分散型ソースコーディングとは何ですか？

通信および情報理論では、分散型ソースコーディング（DSC）は、倍数で相関しているが互いに通信できない情報源の圧縮を説明する重要な問題です。 DSCは、ビデオ処理の概念的な変化を表すエンコーダーとデコーダーの複雑さを交換するビデオコーディングの関係パラダイムを可能にします。多くのソースとの相関をチャネルコードとデコーダー側の間でモデル化することができ、分散ソースコーディングがエンコーダー側とデコーダー側の間の計算の複雑さをシフトできるようにします。これにより、センサーネットワークやビデオ圧縮など、複雑さが緊張している送信者を持つアプリケーションに適切なフレームワークが提供されます。

ジャック・K・ウルフとデビッド・スレピアンという2人の男性は、分散型のソースコーディングに関するロスレス圧縮の理論的境界を提案しました。バウンドは、情報の相関ソースとともにエントロピー条件で提案されましたイオン1973年。彼らが提示できるものの1つは、2つの別々の孤立したソースがデータを効率的に圧縮できるか、両方のソースが互いに直接通信したかのようにできることでした。 その後、1975年、トーマスM.カバーという名前の男がこの定理を2つ以上の情報源のインスタンスに拡張しました。

分散型ソースコーディングでは、複数の従属ソースが個別のジョイントデコーダとエンコーダでコーディングされています。これらのソースを2つの異なる変数として表すスリーピアンウルフ定理は、2つの別々の相関信号が異なるソースから来て、互いに通信しなかったと仮定しています。これらはエンコーダであり、その信号はレシーバーに転送されます。レシーバーは、両方の情報信号のジョイントデコードのプロセスを実行できるデコーダーです。定理は、エラーを解読するレシーバーの確率レートと承認の確率を解決しようとしますHing Zeroは、その関節エントロピーとして表されます。オオカミとスリーピアンの両方が1973年に証明されたため、たとえ相関信号が個別にエンコードされたとしても、合計速度で十分です。

この定理は、これが分散型のソースコーディングで達成可能であると理論的には仮定していますが、理論の限界は実現されていないか、実際のアプリケーションで密接にアプローチされていません。他の2人の科学者、RamchandranとPradhanは、この理論的な制限に到達する方法を解決し、スリーピアンウルフ定理の妥当性を実証しようとしました。彼らは、最大分離距離を持つ2つのエンコードされた信号の特定のソリューションの提供によってこれを試みました。