DeepJSCC 解码器神经网络验证：首个界传播框架

研究者提出首个针对 DeepJSCC 解码器的界传播验证框架，可在给定无线信道噪声区域内界定最坏情况重建误差。该方法扩展了 PReLU、转置卷积与 Rayleigh 衰落的验证技术，并结合 GloRo 全局鲁棒性训练，在图像传输模型上将中位认证界降低最多 41%，认证安全案例数从 19 增至 192。软件定义无线电上的 OFDM 实测显示，认证界 0.128 下最差观测误差为 0.082。