Lossy Joint Source-Channel Coding for Energy Harvesting Communication Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we study the problem of lossy joint source-channel coding in an energy harvesting single-user communication system \nwith causal energy arrivals, where the energy storage unit may have leakage. In particular, we investigate the achievable distortion in the transmission of a single source with arbitrary \nalphabets via an energy harvesting transmitter over a point-to-point channel. \n \nWe first establish a lower bound on the achievable distortion. Then, to minimize the distortion we consider an adaptive joint source-channel coding scheme, where the length of channel codewords \nvaries adaptively based on the available battery charge in each communication block. For this scheme, we obtain two coupled equations that determine the mismatch ratio between channel symbols and input symbols as well as the transmission power, both as functions \nof battery charge. \n \nAs examples of continuous and discrete sources, we consider Gaussian and binary sources. In particular, for the Gaussian case, we obtain a closed form expression for the mismatch factor in terms of the $Lambert W$ function, and show that an increasing transmission power results in a decreasing mismatch factor and vice versa. We also numerically show that when the mismatch factor adaptively changes based on the available charge in the battery, the communication system achieves a smaller distortion compared to that of a constant mismatch factor.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».