Index Mapping for Bit-Error Resilient Multiple Description Lattice Vector Quantizer
Notice bibliographique
Résumé
In conventional multiple description coding (MDC), two descriptions of a source are generated and sent over ON/OFF channels. In this paper, we are interested in exploiting the redundancy built in MDC to additionally confer robustness against other channel errors. In particular, we consider a multiple description lattice vector quantizer (MDLVQ) whose output (a pair of side lattice points) is mapped to a pair of binary indexes and each index is sent over a binary channel. One channel is noiseless, while the other is noisy. Thus, at the decoder, one description is received error-free, while the other may carry bit errors. Then the decoder uses the error-free description as side information to improve the reconstruction. The effectiveness of the decoder in alleviating the impact of bit errors depends on the mapping -y of side lattice points to binary indexes. We propose the design of a structured bit-error resilient mapping -y. For this, the set of side lattice points is first partitioned using Voronoi regions of an appropriate coarse lattice. Next a good linear channel code is selected, each Voronoi region is assigned a coset of this channel code, and the side lattice points within each Voronoi region are mapped to binary sequences in the corresponding coset. In addition, we argue that the performance of -y is improved by assigning cosets close in Hamming distance to neighboring Voronoi regions, and propose a technique to achieve this goal. We derive a lower bound on the error correction performance of the proposed mapping -y in terms of the performance of the channel code C used in its construction. Interestingly, we prove that, as the rate of the MDLVQ grows to infinity, the mapping -y becomes as good as the code C in correcting bit errors. Simulation results show the significant superiority of the proposed index mapping versus random mappings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».