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Channel-Optimized Strategic Quantization
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AI
DOI：10.1109/JSAC.2025.3559117.png)
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摘要
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本文研究了编码器和解码器目标不一致的量化问题，其中量化索引通过噪声信道传输。基于该问题非策略性对应问题的先前结果，我们在斯塔克尔伯格均衡下，刻画了编码和解码策略以及编码器和解码器的预期失真，其中编码器是领导者，解码器是跟随者。在方案设计方面，我们将为无噪声场景开发的基于梯度下降的解决方案框架扩展到这种有噪声的通信场景，并结合了均匀随机化的索引映射。最后，我们展示了数值仿真结果以证明所提出方法的有效性。与所提算法的设计和评估相关的MATLAB代码可在以下网址获得：https://github.com/strategic-quantization/channel-optimized-strategic-quantizer。
Keyword:
Quantization
joint source-channel coding
game theory
gradient descent
期刊
IF:
17.2
论文数:
6.4K
被引数:
3.1W
机构
引用论文
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