We study finite-blocklength lossy transmission of a Gaussian memoryless source over memoryless, possibly nonstationary block erasure channels under an excess mean-squared distortion criterion. We derive computable nonasymptotic achievability and converse bounds and establish matching third-order, channel-uniform normal approximations. Our nonasymptotic achievability bound follows from an exact evaluation of the ensemble-average excess-distortion probability of a specified random coding scheme and improves known general one-shot bounds (Kostina-Verdú 2013, Li-Anantharam 2021) evaluated with the same channel input and source reproduction distributions. Our nonasymptotic converse argument conditions on the erasure pattern and combines an energy-conditioned spherical-cap bound with a volume bound. The spherical-cap argument retains the geometric prefactor needed to identify the converse third-order term. In our channel-uniform normal approximation, we show that for fixed distortion ratio, target excess-distortion probability, and block size, the required source blocklength and remainder constants are independent of the channel blocklength and erasure-probability profile. Both the sufficient and necessary information-balance conditions contain the term $\frac12\log k$, where $k$ is the source blocklength, and differ only in bounded remainder terms. The analysis combines a threshold-uniform normal approximation for functions of the source energy, logistic and exponential random-threshold representations, and source-induced Gaussian smoothing of the channel information. Numerical evaluations compare the nonasymptotic bounds with their common third-order normal approximation. Our results provide a benchmark for transmitting a high-dimensional source using a small number of packets.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
67+阅读 · 2019年10月9日
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
论文浅尝 | 用于知识图中链接预测的嵌入方法 SimplE
开放知识图谱
24+阅读 · 2019年4月3日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
0+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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2022年8月16日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
67+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
0+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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员