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Energy-Neutral Source-Channel Coding with Battery and Memory Size Constraints

机译：具有电池和内存大小约束的能量中性源通道编码

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We study energy management policies for the compression and transmission of source data collected by an energy-harvesting sensor node with a finite energy buffer (e.g., rechargeable battery) and a finite data buffer (memory) between source encoder and channel encoder. The sensor node can adapt the source and channel coding rates depending on the observation and channel states. In such a system, the absence of precise information about the amount of energy available in the future is a key challenge. We provide analytical bounds and scaling laws for the average distortion that depend on the size of the energy and data buffers. We furthermore design a resource allocation policy that achieves almost optimal distortion scaling. Our results demonstrate that the energy leakage of state of art energy management policies can be avoided by jointly controlling the source and channel coding rates.
机译：我们研究了能量管理策略，用于压缩和传输由能量收集传感器节点在源编码器和通道编码器之间具有有限能量缓冲区（例如可充电电池）和有限数据缓冲区（内存）收集的源数据。传感器节点可以根据观察和信道状态来调整源编码率和信道编码率。在这样的系统中，缺乏有关未来可用能源量的精确信息是一个关键挑战。我们为平均失真提供了解析边界和缩放定律，这些失真取决于能量和数据缓冲区的大小。我们还设计了一种资源分配策略，可以实现几乎最佳的失真缩放。我们的结果表明，可以通过共同控制源和通道编码速率来避免现有能源管理策略的能量泄漏。

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