On the optimality of successive decoding in compress-and-forward relay schemes
Notice bibliographique
Résumé
In the classical compress-and-forward relay scheme developed by (Cover and El Gamal, 1979), the decoding process operates in a successive way: the destination first decodes the compressed observation of the relay, and then decodes the original message of the source. Recently, two modified compressand- forward relay schemes were proposed, and in both of them, the destination jointly decodes the compressed observation of the relay and the original message, instead of successively. Such a modification on the decoding process was motivated by realizing that it is generally easier to decode the compressed observation jointly with the original message, and more importantly, the original message can be decoded even without completely decoding the compressed observation. Thus, joint decoding provides more freedom in choosing the compression rate at the relay, i.e., the relay's observation can be compressed at a rate higher than supportable by successive decoding. However, the question remains whether this freedom of choosing a higher compression rate at the relay improves the achievable rate of the original message. It has been shown in (El Gamal and Kim, 2010) that the answer is negative in the single relay case, and the achievable rate obtained in (Cover and El Gamal, 1979) with successive decoding is still the best. In this paper, we further demonstrate that in the case of multiple relays, there is no improvement on the achievable rate by joint decoding either. More interestingly, it is discovered that any compression rates higher than supportable by successive decoding will actually result in a strictly lower achievable rate for the original message. Therefore, to maximize the achievable rate for the original message, the compression rates should always be chosen to be supportable by successive decoding. The freedom of choosing higher compression rates introduced by joint decoding is actually obtained at the sacrifice of the achievable rate for the original message. This phenomenon is also shown to exist under the repetitive encoding framework recently proposed by (Lim, Kim, El Gamal, and Chung, 2010).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».