Codificación de fuente distribuida - Enciclopedia
Codificación de fuente distribuida (DSC) es un problema importante en la teoría de la información y la comunicación. Los problemas de DSC se refieren a la compresión de múltiples fuentes de información correlacionadas que no se comunican entre sí. Al modelar la correlación entre múltiples fuentes en el lado del decodificador junto con los códigos de canal, la DSC puede transferir la complejidad computacional del lado del codificador al lado del decodificador, por lo tanto, proporcionar marcos adecuados para aplicaciones con emisor limitado en complejidad, como redes de sensores y compresión de video/multimedia (ver codificación de video distribuida). Una de las propiedades principales de la codificación de fuente distribuida es que la carga computacional en los codificadores se traslada al decodificador conjunto.
Historia
En 1973, David Slepian y Jack Keil Wolf propusieron el límite de compresión sin pérdida de información teórica en la compresión distribuida de dos fuentes correlacionadas i.i.d. X y Y. Después de eso, este límite se extendió a casos con más de dos fuentes por Thomas M. Cover en 1975, mientras que los resultados teóricos en el caso de compresión con pérdida se presentaron por Aaron D. Wyner y Jacob Ziv en 1976.
Aunque los teoremas sobre DSC se propusieron en los años 70, fue después de unos 30 años que comenzaron los intentos de técnicas prácticas, basadas en la idea de que la DSC está estrechamente relacionada con la codificación de canal propuesta por Aaron D. Wyner en 1974. El problema de DSC asimétrico fue abordado por S. S. Pradhan y K. Ramchandran en 1999, que se centró en fuentes binarias y gaussianas estadísticamente dependientes y usó construcciones de coset escalonadas y escalar para resolver el problema. Ellos extendieron su trabajo al caso de DSC simétrica.
La tecnología de decodificación de syndrome se utilizó por primera vez en la codificación de fuente distribuida por el sistema DISCUS de SS Pradhan y K Ramachandran (Distributed Source Coding Using Syndromes). Comprimen datos de bloque binario de una fuente en syndrome y transmiten datos de la otra fuente sin comprimir como información secundaria. Este tipo de esquema de DSC logra tasas de compresión asimétricas por fuente y resulta en DSC asimétrica. Este esquema de DSC asimétrica se puede extender fácilmente al caso de más de dos fuentes correlacionadas. También hay algunos esquemas de DSC que usan bits de paridad en lugar de bits de syndrome.
La correlación entre dos fuentes en DSC se ha modelado como un canal virtual, que se conoce usualmente como canal binario simétrico.
A partir de DISCUS, la DSC ha atraído una actividad de investigación significativa y se han adoptado técnicas de codificación de canal más sofisticadas en los marcos de DSC, como Turbo Code, LDPC Code y otros.
Al igual que el marco de codificación sin pérdida previo basado en el teorema de Slepian–Wolf, se han tomado medidas en el caso de pérdida basado en el teorema de Wyner–Ziv. Los resultados teóricos sobre el diseño de cuantificadores se proporcionaron por R. Zamir y S. Shamai, mientras que se han propuesto diferentes marcos basados en este resultado, incluyendo un cuantificador en rejilla anidado y un cuantificador codificado con rejilla.
Además, la DSC se ha utilizado en la compresión de video para aplicaciones que requieren una codificación de video de baja complejidad, como redes de sensores, cámaras de video multicapa y otros.
Con discusiones determinísticas y probabilísticas del modelo de correlación de dos fuentes correlacionadas, se han desarrollado esquemas de DSC con tasas de compresión más generales. En estos esquemas no asimétricos, ambas fuentes correlacionadas se comprimen.
Bajo ciertas suposiciones determinísticas de correlación entre fuentes de información, se ha demostrado un marco de DSC en el que se puede comprimir en forma distribuida cualquier número de fuentes de información. Este método realiza una compresión no asimétrica con tasas flexibles para cada fuente, logrando la misma tasa de compresión total que se aplica repetidamente el DSC asimétrico para más de dos fuentes. Luego, investigando la conexión única entre los syndrome y los códigos complementarios de códigos line