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The Gaussian Many-Help-One Distributed Source Coding Problem

机译:高斯多帮助一分布式源编码问题

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摘要

Jointly Gaussian memoryless sources are observed at N distinct terminals. Thegoal is to efficiently encode the observations in a distributed fashion so asto enable reconstruction of any one of the observations, say the first one, atthe decoder subject to a quadratic fidelity criterion. Our main result is aprecise characterization of the rate-distortion region when the covariancematrix of the sources satisfies a "tree-structure" condition. In thissituation, a natural analog-digital separation scheme optimally trades off thedistributed quantization rate tuples and the distortion in the reconstruction:each encoder consists of a point-to-point Gaussian vector quantizer followed bya Slepian-Wolf binning encoder. We also provide a partial converse thatsuggests that the tree structure condition is fundamental.
机译:在N个不同的终端上观察到了联合高斯无记忆源。目标是以分布式方式有效地对观测值进行编码,以便能够在解码器中按照二次保真度标准重建任何观测值,例如第一个观测值。我们的主要结果是,当源的协方差矩阵满足“树形结构”条件时,率失真区域的精确表征。在这种情况下,自然的模数分离方案可以最佳地权衡分布的量化速率元组和重构中的失真:每个编码器由一个点对点高斯矢量量化器和一个Slepian-Wolf二进制编码器组成。我们还提供了部分相反的建议,表明树结构条件是基本的。

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