On Transmission of Multiresolution Gaussian Sources over Noisy Relay Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates joint source-channel coding (JSCC) in a decode-and-forward three-node relay network, in which scalable source coding (SSC) is coupled with superposition coding (SPC) to form a layered coding architecture of SSC-SPC. In contrast to any previously reported research using asymptotic capacity-based distortion (CBD) measure, we derive the mean-squared error end-to-end distortion (EED) of such JSCC system based on a real-valued Gaussian source, aiming to achieve better precision and practicality for applications in which channels are subject to large error probabilities. The EED evaluation is formulated and applied to demonstrate achievable gains of the SSC-SPC architecture versus a number of conventional approaches. Power allocation optimization is performed based on the developed non-asymptotic EED model and compared to that by using an asymptotic CBD measure in which symbol losses caused by channel error cannot be considered. We demonstrate the performance gaps between results solved from EED versus CBD in our numerical example, and conclude that the optimization using CBD behaves awkwardly in computing proper power allocation configurations in the considered SSC-SPC architecture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».