Distribution Matching for Probabilistic Shaping and Stealth Communication: Theory and Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Distribution matching refers to the reversible approximation of non-uniform sources using a uniform memoryless source. Applications of distribution matching include probabilistic shaping to facilitate reliable communication at rates closer to capacity, and stealth communication to conceal the presence of information transmission from an eavesdropper. This work considers the design of efficient distribution matching schemes for these two applications, and investigates the fundamental limits of distribution matching for arbitrary, i.e., not necessarily stationary memoryless, sources. For probabilistic shaping of binary symbols, a general architecture built around a binary linear code is proposed.The linear code operates as a lossy source code, and its rate-distortion performance directly determines the shaping performance of the architecture. Consequently, a strong connection between probabilistic shaping and lossy source coding is revealed. Namely, it is shown that using a rate-distortion optimal linear code to implement the architecture, translates to asymptotically optimal shaping performance. Polar codes, provably optimal for lossy compression, are then used to implement the shaping architecture. Leveraging the special structure of polar codes, and the sufficiently fast rate with which they approach the rate-distortion bound, it is established that the polar coded scheme is optimal for probabilistic shaping and stealth communication, with a linearithmic complexity. For probabilistic shaping of non-binary symbols, a highly customizable parallelized shaping architecture is presented.The architecture operates by combining outputs generated in parallel by several binary-output shaping schemes. A design process subject to constraints on the available resources is explored, highlighting the possibility of realizing different instances of the architecture that achieve various trade-offs between performance, latency and memory requirements. The potential benefits of the proposed scheme are demonstrated via numerical results, comparing the performance-latency-memory trade-offs achievable by different instances of the architecture, against those achievable by other notable schemes. The theoretical portion of this work focuses on the investigation of distribution matching for general sources. The definition of general sources allows for countably infinite source alphabets, and includes a wide range of source classes, such as non-stationary or non-ergodic sources. For such general sources, the optimal distribution matching rate required for stealth communication is derived using information-spectrum methods.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».