The Optimal Compression Rate of Variable-to-Fixed Length Source Coding with a Non-Vanishing Excess-Distortion Probability
我们考虑可变到固定长度的有损信源编码（VFSC）问题。可变到固定信源编码的平均长度的最佳压缩率，允许过度失真$\varepsilon$的非零概率，被示出为等于$(1-\varepsilon)R(D)$，其中$R(D)$是源的率失真函数。与Koga和Yamamoto以及Kostina、Polyanskiy和Verdú关于固定到可变长度信源编码的相关结果相比，我们的结果证明了一个有趣的特征，即可变到固定长度信源编码具有与固定到可变长度信源编码相同的一阶压缩率。
2018-03-19 cs.IT math.IT
Coding into a source: a direct inverse Rate-Distortion theorem
香农证明，如果我们能够以大于率失真函数$R(D)$的速率可靠地传输比特，那么我们就可以将这个源传输到失真$D$内。我们回答相反的问题"如果我们可以发送一个源到失真$D$内，我们可以以低于速率失真函数的速率可靠地发送比特吗？“”“是的。这可以被看作是率失真定理的直接逆。
2006-10-24 cs.IT math.IT
One shot approach to lossy source coding under average distortion constraints
本文对平均失真约束下的有损压缩问题进行了一次分析。我们计算随机码的精确预期失真。结果是作为一个积分公式，使用一个新定义的功能$\tilde{D}(z,Q_Y)$，其中$Q_Y$是随机编码分布和$z\in [0,1]$。当我们插件代码分布作为$Q_Y$时，该函数产生代码的平均失真，从而提供利用相同函数的相反结果。为$\tilde{D}(z,Q_Y)$提供了两个可供选择的公式，第一个公式涉及在某些辅助分布$Q_X$上的上确界，它类似于信道编码元逆，另一个公式涉及在信道上的下确界，它类似于众所周知的香农失真率函数。
2020-05-15 cs.IT math.IT
Robust Gaussian Joint Source-Channel Coding with a Staircase Distortion-Noise Profile
实现失真噪声分布所需的最小能量，即，指示每个信道噪声电平的最大允许失真值的函数。本文研究了高斯信源在高斯信道中鲁棒传输时，达到失真噪声轮廓所需的最小能量。我们提供了上限的最小能量行为的阶梯轮廓使用我们提出的编码方案。相反，利用一个家庭的下界最初得出的广播信道的功率约束，最小所需的能量是下界的阶梯状分布。
2020-01-25 cs.IT math.IT
Exact Hamming Distortion Analysis of Viterbi Encoded Trellis Coded Quantizers
设G是一个有限强连通非周期有向图，G的每条边带有一个来自有限字母表A的标号。然后G导出一个用于编码字母A无记忆源的网格编码量化器。一个有限长的源序列通过在G中找到一条长度为该长度的路径来编码，该路径的标签序列在汉明距离上最接近源序列;找到最小距离路径是一个动态规划问题，使用维特比算法来解决。我们展示了如何使用马尔可夫链来获得每个样本的渐近预期汉明失真的封闭形式的表达，结果作为编码的源样本的数量增加而没有限制。
2010-10-06 cs.IT math.IT
The Sum Rate of Vector Gaussian Multiple Description Coding with Tree-Structured Covariance Distortion Constraints
通过引入辅助随机变量形成马尔可夫树，推广了Ozarow著名的逆命题，建立了具有树结构失真约束的多描述编码的和速率的单字母下界.对于二次向量高斯的情况下，这个下限被证明是可以实现的扩展版本的El Gamal覆盖计划，产生一个完整的总和速率表征。
2016-07-28 cs.IT math.IT
Output-Constrained Lossy Source Coding With Application to Rate-Distortion-Perception Theory
本文分析了有限公共随机性下输出受限有损信源编码的失真率函数，在平方误差测度及高斯分布下求得显式表达式，并据此部分刻画了二次高斯率-失真-感知编码的信息论极限。
2024-03-21 cs.IT cs.LG math.IT
Encoded packet-Assisted Rescue Approach to Reliable Unicast in Wireless Networks
近年来，网络编码技术已经成为一种很有前途的方法，支持可靠的无线传输丢失信道。在现有的协议中，用户没有兴趣考虑他们在编码或解码操作中的编码分组，该规则是昂贵的和低效的。本文通过理论分析，研究了可靠单播网络编码中编码数据包的影响。使用我们的方法，接收器不仅存储他们无意中听到的编码数据包，而且还将这些信息报告给他们的邻居，这样用户就可以在编码决策和解码操作中考虑编码数据包。此外，我们提出了一种重新分配算法，以最大限度地提高编码的机会，从而达到更好的重传效率。最后，理论分析和车轮网络的仿真结果表明，由于编码数据包的重传效率的提高。
2010-09-20 cs.IT cs.NI math.IT
An Efficient Retransmission Based on Network Coding with Unicast Flows
近年来，网络编码技术已经成为一种很有前途的方法，支持可靠的无线传输丢失信道。在现有的协议中，用户没有兴趣考虑他们在编码或解码操作中的编码分组，该规则是昂贵的和低效的。本文通过理论分析，研究了可靠单播网络编码中编码数据包的影响。使用我们的方法，接收器不仅存储他们无意中听到的编码数据包，而且还将这些信息报告给他们的邻居，这样用户就可以在编码决策和解码操作中考虑编码数据包。此外，我们提出了一种重新分配算法，以最大限度地提高编码的机会，从而达到更好的重传效率。最后，理论分析和车轮网络的仿真结果表明，编码后的数据包提高了重传效率.
2010-09-15 cs.IT cs.NI math.IT
A Generalization of Blahut-Arimoto Algorithm to Compute Rate-Distortion Regions of Multiterminal Source Coding Under Logarithmic Loss
在本文中，我们提出了迭代算法，数值计算率失真区域的两个问题：两编码器多端信源编码问题和首席执行官（CEO）问题，这两个问题都是在对数损失失真测度下的.由于这些模型与分布式信息瓶颈方法有着明确的联系，所提出的算法可以在各种应用中找到用处，例如聚类，模式识别和学习。我们通过一些数值例子说明我们的算法的效率。
2017-08-24 cs.IT math.IT
An Achievable Rate-Distortion Region for the Multiple Descriptions Problem
提出了一种多描述（MD）编码策略，并推导了可达率失真区域的内界。该方案使用线性码。它示出在两个不同的MD设置，线性编码方案实现了更大的率失真区域比以前已知的随机编码策略。此外，它示出了通过一个例子，最好的已知的随机编码方案的设置可以通过包括额外的随机生成的码本进行改进。
2014-02-10 cs.IT math.IT
Source Coding in Networks with Covariance Distortion Constraints
我们考虑具有网络场景的信源编码问题，并将其表示为协方差矩阵失真下的远程向量高斯Wyner-Ziv问题。我们定义了两个正定矩阵的最小值的概念，在此基础上，我们推导出一个显式的率失真函数（RDF）的公式。然后，我们研究了这一结果的特殊情况和应用。我们表明，两个研究得很好的信源编码问题，即远程矢量高斯Wyner-Ziv问题的均方误差和互信息的限制，实际上是我们的结果的特殊情况。最后，我们将我们的结果联合信源编码和去噪问题。我们考虑一个网络与一个集中式的拓扑结构和一个给定的加权和率约束，在中心的接收信号被融合，以最大限度地提高输出SNR，同时执行无线性失真。我们表明，可以设计的失真矩阵的节点，以最大限度地提高在融合中心的输出信噪比。因此，我们在此设置中在去噪和信源编码之间架起了桥梁。
2016-09-27 cs.IT math.IT
Exponent Function for Source Coding with Side Information at the Decoder at Rates below the Rate Distortion Function
我们认为率失真问题与边信息在解码器提出和调查的Wyner和Ziv。速率失真函数表示数据压缩的速率和解码器获得的数据质量之间的折衷，由Wyner和Ziv确定。在本文中，我们研究的错误概率解码率低于率失真函数。我们评估解码的概率，使得解码器对源输出的估计具有不超过规定失真水平的失真。我们证明了当数据压缩的速率低于率失真函数时，这个概率指数地趋于零，并推导出这个指数函数的显式下界。关于Wyner-Ziv信源编码问题的强逆编码定理尚未建立。我们证明这是我们的结果的一个简单的推论。
2016-04-26 cs.IT math.IT
Mismatched Rate-Distortion Theory: Ensembles, Bounds, and General Alphabets
在本文中，我们考虑不匹配的率失真问题，其中的编码是使用一个码本，和编码器选择最小失真码字根据不匹配的失真函数，不同于真正的。对于离散无记忆信源的情况，我们使用多用户编码技术，即叠加编码和删除并行编码，建立可实现的率失真界限。我们研究的例子，这些达到匹配的率失真权衡，但一个标准的合奏与独立的码字未能做到这一点。另一方面，在对比的信道编码对应，我们表明，有结构化的随机码本的情况下，可以执行比他们的非结构化的同行。此外，在适应现有的和上述结果的困难，一般的字母表，我们认为一个更简单的i.i.d.随机编码系综，并建立其可实现的率失真界限一般字母。
2022-12-19 cs.IT math.IT
A Lower Bound on the Expected Distortion of Joint Source-Channel Coding
我们考虑经典的联合信源-信道编码问题，即在无记忆信道上传输无记忆信源。这项工作的重点是长期存在的公开问题，找到收敛速度的最小可达到的预期失真的渐近值，作为一个功能的块长度$n$。我们的主要结果是，在一般情况下，收敛速度不快于$n^{-1/2}$。特别是，我们表明，对于问题的传输i.i.d均匀位在一个二进制对称信道与汉明失真，最小可达到的失真（出错率）至少$Ω(n^{-1/2})$以上的渐近值，如果"带宽扩展比“是以上$1$。
2019-08-26 cs.IT math.IT
An Information-Spectrum Approach to Multiterminal Rate-Distortion Theory
信息谱的方法被应用到解决相关的一般源的多端信源编码问题，其中源可以是非平稳和/或非遍历的，并且失真度量是任意的并且可以是非加性的。本文给出了在定长编码条件下，采用最大失真准则的多端信源编码问题的率失真域的一般公式。
2006-05-02 cs.IT math.IT
Source Coding With Distortion Side Information At The Encoder
我们考虑有损信源编码时，影响失真测量的边信息可能在编码器，解码器，两者，或两者都没有。例如，这种失真辅助信息可以对噪声测量、传感器校准信息或感知效应（如掩蔽和对上下文的敏感性）的可靠性进行建模。当失真边信息在统计上独立于源时，我们表明，在许多情况下（例如，对于加法或乘法失真边信息），仅在编码器处知道边信息没有惩罚，并且在解码器处知道边信息没有优势。此外，二次失真的失真侧信息缩放的措施，我们评估的惩罚缺乏编码器的知识，并表明它可以是任意大的。在这种情况下，我们还勾勒了基于变换的量化器结构，有效地利用编码器侧信息的高分辨率限制。
2004-08-27 cs.IT math.IT
An Achievable Rate-Distortion Region for Multiple Descriptions Source Coding Based on Coset Codes
我们考虑的问题，多描述（MD）信源编码，并提出新的编码策略，涉及非结构化和结构化的编码层。以前，用于$l$描述问题的最一般的可实现的速率失真（RD）区域是具有合并的组合消息共享（CMSB）区域。CMSB方案利用非结构化量化器和非结构化分箱。在本文的第一部分中，我们表明，这种策略可以改进后，使用更一般的非结构化量化器和更一般的非结构化分仓方法。在第二部分中，结构化的编码策略被认为是。首先，结构化的编码策略，考虑具体的MD的例子，涉及三个或更多的描述。我们表明，应用结构化量化结果在严格的RD改进时，有两个以上的描述。此外，我们表明，结构化分仓也产生了改善。这些改进是除了在第一部分的文件中得出的。这表明，结构化编码是必不可少的编码超过两个描述。使用这些例子中开发的想法，我们提供了一个新的统一的编码策略，考虑几个结构化的编码层。最后，我们描述其性能的形式内界的最佳率失真区域使用可计算的单字母信息量。新的RD区域严格包含所有先前已知的可实现区域。
2016-02-05 cs.IT math.IT
Second-Order Coding Rates for Conditional Rate-Distortion
本文研究了在编码器和解码器都具有边信息的情况下，有损信源编码的二阶编码率。我们首先提供这个问题的非渐近界，然后专门为三种不同的情况下的非渐近界：离散无记忆源，高斯源，马尔可夫源。我们获得了这些设置的二阶编码率。有趣的是，观察到具有在编码器和解码器处都可用的高斯边信息的高斯信源编码的二阶编码率与没有边信息的高斯信源编码的二阶编码率相同。此外，不管边信息的方差如何，色散是每个源符号的$1/2$ nat平方。
2014-10-10 cs.IT math.IT
Universal Wyner-Ziv Coding for Distortion Constrained General Side-Information
我们调查的Wyner-Ziv编码，其中的统计的主要来源是已知的，但统计的信道产生的边信息是未知的，除了它是在一定的类。该类由信道组成，使得主源和边信息之间的失真小于阈值，但信道可能既不是平稳的也不是遍历的。在这种情况下，我们定义了一个新的率失真函数作为最小速率，使得存在一个Wyner-Ziv码，这是通用的类中的每个通道。然后，我们给出了率失真函数的上界和下界，并推导出一个匹配条件，使得上界和下界重合。讨论了新的率失真函数与Heegard-Berger问题的率失真函数之间的关系。
2013-05-03 cs.IT math.IT
A coding theorem for the rate-distortion-perception function
率失真感知函数（RDPF; Blau和Michaeli，2019）已成为思考有损压缩中重建的真实性和失真的有用工具。然而，与率失真函数不同的是，不知道是否存在编码器和解码器，以实现RDPF建议的速率。基于Li和El Gamal（2018）的结果，我们证明了RDPF确实可以使用随机变长码实现。对于这类码，我们还证明了RDPF下界的可达速率
2021-04-28 cs.IT math.IT stat.ML
Source-Channel Separation Theorems for Distortion Perception Coding
本文在失真-感知考量下重新审视了源-信道分离，发现在强感知意义下分离最优性依赖公共随机性，而在弱感知意义下无论是否有公共随机性分离均最优。
2025-07-01 cs.IT math.IT
A randomized covering-packing duality between source-coding and channel-coding
通过考虑对具有一定失真水平的信源进行编码的信源编码问题和通过考虑在一定失真水平内传送信源的信道，将讨论信源和信道编码之间的随机覆盖-包装对偶性。将简要讨论用于具有保真度标准的通信的源信道分离的操作视图。
2015-05-22 cs.IT math.IT
Distributed Remote Vector Gaussian Source Coding with Covariance Distortion Constraints
在本文中，我们考虑一个分布式的远程信源编码问题，其中一个序列的观察源向量是在编码器。问题是在解码器存在边信息的情况下，在协方差矩阵失真约束下，指定对观测进行编码的最佳速率。对于这个问题，我们推导出高斯情况下的率失真函数（RDF）的上下限，这在一般情况下并不一致。然后，我们提供了一些情况下，RDF可以准确地导出。我们还表明，这个问题的具体情况下，以前的结果可以推广使用我们的结果。我们最后表明，如果失真的措施是均方误差，或者如果它是由一定的互信息约束，最佳速率可以从我们的主要结果。
2014-06-04 cs.IT math.IT
Hypergraph-based Source Codes for Function Computation Under Maximal Distortion
本文研究了在许多现代应用中近似函数计算所引起的具有最大失真的函数信源编码问题。最大失真将函数值的不精确重建视为完美计算，如果它偏离小于公差水平，而将差异超过该水平的重建视为失败。使用几何的最大失真的理解，我们提出了一个基于超图的信源编码计划的函数计算，是建设性的意义上说，它给出了一个明确的程序，寻找最佳或良好的辅助随机变量。此外，我们还发现基于超图的编码方案在边信息计算编码的情况下实现了最优率失真函数，在分布式信源编码的情况下实现了Berger-Tung和率内界。该算法实现了多描述编码的ElGamal-Cover内界计算，对于连续精化和级联多描述问题的计算是最优的。最后，发现一个前向测试信道的复杂性降低的好处是一类马尔可夫源。
2022-12-28 cs.IT math.IT
Lossy Compression with Universal Distortion
我们考虑一种新的变体的$d$ -半忠实有损编码中的失真措施，只透露给编码器，只有在运行时，以及它的扩展，其中的失真约束$d$也透露在运行时。两种形式的速率冗余的性能进行了分析，并证明了逐点和极大极小性质的可并行性结果。第一种编码方案使用来自VC维度和增长函数的想法，第二种编码方案使用失真度量空间的适当量化，第三种编码方案依赖于随机编码参数。
2022-10-04 cs.IT math.IT
Generalized Gaussian Multiterminal Source Coding: The Symmetric Case
考虑一个广义的多端信源编码系统，其中$\ell\choose m$编码器，每个观测$\ell$（$\ell\geq 2$）的不同大小的$m$子集，具有相关系数$ρ$的零均值单位方差对称相关高斯信源，以这样一种方式压缩它们的观测，使得联合解码器可以基于压缩数据在规定的均方误差失真内重建信源。该系统的最佳速率-失真性能以前仅对于两种极端情况$m=\ell$（集中式情况）和$m=1$（分布式情况）是已知的，并且除了当$ρ=0$时，在所有非平凡失真约束下，集中式系统可以实现比分布式系统严格更低的压缩率。有些令人惊讶的是，在本论文中建立了具有$m\geq 2$的上述广义多终端信源编码系统的最佳率失真性能与集中式系统的最佳率失真性能一致，当$ρ\leq 0$时，对于所有失真，当$ρ>0$时，对于低于明确的正阈值（取决于$m$）的失真。此外，当$ρ>0$，广义多终端信源编码的最小可实现的速率受到任意正失真约束$d$被证明是在一个有限的差距（取决于$m$和$d$），从其集中的对应在大的$\ell$限制，除了可能的临界失真$d=1-ρ$。
2017-10-12 cs.IT math.IT
Robust Gaussian Joint Source-Channel Coding Under the Near-Zero Bandwidth Regime
实现失真噪声分布所需的最小功率，即，一个函数表示的最大允许失真值为每个噪声水平，研究了高斯源传输高斯信道下的制度下的带宽接近零。一个简单的，但工具下限的最低所需的功率为一个给定的配置文件。对于上界，提出了一种基于脏纸的编码方案，并分析了其功率失真折衷。最后，上界和下界的最小功率进行了分析和比较特定的失真噪声配置文件，即合理的配置文件与一阶和二。
2020-01-17 cs.IT math.IT
Constrained Source Coding with Side Information
在解码器的边信息的源编码问题进行了研究的约束，编码器-谁的边信息是不可用的-能够计算解码器的重建序列在一定的失真。对于离散无记忆源和有限的单字母失真措施，给出了一个表达式的最小描述率作为一个函数的联合法律的源和边信息和允许的失真在编码器和解码器。最小描述率也计算了无记忆高斯源与平方误差失真措施。还提供了对更一般问题的解决方案，其中存在多于两个失真约束，并且每个失真函数可以是三个自变量的函数：源符号、编码器的重构符号和解码器的重构符号。
2013-01-22 cs.IT math.IT
Distributed Source Coding with One Distortion Criterion and Correlated Messages
本文考虑了具有一个失真准则和相关信息的分布式（或多端）信源编码。这个问题也可以称为“相关消息的Berger-Yeung问题”。它对应于基于图的框架的信源编码部分，用于在多址信道（MAC）上传输一对相关信源，其中一个是无损的，另一个是有损的。结果，为该问题提供了可实现的率失真区域。它是一个信息论表征的指数增长率（作为源样本的数量的函数）的大小的二分图，可以表示一对相关的源满足一个失真标准。给出了可拓性和逆部的严格证明。同时证明了具有相关消息的Berger-Yeung问题与具有相关消息的半确定性广播信道之间存在函数对偶。这意味着一个问题的最佳编码器-解码器映射成为对偶问题的最佳解码器-编码器映射。在对偶结构中，给出了信源失真测度和信道代价测度这两个对偶问题中消息的相关结构。
2009-08-15 cs.IT math.IT
Rate-Distortion Region for Distributed Indirect Source Coding with Decoder Side Information
本文研究任务导向语义通信中分布式间接信源编码的率失真问题，刻画了信源条件独立时的精确率失真函数，并提出分布式BA算法以数值计算率失真区域。
2025-01-23 cs.IT math.IT
Strong Converse Exponent for Remote Lossy Source Coding
本研究刻画了远程有损信源编码在低速率下超额失真概率收敛到1的指数级强逆指数，通过匹配上下界给出完整表征，并推广了先前结果。
2025-04-23 cs.IT math.IT
Unified Expression of Utility-Privacy Trade-off in Privacy-Constrained Source Coding
隐私受限的信源编码问题近来变得越来越重要，并且已经针对各种系统研究了效用-隐私权衡。Yamamoto（1983）在两种情况下发现了编码率、隐私和效用的理论极限：（i）公共和私人信息都被编码;（ii）只有公共信息被编码。然而，在更一般的情况下，理论上的限制还没有得到表征;（三）编码的消息包括公共信息和私人信息的一部分。然后在本文中，我们使用率失真理论来描述情况（iii）中的权衡关系。所得到的可达域的表达式是一个“统一表达式”，因为它包括情况（i）和（ii）中的特殊情况。数值结果还表明，情况（i）和（ii）都不是最好的情况下，它是重要的是要选择适当的编码信息的情况（iii）。
2022-05-09 cs.IT math.IT
Interactive Relay Assisted Source Coding
本文研究了一个信源编码问题，其中两个终端通过一个中继通信希望估计对方的源在一定的失真约束。中继器可以访问与源相关的边信息。两种不同的方案的通信顺序，\emph{distributed source coding/delivery}和\emph{two cascaded rounds}的基础上，提出和内部和外部边界的率失真区域。提供的例子表明，没有率失真区域包括另一个。
2013-10-08 cs.IT math.IT
Co-Adaptive Entropy Modeling and Rate-Distortion-Optimal Bit Allocation for Perceptual Audio Coding
Stanford University（斯坦福大学）
该研究提出一种无模型边信息的感知音频编码器，通过协同自适应熵建模与率失真最优比特分配，可降低感知失真，经MUSHRA测试验证了其性能排序。
2026-10-14 cs.IT eess.AS math.IT
Quantum-to-classical rate distortion coding
我们建立了量子到经典率失真编码的理论。在该设置中，发送方Alice具有量子信息源的许多副本。她的目标是将通过对源进行测量而获得的关于源的经典信息传输到接收器Bob，直到达到某个指定的失真水平。我们推导出一个单字母公式的最低速率的经典通信需要这项任务。我们还评估了这种速率的情况下，鲍勃有一些量子侧信息的来源。我们的研究结果意味着，在一般情况下，爱丽丝的最佳策略是一个非经典的，在其中她执行的连续输出的源集体测量。
2013-03-24 cs.IT math.IT quant-ph
The Gap Between Principle and Practice of Lossy Image Coding
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
本文揭示有损图像编码中理想率失真函数与实证率失真函数之间的差距，归因于五种效应，并定量评估后三种，展示未来技术潜力。
2025-01-21 cs.IT cs.LG math.IT
The Dispersion of Lossy Source Coding
在这项工作中，我们调查的行为所需的最小速率，以保证一个给定的概率，失真超过规定的阈值，在一些固定的有限量化块长度。我们表明，以上的率失真函数的过量编码率是成反比的（一阶）块长度的平方根。我们给出了一个明确的表达比例常数，这是由允许的过度失真概率的逆Q函数，乘以常数的平方根，称为过度失真色散。该结果是对应的信道编码结果的对偶，其中上述色散是信道色散的对偶。这项工作对待离散无记忆源，以及二次高斯的情况下。
2011-02-13 cs.IT math.IT
Joint source-channel coding with feedback
本文量化的基本限制的可变长度传输的一般（可能是模拟）源在无记忆信道与无噪声反馈，失真约束下。我们考虑过量失真，平均失真和保证失真（$d$ -半忠实码）。与渐近基本极限相反，一般的结论是，允许变长码和反馈导致基本延迟失真权衡的相当大的改善。此外，我们调查所需的最小能量再现$k$源样本具有给定的保真度后，通过无记忆高斯信道传输，我们表明，所需的最小能量减少反馈和平均（而不是最大）功率约束。
2017-02-25 cs.IT math.IT
Model-Aware Rate-Distortion Limits for Task-Oriented Source Coding
本文提出任务模型感知的率失真界限，以优化机器为中心推理系统中的视觉数据通信效率。
2026-02-13 cs.IT cs.LG eess.IV
Rate-Distortion Theory in Coding for Machines and its Application
本文扩展了面向机器的率失真理论，为机器视觉编解码器设计提供见解，并据此改进可学习图像编码方法，在分类、实例分割和目标检测等任务上实现最先进的率失真性能。
2025-03-04 cs.IT eess.IV math.IT
Optimal Binary Coding for $q^+$ -state Data Embedding
在隐写术中，我们总是希望最大化的嵌入负载受到上限失真。我们需要适当的失真测量来评估嵌入的影响。然而，不同的失真函数暴露出不同的失真评估水平，这意味着我们通过应用不同的失真函数具有不同的优化分布。在实际应用中，嵌入失真是由一定数量的嵌入操作引起的。而不是一个预定义的失真，我们实际上利用了一些修改，以嵌入尽可能多的消息位，只要修改是可接受的。本文主要研究在有限修改候选数的情况下数据嵌入的最优二进制码字的设计。我们证明了所设计的码字的最优性，并提出了构造最优二进制码字的方法。指出了最优二进制码不是唯一的，并且可以在较低的计算代价内计算出最优码。
2016-04-11 cs.IT math.IT
Distributed Source Coding using Abelian Group Codes
在这项工作中，我们考虑一个分布式的信源编码问题的联合失真标准取决于源和重建。这包括作为特殊情况的计算源的函数的问题，在一定的失真，也是经典的Slepian-Wolf问题，Berger-Tung问题，Wyner-Ziv问题，Yeung-Berger问题和Ahlswede-Korner-Wyner问题。虽然信息论中的流行趋势是使用香农随机编码参数来证明可扩展性结果，但是对于许多问题，使用结构化随机码提供了比非结构化随机码更高的速率增益。出于这一动机，我们提出了一个新的可实现的率失真区域，这个问题的离散无记忆源的基础上建立在阿贝尔群的“好”的结构随机嵌套代码。我们证明了这个问题的收益率超过传统的编码方案，使用随机非结构化代码。对于某些源和失真函数，新的速率区域严格大于Berger-Tung速率区域，Berger-Tung速率区域是迄今为止该问题最知名的可实现速率区域。此外，不存在已知的实现这些速率增益的非结构化随机编码方案。作为主要编码定理证明的一部分，还得到了使用阿贝尔群码的单用户信源编码的可扩展性能极限。作为推论，我们还证明了嵌套线性码实现香农率失真界的单用户设置。
2008-08-19 cs.IT math.IT
Channel Coding and Source Coding with Increased Partial Side Information
设（S1，i，S2，i），按照i.i.d分布p（s1，s2），i = 1，2，. . .可以是无记忆的、相关的部分边信息序列。在这项工作中，我们研究信道编码和信源编码的问题，其中的部分边信息（S1，S2）是在编码器和解码器，分别，此外，无论是编码器的或解码器的边信息增加了有限速率的描述其他的部分边信息。我们推导出六种特殊情况下的信道编码和信源编码的问题，我们表征的容量和率失真函数的不同情况。我们提出了一个二元之间的信道容量和率失真的情况下，我们研究。为了找到我们的信道容量和率失真问题的数值解，我们使用Blahut-Arimoto算法和凸优化工具。作为我们的工作的副产品，我们发现了一个紧的下限Wyner-Ziv解决方案制定其拉格朗日对偶作为一个几何规划。文献中以前的结果提供了一个几何规划公式，这只是一个下限，但不一定紧。最后，我们提供了几个例子对应的信道容量和率失真的情况下，我们提出。
2013-04-11 cs.IT math.IT
Polar Codes for Distributed Hierarchical Source Coding
我们表明，极化码可以用来实现分层信源编码的问题，也被称为连续细化问题的率失真函数。我们还分析了这个问题的分布式版本，构建了一个极化编码方案，实现率失真函数的连续细化与边信息。
2014-04-22 cs.IT math.IT
Source Coding With Encoder Side Information
我们引入了失真边信息的概念，它不直接依赖于源，而是影响失真度量。我们表明，这样的失真边信息不仅是有用的编码器，但在某些条件下，知道它只在编码器是一样好，知道它在编码器和解码器，知道它只在解码器是无用的。因此，失真边信息是对Wyner和Ziv研究的信号边信息的自然补充，其依赖于源但不涉及失真度量。此外，当两种类型的边信息都存在时，我们表征了偏离仅编码器失真边信息和仅解码器信号边信息的配置的惩罚，这在许多情况下与完整的边信息知识一样好。
2004-12-28 cs.IT math.IT
Minimum Energy Analysis for Robust Gaussian Joint Source-Channel Coding with a Square-Law Profile
失真-噪声分布是指示信道中每个噪声水平的最大允许源失真值的函数。本文研究了高斯信源在高斯信道中鲁棒传输时，达到失真噪声轮廓所需的最小能量。我们提供了改进的下限和上限的平方律配置文件使用一个家庭的下限和我们提出的编码方案的最小能量行为。
2019-11-27 cs.IT math.IT
Multiterminal Source Coding under Logarithmic Loss
我们考虑经典的两个编码器多端信源编码问题，其中失真是在对数损失下测量的。我们提供了一个单一的字母表征的可实现的率失真区域任意相关的源有限字母。在这样做的时候，我们也给率失真区域的$m$编码器CEO问题（也在对数损失）。给出了几个应用实例。
2012-07-11 cs.IT math.IT
Abelian Group Codes for Source Coding and Channel Coding
本文研究了任意离散（有限字母表）无记忆信源的有损信源编码问题以及任意离散（有限字母表）无记忆信道的信道编码问题的阿贝尔群码的渐近性能。对于信源编码问题，我们推导出一个可实现的率失真函数，其特征在于在一个单字母的信息理论的形式使用阿贝尔群码的合奏。当底层群是场时，它简化为对称率失真函数。同样，对于信道编码问题，我们发现了一个可实现的速率，其特征在于在一个单字母的信息理论的形式使用组码。当底层组是字段时，这简化为通道的对称容量。我们计算率失真函数和可实现的速率为几个例子的来源和渠道。由于所考虑的源和通道的非对称性，我们的分析使用了信息论和群论工具的协同作用。
2013-05-07 cs.IT math.IT
Secure Hybrid Digital-Analog Coding With Side Information at the Receiver
在这项工作中，传输一个独立同分布高斯源的独立同分布高斯窃听信道与独立同分布高斯边信息可在预期的接收机的问题被认为是。假定预期接收器具有某个最小SNR，并且假定窃听者与预期接收器相比具有严格较低的SNR。其目的是尽量减少在预期的接收机源重建的失真。在这项工作中，它表明，信源信道分离编码方案是最佳的意义上实现最小失真。然后提出了两种数模混合Wyner-Ziv编码方案，以实现最小失真。这些安全联合信源-信道编码方案在模拟信源未被明确量化时基于Wyner-Ziv编码方案和窃听信道编码方案。在主信道信噪比失配的情况下，对所提出的安全数模混合方案进行了分析。证明了所提出的方案可以在SNR失配的情况下，随着SNR的变化，当实际SNR大于设计SNR时，
2011-10-15 cs.IT math.IT
The Likelihood Encoder for Source Coding
随机码本的似然编码器被证明是一种有效的信源编码工具。结合软覆盖引理（与信道可分辨性相关），似然编码器为已知结果（如率失真理论）提供简单的可分辨性证明。他们还产生了一个易于处理的安全率失真理论和强协调的分析。
2013-07-31 cs.IT math.IT
Source Coding with Fixed Lag Side Information
我们考虑在解码器处具有固定滞后边信息的信源编码。我们重点研究了Pradhan提出的带前馈的信源编码（带反馈的信道编码的对偶）对应的具有单位滞后的理想边信息的特殊情况。我们使用这种对偶性来开发一种线性复杂度算法，该算法实现了任何无记忆有限字母表源和失真度量的率失真界。
2004-10-04 cs.IT math.IT
An Enhanced Covering Lemma for Multiterminal Source Coding
本文证明了马尔可夫链的一个增强覆盖引理，并在此基础上研究了相关一般信源在固定长度编码下的一种平均失真准则下的分布式信源编码问题。基于该引理，给出了判定率失真三元组可压缩性的一个充分必要条件。
2006-10-13 cs.IT math.IT
The Dispersion of Joint Source-Channel Coding
在这项工作中，我们调查的行为失真阈值，可以保证在联合信源信道编码，在规定的过度失真概率。我们表明，这个阈值和最佳平均失真之间的差距是由一个常数，我们称之为联合源-信道色散。这个常数可以很容易地计算，因为它是源和信道色散的总和，前面推导。所得到的性能被证明是优于任何分离为基础的计划。为了证明，我们使用不等错误保护信道编码，因此我们也评估该设置的分散性。
2011-12-07 cs.IT math.IT
