分散ソースコーディングとは

通信および情報理論では、分散ソースコーディング（DSC）は、複数で相関しているが互いに通信できない情報ソースの圧縮を記述する重要な問題です。 DSCにより、エンコーダとデコーダ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が可能になり、ビデオ処理の概念的な変化を表します。 チャネルコードとデコーダー側の間で多くのソースとの相関をモデル化できるため、分散ソースコーディングにより、エンコーダー側とデコーダー側の間で計算の複雑さをシフトできます。 これにより、センサーネットワークやビデオ圧縮などの複雑さのある送信者がいる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。

Jack K. WolfとDavid Slepianという2人の男性が、分散ソースコーディングに関するロスレス圧縮の理論的限界を提案しました。これは現在、Slepian-Wolf定理または限界と呼ばれています。 境界は、1973年に情報ソースと相関するエントロピーの用語で提案されました。彼らが提示できたものの1つは、2つの別々の分離ソースが効率的にデータを圧縮でき、両方のソースが互いに直接通信できるかのようでした。 その後、1975年にThomas M. Coverという名前の男がこの定理を3つ以上の情報源のインスタンスに拡張しました。

分散ソースコーディングでは、複数の依存ソースが別々のジョイントデコーダーとエンコーダーでコーディングされます。 これらのソースを2つの異なる変数として表すスレピアン・ウルフの定理は、2つの別々の相関信号が異なるソースから来ており、互いに通信していないと想定しています。 これらはエンコーダーであり、その信号はレシーバーに転送されます。レシーバーは、情報の両方の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、受信機がエラーをデコードしてゼロに近づき、その結合エントロピーとして表される確率率が何であるかを解決しようとします。 1973年にウルフとスレピアンの両方が証明したように、相関信号が別々にエンコードされたとしても、結合レートは十分です。

この定理は、これが分散ソースコーディングで達成可能であると理論的に仮定していますが、理論の限界は実際のアプリケーションでは実現されておらず、さらには接近していません。 他の2人の科学者、RamchandranとPradhanは、この理論上の限界に到達し、Slepian-Wolf定理の妥当性を実証する方法を解決しようとしました。 彼らは、最大の分離距離を持つ2つのエンコードされた信号に特定のソリューションを提供することでこれを試みました。