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2 篇 compression
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A CLASSIFIER-BASED DECODING APPROACH FOR LARGE SCALE DISTRIBUTED CODING

A CLASSIFIER-BASED DECODING APPROACH FOR LARGE SCALE DISTRIB...

引用

IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)

作者： Viswanatha, Kumar Ramaswamy, Sharadh Saxena, Ankur Rose, Kenneth Univ Calif Santa Barbara Dept Elect & Comp Engn Santa Barbara CA 93106 USA

ISBN: (纸本)9781457705397

Canonical distributed quantization schemes do not scale to large sensor networks due to the exponential decoder storage complexity that they entail. Prior efforts to tackle this issue have largely been limited to the suboptimal schemes of source grouping and decoding, thus failing to use all available information at the decoder. We propose a new decoding paradigm where all received bits are used in decoding. Essentially, to decode each source, we partition the space of received bit-tuples using a nearest neighbor quantizer at a decoding rate consistent with the allowed complexity and each partition is then mapped to a reconstruction value for that source. To avoid local minima in design, we resort to deterministic annealing to determine the nearest neighbor partition function (the partitioning prototypes) from the training set. Results on several data-sets show substantial gains over naive and other competing approaches.

关键词： Distributed coding large scale sensor networks data compression quantization codebook complexity

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TOWARDS LARGE SCALE DISTRIBUTED CODING

TOWARDS LARGE SCALE DISTRIBUTED CODING

引用

2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing

作者： Ramaswamy, Sharadh Viswanatha, Kumar Saxena, Ankur Rose, Kenneth Univ Calif Santa Barbara Dept Elect & Comp Engn Santa Barbara CA 93106 USA

ISBN: (纸本)9781424442966

This paper considers the problem of distributed source coding for a large sensor network. A typical shortcoming of current approaches to true distributed coding is the exponential growth of the decoder codebook size with the number of sources in the network. This growth in complexity renders many traditional approaches impractical for even moderately sized sensor networks. Inspired by our recent results on fusion coding for selective retrieval, we propose a new distributed coding approach that scales to a large number of sources. Central to our approach is a "bit-subset selector" module whose role is to judiciously extract an appropriate subset of the received bits for decoding per individual source. This, together with joint design of all system components, enables direct optimization of the decoder complexity-distortion tradeoff, and thereby the desired scalability. Experiments on both real and synthetic data-sets show considerable gains over heuristic schemes.

关键词： Distributed Coding Sensor Network Compression Quantization codebook complexity

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A CLASSIFIER-BASED DECODING APPROACH FOR LARGE SCALE DISTRIBUTED CODING

A CLASSIFIER-BASED DECODING APPROACH FOR LARGE SCALE DISTRIB...

引用

IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

作者： Kumar Viswanatha Sharadh Ramaswamy Ankur Saxena Kenneth Rose Department of Electrical and Computer Engineering University of California Santa Barbara CA 93106-9560 USA Mayachitra Inc. Santa Barbara USA Samsung Telecom Dallas USA

ISBN: (纸本)9781457705380

关键词： Distributed coding large scale sensor networks data compression quantization codebook complexity

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TOWARDS LARGE SCALE DISTRIBUTED CODING

TOWARDS LARGE SCALE DISTRIBUTED CODING

引用

IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing

作者： Sharadh Ramaswamy Kumar Viswanatha Ankur Saxena Kenneth Rose Department of Electrical and Computer Engineering University of California at Santa Barbara CA-93106

ISBN: (纸本)9781424442959

关键词： Distributed Coding Sensor Network Compression Quantization codebook complexity

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