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n-channel entropy-constrained multiple-description lattice vector quantization

机译：n通道熵约束的多描述点阵矢量量化

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In this paper, we derive analytical expressions for the central and side quantizers which, under high-resolution assumptions, minimize the expected distortion of a symmetric multiple-description lattice vector quantization (MD-LVQ) system subject to entropy constraints on the side descriptions for given packet-loss probabilities. We consider a special case of the general n-channel symmetric multiple-description problem where only a single parameter controls the redundancy tradeoffs between the central and the side distortions. Previous work on two-channel MD-LVQ showed that the distortions of the side quantizers can be expressed through the normalized second moment of a sphere. We show here that this is also the case for three-channel MD-LVQ. Furthermore, we conjecture that this is true for the general n-channel MD-LVQ. For given source, target rate, and packet-loss probabilities we find the optimal number of descriptions and construct the MD-LVQ system that minimizes the expected distortion. We verify theoretical expressions by numerical simulations and show in a practical setup that significant performance improvements can be achieved over state-of-the-art two-channel MD-LVQ by using three-channel MD-LVQ.
机译：在本文中，我们导出了中央和侧面量化器的解析表达式，在高分辨率假设下，这些表达式使对称多描述点阵矢量量化（MD-LVQ）系统的预期失真最小化，该系统受熵限制在侧面描述中。给定丢包概率。我们考虑一般n通道对称多描述问题的特殊情况，其中只有一个参数控制中心失真和边失真之​​间的冗余度折衷。先前在两通道MD-LVQ上的工作表明，可以通过球的归一化第二矩来表示侧量化器的失真。我们在这里表明，三通道MD-LVQ也是这种情况。此外，我们推测这对于一般的n通道MD-LVQ是正确的。对于给定的源，目标速率和丢包率，我们找到了最佳的描述数量，并构建了将预期失真最小化的MD-LVQ系统。我们通过数值模拟验证了理论表达式，并在实际设置中表明，通过使用三通道MD-LVQ，与最新的两通道MD-LVQ相比，可以实现显着的性能改进。

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