · arXiv · 2026-10-22

نان اورتھوگونل ملٹیپل ایکسیس جوائنٹ سورس چینل کوڈنگ میں مداخلت سیکھنا

اصل عنوان: Learning to Interfere in Non-Orthogonal Multiple-Access Joint Source-Channel Coding

جب متعدد ٹرانسمیٹرز کسی ملٹی پل ایکسیس چینل پر تصاویر جیسے سورس سگنلز مواصل کرتے ہیں، تو روایتی نظام مداخلت کو کم سے کم کرنے کے لیے وقت اور بینڈوتھ کو آرتھوگونل انداز میں مختص کر کے صلاحیت کو محدود کر دیتے ہیں۔ تجویز کردہ ایم ایل کی معاونت سے وائرلیس امیج ٹرانسمیشن کا طریقہ کمپریشن اور چینل کوڈنگ کو ملٹی ویو آٹو انکوڈر کے ساتھ ضم کرتا ہے، جس سے ٹرانسمیٹرز نان آرتھوگونل ملٹی پل ایکسیس (NOMA) اسکیم میں دستیاب تمام چینل وسائل کو بیک وقت استعمال کر سکتے ہیں، جہاں ریسیور سپرپوزڈ سگنل سے تمام تصاویر بازیافت کرتا ہے اور ہر تصویر کا اپنے ٹرانسمیٹر سے تعلق قائم کرتا ہے۔ ایک ترقی پسند فائن ٹیوننگ الگورتھم ہر تکرار میں صارفین کی تعداد دوگنا کر دیتا ہے، جس سے سنگل یوزر ماڈل کے مقابلے قابلِ ٹریننگ پیرامیٹرز میں صرف 2.4% اضافے کے ساتھ 64 صارفین تک کی معاونت ممکن ہوتی ہے، اور یہ طریقہ ڈیٹا سیٹس، میٹرکس اور چینل حالات کے وسیع دائرے میں موجود NOMA پر مبنی طریقوں سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →