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Goal-Oriented Quantization: Analysis, Design, and Application to Resource Allocation
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AI
DOI：10.1109/JSAC.2022.3221976.png)
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摘要
En 中文
在本文中，考虑了接收器必须从感兴趣的信息源的量化版本执行任务的情况。该任务由一般目标函数f (x ; g) 的最小化问题建模，对于该问题，必须从参数g的量化版本中获得决策x。该问题在许多应用中是相关的，例如，对于无线电资源分配 (RA) 、高频谱效率通信、智能电网中的受控系统或数据聚类。通过高分辨率 (HR) 分析，展示了如何设计量化器，以最大程度地减小f的最小值 (可以通过完全了解g来达到) 与量化g有效达到的值之间的差距。进行的形式分析既提供了HR方案中的量化策略，也提供了对一般方案的见解，并提供了实用的算法被设计。该分析还允许人们为目标函数规则性与量化其参数的硬度之间的关系的新的基本问题提供一些元素。通过丰富的数值性能分析对导出的结果进行了讨论和支持，在该分析中，研究了已知的RA目标函数，并通过为最终任务量身定制量化操作来实现非常显着的改进。
Keyword:
Goal-oriented communications
semantic communications
high resolution quantization
clustering
Bennett's integral
Gersho's conjecture
期刊
IF:
17.2
论文数:
6.4K
被引数:
3.1W
机构
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