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In-context source and channel coding
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AI
DOI：10.1007/s11432-026-5067-6.png)
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摘要
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分离信源信道编码（SSCC）因其模块化和与成熟熵编码器及强大信道编码的兼容性，在文本传输中仍具有吸引力。然而，SSCC在低信噪比（SNR）条件下常表现出明显的悬崖效应，信道解码后的残留比特错误可能灾难性地破坏无损信源解码，尤其对于由大语言模型（LLMs）驱动的算术编码（AC）而言。本文提出了一种接收端基于上下文的解码（ICD）框架，在不修改发射端的情况下增强SSCC的鲁棒性。ICD利用一种纠错码转换器（ECCT）获取解码信息比特的比特级可靠性。基于上下文一致的比特流，ICD通过可靠性引导的比特翻转构建置信度排序的候选池，采样一个紧凑且多样的候选子集，并应用基于LLM的算术解码器获得重建结果和序列级对数似然。随后，一种可靠性-似然融合规则选择最终输出。我们进一步提供了关于所提采样过程稳定性和收敛性的理论保证。在加性高斯白噪声（AWGN）和瑞利衰落信道上的大量实验表明，与传统的SSCC基线和代表性的联合信源信道编码（JSCC）方案相比，本文方法具有一致的增益。
Keyword:
SSCC
LLM-based arithmetic coding
ECCT
context-consistent decoding
candidate processing pipeline