In a real-time transmission scenario, messages are transmitted through a channel that is subject to packet loss. The destination must recover the messages within the required deadline. In this paper, we consider a setup where two different types of messages with distinct decoding deadlines are transmitted through a channel model that introduces either one burst erasure of length at most $B$, or $N$ random erasures in any fixed-sized sliding window. The message with a short decoding deadline $T_{\mathrm{u}}$ is referred to as an urgent message, while the other one with a decoding deadline $T_{\mathrm{v}}$ ($T_{\mathrm{v}} > T_{\mathrm{u}}$) is referred to as a less urgent message. We consider the scenario where $T_{\mathrm{v}} > T_{\mathrm{u}} + B$ and propose a non-trivial achievable region $\mathcal{R}$ for the aforementioned channel model. We propose a novel merging approach to encode two message streams of different urgency levels into a single flow and present explicit constructions for encoding, contributing to the establishment of the achievability of region $\mathcal{R}$. Our comprehensive analysis demonstrates that this region encompasses the rate pairs of existing encoding schemes and coincides with the capacity region in burst channel scenarios. Lastly, we investigate the property of the achievable region $\mathcal{R}$, proving that it is the largest one obtained from all the rate pairs under the merging method.


翻译:在实时传输场景中,消息通过易受数据包丢失影响的信道进行传输。接收端必须在规定时限内恢复消息。本文研究一种传输设置:两种具有不同解码时限的消息通过信道模型传输,该信道会在任意固定大小的滑动窗口内引入一个长度至多为 $B$ 的突发擦除,或 $N$ 个随机擦除。解码时限较短 $T_{\mathrm{u}}$ 的消息称为紧急消息,而解码时限 $T_{\mathrm{v}}$($T_{\mathrm{v}} > T_{\mathrm{u}}$)较长的消息称为非紧急消息。我们考虑 $T_{\mathrm{v}} > T_{\mathrm{u}} + B$ 的场景,并为上述信道模型提出了一个非平凡的、可达的区域 $\mathcal{R}$。我们提出了一种新颖的合并方法,将两个不同紧急程度的消息流编码为单一数据流,并给出了显式的编码构造,从而为区域 $\mathcal{R}$ 的可达性提供了支撑。全面的分析表明,该区域包含了现有编码方案的速率对,并且在突发信道场景中与容量区域重合。最后,我们研究了可达区域 $\mathcal{R}$ 的性质,证明其是通过合并方法获得的所有速率对中最大的区域。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2023年8月13日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员