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Practical Short-Length Coding Schemes for Binary Distributed Hypothesis Testing
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AI
DOI：10.1109/TCOMM.2026.3664684.png)
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摘要
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本文研究了分布式假设检验（DHT）中实用短码长编码方案的设计。尽管大多数关于DHT的先前工作都侧重于信息论分析——通过基于量化和量化分箱（quantize-binning）的可实现方案推导第二类错误指数的界——但DHT编码方案的实用实现仍未得到充分探索。此外，现有针对量化和量化分箱方法的实用编码解决方案是为考虑极长码长的信源重建任务开发的，它们不能直接应用于DHT。在此背景下，本文介绍了基于短二进制线性分组码构建的量化与量化分箱方案的短码长高效实现。数值结果表明，所提出的编码方案与未编码情况以及最初为数据重建开发的现有方案相比具有更高的效率。除实用编码设计外，本文还推导了与每种所提方案相关的第一类和第二类错误概率的精确解析表达式。所提供的解析表达式被证明能准确预测来自所提方案的蒙特卡洛模拟的实用性能。这些理论结果是新颖的，并提供了有用的框架，用于优化和比较不同信源和码参数下的大量实用DHT方案。
Keyword:
Distributed hypothesis testing
short-length codes
binary quantization
quantize-binning scheme
linear block codes
Neyman-Pearson
期刊
IF:
8.3
论文数:
1.2W
被引数:
3.6W
机构
引用论文
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