Low Density Parity Check Code Designs For Distributed Joint Source-Channel Coding Over Multiple Access Channels
Notice bibliographique
Résumé
The efficient and reliable communication of data from multiple sources to a single receiver plays an important role in emerging applications such as wireless sensor networks. The correlation among observations picked-up by spatially distributed sensors in such a network can be exploited to enhance the efficiency and reliability of communication. In particular, information theory shows that optimal communication of information from correlated sources requires distributed joint source-channel (DJSC) coding. This dissertation develops new approaches to designing DJSC codes based on low density parity check (LDPC) codes. The existence of low complexity code optimization algorithms and decoding algorithms make these codes ideal for joint optimization and decoding of multiple codes operating on correlated sources. The well known EXIT analysis-based LDPC code optimization method for channel coding in single-user point-to-point systems is extended to the optimization of two-user LDPC codes for DJSC coding in multi-access channels (MACs) with correlated users. Considering an orthogonal MAC with two correlated binary sources, an asymptotically optimal DJSC code construction capable of achieving any rate-pair in the theoretically-achievable two-user rate-region is presented. A practical approach to realizing this scheme using irregular LDPC codes is then developed. Experimental results are presented which demonstrate that the proposed codes can approach theoretical bounds when the codeword length is increased. For short codeword length and high inter-source correlation, these DJSC codes are shown to significantly outperform separate source and channel codes. Next, the DJSC code design for the transmission of a pair of correlated binary sources over a Gaussian MAC (GMAC) is investigated. The separate source and channel coding is known to be sub-optimal in this case. For the optimization of a pair of irregular LDPC codes, the EXIT analysis for message passing in a joint factor-graph decoder is analyzed, and an approach to modeling the probability density functions of messages associated with graph nodes which represent the inter-source dependence is proposed. Simulation results show that, for sufficiently large codeword lengths and high inter-source correlation, the proposed DJSC codes for GMAC can achieve rates higher than the theoretical upper bound for separate source and channel coding.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».