Abstract-This paper tar upp förlust distribuerad källkod kodning för att förvärva korrelerade glesa källor via komprimerad avkänning (CS) i trådlösa sensornätverk. Noisy CS mätningar är separat kodade i en ändlig takt av varje sensor, följt av den gemensamma rekonstruktionen av källorna vid dekoder. Vi utvecklar en ny komplexitetskonstruerad distribuerad kvantiserad CS-metod, som minimerar en viktad summa mellan den genomsnittliga kvadratfelsignalen rekonstruktionsförvrängning och den genomsnittliga kodningshastigheten. Den kodning komplexiteten hos varje sensor begränsas genom att förkvantisera kodarens ingång, d.v.s. CS-mätningarna, via vektorquantization. Efter den entropikonstruerade konstruktionen är varje kodare modellerad som en kvantizer följd av en förlustfri entropikodare, och variabelt kodning inkorporeras genom hastighetsmått på en entropi bunden. För ett tvåsensorsystem härleds nödvändiga optimala förhållanden, praktiska träningsalgoritmer föreslås och komplexitetsanalys tillhandahålls. Numeriska resultat visar att den föreslagna metoden uppnår överlägsen kompressionsprestanda jämfört med basala metoder, och lämpar sig för mångsidiga konfigurationer med olika prestandakrav. Index Terms-Distributed lossy source coding, joint sparsity, entropy-constomed vektor kvantization, variabel-längd kodning, hastighetsmått.
Till exempel, i REF, författarna föreslår en Distributed Distortion-Rate Optimized Compressed Sensing (DQCS) metod för att komprimera data i WSN under en komplexitetskonstruerad kodning, vilket minimerar en viktad summa mellan den genomsnittliga kvadratfel (MSE) signal återuppbyggnadsförvrängning och den genomsnittliga kodningshastigheten.
Distributed Distortion-Rate Optimized Compressed Sensing in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}