无线传感器网络中相关源联合解码的最优卷积码设计
信息论
2007-07-13 v1 math.IT
摘要
我们考虑一种无线传感器网络场景，其中两个节点检测相关信源并通过无线链路将其传输至中央收集器。与分布式信源编码的 Slepian-Wolf 方法不同，在 proposed 场景中，传感节点不对 sensed 数据进行任何预压缩。原始数据而是通过低复杂度卷积码独立编码。解码器执行联合解码，旨在利用传输信源之间的固有相关性。得益于迭代联合解码方案的使用，解码器的复杂度保持在较低水平，其中每个解码器的输出作为先验信息反馈给另一个解码器的输入。针对该方案，我们推导了一个新的分析框架，用于评估联合检测分组错误概率的上界并推导最优编码方案。实验结果证实了该分析框架的有效性，并表明与非递归编码方案相比，递归码允许显著的性能增益。此外，所提出的递归编码方案允许在 AWGN 信道中逼近理想的 Slepian-Wolf 方案性能，并在衰落信道上由于信息相关性的分集增益而明显优于后者。
引用
@article{arxiv.0706.3834,
title = {Design of optimal convolutional codes for joint decoding of correlated sources in wireless sensor networks},
author = {A. Abrardo},
journal= {arXiv preprint arXiv:0706.3834},
year = {2007}
}
备注
regular paper, 24 pages 10 figures