Abstract-Distribuerad källkod visas traditionellt i ett blockkodning sammanhang där alla källkoder är kända i förväg av kodarna. Men många moderna applikationer som distribuerade källkodning idéer tillämpas, är bättre modellerade som att ha strömmande data. I en strömmande inställning, källkodssymbol par avslöjas för att separera kodare i realtid och behöver rekonstrueras vid dekoder med föremål för några tolerabla end-to-end fördröjning. I detta papper, en kausal sekventiell slumpmässig binning kodare införs och paras med maximal sannolikhet (ML) och universella dekodrar. Den senare använder en ny vägd empirisk suffix entropy avkodningsregel. Vi härleder en lägre gräns på fel exponenten med fördröjning för varje dekoder. Vi tillhandahåller också övre gränser för specialfallet av streaming med dekoder sidoinformation och diskutera när övre och nedre gränser matchar. Vi visar att både ML och universella dekodrar uppnår samma (positiva) fel exponenter för alla hastighet par inom Slepian-Wolf uppnåelig hastighet region. De dominerande felhändelserna i streaming skiljer sig från de i blockkodning och resulterar i olika exponenter. Eftersom den sekventiella slumpmässiga binning systemet är också universell över förseningar, den resulterande koden så småningom rekonstruerar varje källsymbol korrekt med sannolikhet en.
I REF, författarna härledda lägre gränser för fel exponenten (tillförlitlighet funktion) av symboliskt strömmande SW kodning genom att använda slumpmässig binning, minimal viktad empirisk entropy avkodning, och maximal sannolikhet avkodning.
Lossless Coding for Distributed Streaming Sources
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}