面向近稀疏高斯消息的一步量化网络编码
信息论
2012-10-30 v1 math.IT
摘要
本文研究了贝叶斯场景下相关消息的非自适应联合源网络编码的数学基础。具体而言，我们引入了一步量化网络编码 (QNC)，这是一种用于传输的网络编码与数据包转发的混合组合。受贝叶斯压缩感知工作的启发，我们推导了一步 QNC 场景下鲁棒恢复的理论保证。针对高斯消息的数学推导表明，利用作为 QNC 场景简化版本的一步 QNC 可实现分布式压缩的机会。仿真结果表明，与基于路由的数据包转发相比，其在质量 - 延迟性能方面有所提升。
引用
@article{arxiv.1210.7399,
title = {One-Step Quantized Network Coding for Near Sparse Gaussian Messages},
author = {Mahdy nabaee and Fabrice Labeau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.7399},
year = {2012}
}
备注
Submitted for IEEE 2013 International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP13)