Detta dokument fokuserar på datafusionsscenariot där N noder känner av och överför de data som genereras av en källa S till en gemensam destination, som uppskattar den ursprungliga informationen från S mer exakt än när det gäller en enda sensor. Detta arbete ansluter sig till ökningen av forskningsintresset i detta ämne genom att ta itu med installationen där den sensed informationen överförs över en Gaussian Multiple-Access Channel (MAC). Vi använder Low Density Generator Matrix (LDGM) koder för att hålla korrelationen mellan de överförda kodorden, vilket leder till en förbättrad mottagen Signal-till-Noise Ratio (SNR) tack vare den konstruktiva signaltillägg vid mottagaren front-end. Vid mottagandet föreslår vi en gemensam dekoder och estimator som utbyter mjuk information mellan N LDGM-dekodrar och ett datafusionsstadium. En felkorrigerande Bose, Ray-Chaudhuri, Hocquenghem (BCH) kod tillämpas ytterligare undertrycka fel golvet härlett från tvetydigheten i MAC-kanalen när man hanterar korrelerade källor. Simuleringsresultat presenteras för flera värden av N och olika LDGM- och BCH-koder, baserat på vilka vi drar slutsatsen att det föreslagna systemet överträffar betydligt (med upp till 6,3 dB) den suboptimala gränsen om separation mellan Slepian-Wolf källkodskodning och kapacitetsskapande kanalkodning. av uppskattningen kommer att ske med avseende på fallet med en enda sensor. Därför ligger det utmanande paradigmet i detta specifika scenario på hur informationen från alla källor på bästa sätt kan sammansmältas samtidigt som man tar hänsyn till den ovan nämnda sannolikheten för att avkänna fel, särskilt när man hanterar praktiska kommunikationskanaler. Ett av de första bidragen på detta område gjordes av Lauer et al. i [13], som utvidgade klassiska resultat från beslutsteori till fallet med distribuerade korrelerade signaler. Därefter formulerade Ekchian och Tenney [14] det distribuerade detektionsproblemet för flera nätverkstopologier. Senare, i [15] Chair och Varshney härledde en optimal datafusion regel som kombinerar individuellt utförda beslut om data avkänns vid varje sensor. Denna datafusionsregel visade sig minimera den end-to-end sannolikheten för fel i det totala systemet. På senare tid har flera bidrag tagit itu med problemet med datafusion i olika okodade kommunikationsscenarier, t.ex. multihopnät som avtar [16] [17] [18] och förseningar [19], parallella kanaler som avtar [20] [21] [22], och asynkrona flergångskanaler [23, 24], bland annat. Å andra sidan, när man behandlar kodade scenarier över bullriga kanaler, är det viktigt att påpeka att problemet med datafusion kan betraktas som ett särskilt fall av den så kallade distribuerade gemensamma källkodskanalkodningen av korrelerade källor, eftersom sannolikheten för icke-noll avkänning av fel medför en rumslig korrelation mellan de data som registreras av sensorerna. Under det senaste årtiondet har intensiva forskningsinsatser gjorts för att utforma praktiska iterativt decoderbara (t.ex. Turbo-liknande) gemensamma källkodsprogram för överföring av rumsligt och tidsmässigt korrelerade källor över olika kommunikationskanaler, t.ex. se [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] och hänvisningar där. Dessa bidrag avser emellertid tillförlitlig överföring av den information som genereras av en uppsättning korrelerade sensorer, medan det kodade datafusionsparadigmet fokuserar på tillförlitlig kommunikation av en informationskälla S avläst av en uppsättning N-sensorer som är föremål för en icke-noll sannolikhet för avkänningsfel; baserat på detta kan en viss feltolerans tillåtas vid upptäckt av data som registrerats av en given sensor. Om ja, varsågod.
I REF överförs korrelerade mängder som samlats in av sensornoder till en gemensam destination via AWGN flera åtkomstkanaler med hjälp av en konkatering av en BCH med en lågdensitetsgenerator matris (LDGM) kod, med BCH agerar för att minska fel golvet som produceras av LDGM.
Iterative Fusion of Distributed Decisions over the Gaussian Multiple-Access Channel Using Concatenated BCH-LDGM Codes
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}