We analyze the finite-blocklength performance of lossy joint source-channel codes (JSCC) in an unknown-channel framework, where the true channel is unknown but the source distribution is known. We establish achievability results for mismatched-design JSCC, where the code design is based on a channel $Q_{Y|X}$ but deployed over a different channel $P_{Y|X}$. Our one-shot achievability bound allows for standard Borel alphabets for the source, reproduction, channel input and channel output. The subsequent block coding result based on the normal approximation applies to stationary memoryless sources and memoryless, possibly nonstationary channels under regularity and moment conditions. The achievability bound is given in terms of the rate-distortion and rate-dispersion functions, as well as two channel-dependent quantities that we call the mismatched-design rate and mismatched-design rate-dispersion. We use a family of Gibbs posteriors parameterized by a single scalar as decoder-side kernels, and the envelope of the corresponding achievable rates recovers the generalized mutual information. In the stationary matched setting covered by our assumptions, our result recovers the achievability part of Kostina and Verdú's 2013 Gaussian approximation result and improves its third-order term. For block erasure channels, channel mismatch incurs no first- or second-order asymptotic penalty. We then construct a channel-blind family of source-channel codes that is second-order universal over stationary block erasure channels. Our code construction uses Poisson functional representations of suitable conditional probability measures to produce the encoder and decoder outputs.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《多跳战术网络中 5G 及其他侧链路通信的作用》
专知会员服务
29+阅读 · 2024年6月6日
《战场物联网(IoBTs)安全编码协同计算设备》
专知会员服务
20+阅读 · 2024年4月27日
【资源】Blockchain 区块链中文资源阅读列表
实战 | 源码入门之Faster RCNN
计算机视觉life
19+阅读 · 2019年4月16日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16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
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
TensorFlow 资源大全中文版
数据库开发
63+阅读 · 2018年1月11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
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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
7+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
7+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
15+阅读 · 10月15日
现代电磁战:集成式系统簇时代如何实现频谱优势
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
11+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
相关VIP内容
《多跳战术网络中 5G 及其他侧链路通信的作用》
专知会员服务
29+阅读 · 2024年6月6日
《战场物联网(IoBTs)安全编码协同计算设备》
专知会员服务
20+阅读 · 2024年4月27日
相关基金
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
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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员