Snabb tillväxt av maskin-typ kommunikationsutrustning utmanar det framtida nätverket med en betydande aggregerad datatrafik. Distribuerad källkodskodning är en lovande teknik som komprimerar datakällor och minskar nödvändig aggregerad dataöverföringshastighet. I den här artikeln diskuterar vi för- och nackdelarna med att distribuera distribuerad källkodskodning i maskin-typ kommunikation uplink-överföringar. Vi analyserar hur avkodningsfördröjnings- och lagringsförbrukningsskalan med antalet användare och visar att den genomsnittliga avkodningsfördröjningen växer linjärt med användarnumret enligt vissa antaganden. För att balansera komprimeringsförhållandet och avkodningsfördröjningen för distribuerad källkodskodning föreslås ett system för upplänksöverföring av maskintyp, där användarna är indelade i självständigt kodade och avkodade kluster. Vi utvärderar tre klusteralgoritmer, rutnätsdelning, viktad pargruppsmetod med Aritmetiskt medelvärde och K-medoider i vår systemmodell. Rutnätet delar algoritm kluster användare baserat på sina platser, medan viktad pargrupp metod med Aritmetic Mean och K-medoider kluster användare med hjälp av korrelationsintensiteten mellan dem. Våra simuleringsresultat visar att viktad pargruppsmetod med Aritmetic Mean och K-medoider överträffar rutnät som delar på kompressionsförhållandet och K-medoider och rutnätsdelning har en mer balanserad fördröjningsfördelning mellan olika kluster än viktad pargruppsmetod med Aritmetic Mean.
Dessutom kompressionen mellan korrelationen MTC-källor baserade på distribuerad källkod som diskuteras i REF.
Tradeoff between compression ratio and decoding delay of distributed source coding for uplink transmissions in machine-type communication
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}