On the Low SNR Capacity of Maximum Ratio Combining over Rician Fading Channels with Full Channel State Information
在这封信中，我们研究了最大比合并（MRC）莱斯衰落信道的遍历容量与完整的信道状态信息（CSI）在发送端和接收端。我们专注于低信噪比（SNR）制度，我们表明，容量的规模为（L Ω/（K+L））SNR log（1/SNR），其中Ω是每个分支的预期信道增益，K是莱斯衰落因子，L是分集分支的数量。我们表明，在发射机的一位CSI反馈是足够的，以实现这种能力，使用开关功率控制方案。我们的框架可以被看作是最近建立的结果在低信噪比制度的衰落信道容量特性的概括。
2013-01-04 cs.IT math.IT
On the High-SNR Capacity of Non-Coherent Networks
我们得到的第一项在高信噪比（SNR）扩展的衰落网络的容量的发射机和接收机-而充分认识到的衰落\emph{law} -没有访问的衰落\emph{realization}。该项是$\log \log \textnormal{SNR}$的整数倍，系数具有简单的组合特征。
2004-11-29 cs.IT math.IT
On The Capacity of Low-Rank Dyadic Fading Channels in the Low-SNR Regime
该研究刻画低信噪比下低秩二元衰落信道容量，发现较高衰落严重程度反而提升容量，并推导出容量与衰落参数乘积成反比的关键结果。
2024-02-09 cs.IT math.IT
High-SNR Capacity of Wireless Communication Channels in the Noncoherent Setting: A Primer
本文，主要是教程性质，处理的问题，在高信噪比（SNR）政权的衰落信道的容量的特征。我们专注于实际相关的非相干设置，无论是发送器还是接收器都不知道的信道实现，但都知道的信道法。我们提出，在一个直观和方便的形式，两个工具，首先提出的Lapidoth和Moser（2003年），具有根本重要性的高信噪比容量分析：对偶方法和逃逸到无穷大的容量实现分布的属性。此外，我们应用这些工具来完善一些以前出现在文献中的结果，并简化相应的证明。
2011-05-06 cs.IT math.IT
On the Low-SNR Capacity of Phase-Shift Keying with Hard-Decision Detection
分析了在加性高斯白噪声（AWGN）信道和衰落信道下，接收端采用硬判决检测时，M进制PSK传输的低抗干扰能力。获得了零信噪比下容量的一阶和二阶导数的封闭式表达式。通过找到在零频谱效率下所需的宽带斜率和比特能量，分析了低带宽状态下的频谱效率/比特能量折衷。从信息理论分析中得出了实用的设计准则。衰落信道的分析进行相干和非相干的情况下，在低功率制度不知道信道的性能惩罚被确定。
2007-05-01 cs.IT math.IT
Achieving Near-Capacity at Low SNR on a Multiple-Antenna Multiple-User Channel
我们分析了多天线多用户系统的容量对服务用户数的敏感性。我们分析表明，对于一个给定的所需的总和速率，在低信噪比（信噪比）的用户子集所需的额外功率可以是非常小的，一般是远远小于在高信噪比服务于同一子集所需的额外功率。只为用户子集服务的优点有很多：多用户算法具有较低的复杂性，减少了信道状态信息的要求，并且通常具有更好的性能。我们提供了指导方针，说明要为多少用户提供服务，才能以较低的复杂性获得接近容量的性能。例如，我们展示了如何在八天线八用户系统中仅为四个用户提供服务，并且在非常低的SNR下仍与容量相差约2 dB。
2008-06-20 cs.IT math.IT
Capacity of Wireless Networks within o(log(SNR)) - the Impact of Relays, Feedback, Cooperation and Full-Duplex Operation
最近的工作已经表征了$o(\log({SNR}))$内的时变/频率选择性无线干扰网络和$X$网络的总容量，即，在高SNR（信噪比）下精度接近100%。在本文中，我们寻求类似的容量特性的无线网络中继，反馈，全双工操作，通过嘈杂的信道和发射机/接收机的合作。首先，我们考虑一个网络与$S$源节点，$R$中继节点和$D$目的地节点与随机时变/频率选择性信道系数和全局信道知识在所有节点。我们允许在所有节点的全双工操作，以及因果无噪声反馈的所有接收到的信号的所有源和中继节点。该网络的总容量被表征为$\frac{SD}{S+D-1}\log({SNR})+o(\log({SNR}))$。其结果的含义是，中继，因果反馈，通过物理信道和全双工操作的发射机/接收机的合作的能力的好处成为一个可以忽略不计的一部分，在高信噪比的网络容量。文中还指出了这一结果的一些例外。其次，我们考虑一个网络与$K$全双工节点与一个独立的消息从每个节点到每个其他节点的网络。我们发现，该网络的总容量是有界的下由$\frac{K(K-1)}{2K-2}+o(\log({SNR}))$和$\frac{K(K-1)}{2K-3}+o(\log({SNR}))$上界。
2008-02-05 cs.IT math.IT
On the Low SNR Capacity of Peak-Limited Non-Coherent Fading Channels with Memory
在渐近弱信号条件下，研究了峰值功率约束下具有记忆性的非相干平稳高斯衰落信道的容量。假设发射机和接收机都知道衰落规律，但都不知道衰落的实现。一个连接被证明之间的渐近行为的信道容量在这个制度和预测误差的渐近行为在预测衰落过程中产生的非常嘈杂的观察其过去。这种联系可以被看作是Lapidoth & Moser和Lapidoth最近的结果的低信噪比（SNR）模拟，该结果证明了高SNR容量增长与无噪声或几乎无噪声的预测误差之间的联系。我们区分两类衰退定律：“缓慢遗忘”和“快速遗忘”。对于前一类中的信道，低SNR容量由IID输入实现，而在后一类中，这样的输入通常是次优的。相反，渐近容量可以通过具有IID相位但块恒定幅度的输入来接近。
2006-04-07 cs.IT math.IT
SNR-Walls in Eigenvalue-based Spectrum Sensing
各种频谱感测方法已经被证明遭受所谓的SNR墙，SNR值低于该SNR值，无论使用多少观测，检测器都不能稳健地执行。到目前为止，基于特征值的最大最小特征值（MME）检测器一直是一个值得注意的例外。例如，已知对能量检测器的基本限制负责的接收机噪声功率的不完善知识的模型不确定性不会不利地影响MME检测器的性能。虽然加性高斯白噪声（AWGN）是无线通信中的标准假设，但对于MME检测器来说，这不是合理的假设。事实上，在这项工作中，我们证明了噪声着色量的不确定性确实会导致MME检测器的SNR墙。我们推导出一个下界的SNR墙，并评估它的例子场景。数值模拟的结果支持。
2016-10-12 cs.IT math.IT
Capacity Theorems for the AWGN Multi-Way Relay Channel
研究了L用户加性高斯白噪声多路中继信道，多个用户通过一个中继站以相同的速率进行信息交换。现有的编码策略，即，完全解码前向和压缩前向被示出为在高信噪比（SNR）处远离割集上界。已知的是，在高SNR处，压缩转发速率与容量上限之间的间隙是恒定的，并且在高SNR处，完全解码转发速率与上限之间的间隙随着SNR而增加。本文提出了一种函数-解码-前向编码策略。结果表明，当L >= 3时，完全解码转发在SNR <= 0 dB时达到最大容量，而功能解码转发在SNR >= 0 dB时达到最大容量。对于L=$，函数解码前向实现的容量渐近SNR的增加。
2010-04-14 cs.IT math.IT
Asymptotic Capacity Analysis for Adaptive Transmission Schemes under General Fading Distributions
在一般分布的衰落信道上，对几种自适应传输方案，包括最佳功率和速率自适应、仅速率自适应、信道反转及其变体，在高信噪比和低信噪比下的各态历经信道容量进行了渐近比较。分析的高信噪比的前对数常数的遍历容量揭示了存在的恒定容量之间的差异差距的计划与前对数常数？1.这些高信噪比容量差异差距的封闭形式的表达式推导出来，这是成正比的SNR损失之间的这些计划在dB尺度。这些差距中最大的一个被发现之间的最佳功率和速率自适应方案和信道反转方案。基于这些表达式，它示出的空间分集或多用户分集的存在下，使信道反转任意接近实现最佳容量在高信噪比与足够大的天线或用户的数量。低SNR分析还表明，衰落的存在可证明总是在足够低的SNR提高容量相比，加性高斯白噪声（AWGN）的情况下。数值结果证实了我们的分析结果。
2011-04-10 cs.IT math.IT
On Multipath Fading Channels at High SNR
本文研究离散时间多径衰落信道的容量。假设路径的数量是有限的，即，通道输出受当前通道输入和L个先前通道输入的影响。一个非相干信道模型被认为是发射机和接收机都不认识的衰落的实现，但都知道它的统计。重点是高信噪比（SNR）下的容量。特别是，容量预loglog-定义为限制比的容量loglog SNR的SNR趋于无穷大-进行了研究。它示出，不管路径的数量L，容量pre-loglog是1。
2008-05-01 cs.IT math.IT
On the Reliability of Estimation Bounds in Low-SNR Bistatic ISAC
University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
本文研究了低信噪比双工ISAC中估计界可靠性问题，采用ZZB替代CRB以提高估计精度并分析通信与感知性能的帕累托前沿。
2026-01-19 cs.IT math.IT
Outage Capacity of the Fading Relay Channel in the Low SNR Regime
在慢衰落场景中，节点之间的合作可以增加通信的分集量。通过分析慢衰落中继信道的中断容量，我们研究了在这种情况下的性能极限。我们的重点是低信噪比和低中断概率制度，衰落的不利影响是最大的，但合作的潜在收益。我们表明，虽然标准的放大转发协议在这种情况下表现非常差，但我们称之为突发放大转发协议的修改版本是最佳的，并实现了网络的中断容量。此外，这种性能可以在接收机处没有先验信道知识的情况下实现。相比之下，解码转发协议在这种情况下是严格次优的。我们的结果直接产生单位能量的衰落中继信道的中断容量。
2006-02-14 cs.IT math.IT
Finite-SNR Closed Form for the Square Marčenko-Pastur MIMO Capacity
University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
本研究针对方形比值的MIMO信道，通过三角参数化方法获得有限SNR下容量的闭式解，填补了该比值仅能数值计算的空白，还给出了低SNR下容量斜率的闭式结果。
2026-09-04 cs.IT math.IT
Low SNR Capacity of Keyhole MIMO Channel in Nakagami-m Fading With Full CSI
在本文中，我们得到了在独立同分布Nakagami- $m$衰落条件下，在发射机和接收机处具有理想信道状态信息的低信噪比（SNR）的锁孔多输入多输出（MIMO）信道的各态历经容量的渐近表达式。我们表明，这种锁孔MIMO信道的低信噪比容量的比例为$\frac{\textrm{SNR}}{4} \log^2 \left(1/{\textrm{SNR}}\right)$。我们的主要贡献是确定一个令人惊讶的结果，即MIMO衰落信道的低信噪比容量增加的存在下的锁眼退化条件，这是在直接对比，在高信噪比下的锁眼条件下，众所周知的MIMO容量退化。为了解释为什么秩不足的锁眼衰落信道在足够低的SNR下优于满秩MIMO衰落信道，我们注意到MIMO信道矩阵的秩在低SNR状态下没有影响，并且与纯MIMO衰落信道相比，锁眼MIMO信道的双衰落（或双散射）性质在低SNR下产生更多的机会通信，这导致容量增加。最后，我们还表明，一个简单的一个比特的信道信息的基础上的开关功率控制实现这种低信噪比的能力，令人惊讶的是，这种功率自适应是强大的，对中度和严重的衰落范围广泛的低信噪比值。这些结果也适用于作为特殊情况的锁眼MIMO瑞利信道。
2022-06-05 cs.IT eess.SP math.IT
Low SNR Capacity of Fading Channels with Peak and Average Power Constraints
在峰值和平均功率约束下，被认为是在时间上相关的平坦衰落信道。对于离散时间信道，推导出一个新的单位时间容量上界。全散射矢量通道的低SNR分析用于导出互补下限。总之，当平均功率收敛到零时，这些界限允许我们识别固定峰均比的信道容量的精确缩放。对于固定的峰值功率，当平均功率收敛于零时，上限也是渐进紧的。对于连续时间的无限带宽信道，维特比确定了M-FSK调制的容量。最近，Zhang和Laneman证明了可以用非突发信令（QPSK）来实现容量。本文的另一个贡献是在峰值和平均功率约束下获得类似的结果。
2006-04-13 cs.IT math.IT
Distribution Decomposition and Sum-Capacity Results of Two-User Optical Intensity Multiple Access Channels
本文研究了具有峰值或/和平均光强约束的两用户光强多址信道的总容量。通过利用工具，从某些maxentropic分布的分解，我们得到了几个下界的和容量。在高信噪比（SNR）的制度，一些界限渐近匹配或接近的和容量，从而关闭或减少现有的差距，高SNR的渐近和容量。在中等SNR下，一些界限也相当接近于和容量。
2023-03-22 cs.IT math.IT
Optimal Storage Allocation for Wireless Cloud Caching Systems with a Limited Sum Storage Capacity
在无线云存储系统中，恢复失败概率不仅取决于无线信道条件，而且还取决于每个分布式存储节点的存储大小。为了有效地利用有限的存储容量和性能表征的分配策略，我们渐近分析的恢复失败概率的无线云存储系统的总存储容量的限制为高信噪比制度和低信噪比制度。然后，我们找到了最佳的存储分配策略跨分布式存储节点的渐近恢复失败概率。我们的分析表明，最大的对称分配是最佳的高信噪比制度和最小的分配（$\lfloor T\rfloor$完整的存储节点和一个不完整的存储节点）是最佳的低信噪比制度，其中$T$是总的存储容量。基于数值研究，我们还表明，在中等信噪比制度，之间的平衡分配的最小分配和最大的对称分配将不需要，如果我们选择它们之间根据信噪比。
2016-06-04 cs.IT math.IT
Finite-SNR Bounds on the Sum-Rate Capacity of Rayleigh Block-Fading Multiple-Access Channels with no a Priori CSI
我们提供非渐近的上限和下限的总和速率容量的瑞利块衰落多址信道的先验信道状态信息是不可用的设置。上限依赖于一个双重公式的信道容量和假设，用户可以完美地合作。假设一个非合作的情况下，每个用户采用酉空时调制（独立于其他用户）推导出的下限。数值结果表明，在中等信噪比值下，上界和下界之间的差距已经很小。这表明通过用户合作可获得的和速率容量增益是最小的。
2015-08-09 cs.IT math.IT
High SNR Consistent Compressive Sensing
线性回归模型选择准则的高信噪比一致性问题是近年来研究的热点。然而，大多数现有的高信噪比一致性的文献处理模型阶数的选择。此外，关于子集选择程序（SSP）的高SNR一致性的有限文献仅适用于具有满秩测量矩阵的线性回归。因此，在高SNR下的欠定线性模型（也称为压缩感知（CS）算法）中使用的SSP的性能在很大程度上是未知的。本文填补了这一空白，推导出必要和充分条件的流行CS算法，如$l_0$ -最小化，基追踪去噪或LASSO，正交匹配追求和Dantzig选择器的高信噪比的一致性。必要条件分析建立CS算法的高SNR不一致时，与文献中讨论的调谐参数使用。新的调谐参数与SNR自适应开发的充分条件和SNR自适应的选择进行了讨论，分析使用收敛速度分析。CS算法与建议的调谐参数的数值显示是高信噪比一致的，并优于现有的调谐参数在中等到高信噪比制度。
2017-03-10 cs.IT math.IT stat.ML
On the High-SNR Capacity of the Gaussian Interference Channel and New Capacity Bounds
已知两用户高斯干扰信道（GIC）的容量区域上的最佳外边界是包括精灵辅助外边界的各种边界的区域的交集，其中精灵向预期接收机提供噪声输入信号。Han和Kobayashi（HK）方案提供了最著名的内界。在总容量的最佳已知的下限和上限之间的速率差保持为每个信道使用1比特，特别是在$g^2=P^{-1/3}$周围，其中$P$是对称功率约束，而$g$是对称实跨信道系数。在本文中，我们关注的是\emph{moderate interference regime}，其中$g^2\in (\max(0.086, P^{-1/3}),1)$。我们提出了一种新的上限技术，利用噪声观测干扰信号的精灵信号，并在接收机的精灵信号应用时间共享。最坏的加性噪声引理的条件版本也被引入到推导新的容量界限。结果表明，在中等干扰机制的一定范围内，总容量（容量区域）的上（外）界比现有界限更紧。使用新的上界和HK下界，我们表明，$R_\text{sym}^*=\frac{1}{2}\log \big(|g|P+|g|^{-1}(P+1)\big)$的对称真正的GIC的能力，在$0.104$位每信道使用在中等干扰制度，在任何信号噪声比（SNR）的特点。我们进一步建立了一个高信噪比的对称真实GIC的特性，其中建议的上限是最多$0.1$位远离某一HK可实现的方案与高斯信令和时间共享$g^2\in (0,1]$。特别地，$R_\te…
2017-04-19 cs.IT math.IT
Approaching Gaussian Relay Network Capacity in the High SNR Regime: End-to-End Lattice Codes
我们提出了一个自然和低复杂度的技术，实现高信噪比制度的高斯中继网络的能力。具体来说，我们建议使用端到端的结构化格码与放大和转发策略，其中源使用嵌套格码编码的消息和目的地解码的消息格解码。所有的中间中继器只是简单地放大并通过网络将接收到的信号转发到目的地。我们表明，端到端的格编码放大和转发方案的分层高斯中继网络的能力在高信噪比制度。接下来，我们扩展我们的计划下的放大转发方案，这可以被看作是一个高斯符号间干扰（ISI）信道的非分层高斯中继网络。与其他方案相比，我们的方法是显着简单，只需要格的预编码和解码的端到端的设计。它不需要网络拓扑或单个信道增益的任何知识。
2013-09-16 cs.IT math.IT
Upper Bound on the Capacity of Discrete-Time Wiener Phase Noise Channels
研究了积分转储多采样接收机在离散时间维纳相位噪声信道中的应用。推导出平均输入功率约束下的容量上限，并进行了高信噪比（SNR）分析。如果对于$0\le α\le 1$，过采样因子随着$\text{SNR}^α$增长，则容量预日志在高SNR下至多为$(1+α)/2$。
2015-03-02 cs.IT math.IT
On the Capacity of the Wiener Phase-Noise Channel: Bounds and Capacity Achieving Distributions
研究了加性高斯白噪声（AWGN）信道在时变维纳相位噪声影响下的信道容量。严格的上限和下限的能力，这条通道的发展。上界是通过使用对偶方法，并考虑一个特定的分布在输出的通道。为了降低容量，首先通过求解信道互信息的函数优化来找到实现容量的输入分布族。然后，通过Monte-Carlo模拟从建议的分布中抽取样本，得到容量的下限。所提出的实现容量的输入分布是循环对称的、非高斯的，并且输入幅度随着时间的推移而相关。所评估的容量界限对于宽范围的信噪比（SNR）值是紧的，并且因此它们可以用于量化容量。具体而言，在低SNR下的界限遵循众所周知的AWGN容量曲线，而在高SNR下，它们与相位噪声信道的文献中可用的高SNR容量结果一致。
2015-09-21 cs.IT math.IT
Low SNR Capacity of Fading Channels -- MIMO and Delay Spread
考虑离散时间瑞利衰落多输入多输出（MIMO）信道，在发送端和接收端没有信道状态信息。假设衰落在时间上是相关的，并且与天线之间无关。峰值和平均发射功率约束被施加在天线上的总和上，或者施加在每个单独的天线上。在这两种情况下，上界和渐近下界，作为信号-噪声比接近零，信道容量。归一化容量的限制下确定的总和功率约束，并为一个子类的信道，为个人的功率约束。这些结果延续到具有延迟扩展（即频率选择性衰落）的SISO信道。
2007-04-26 cs.IT math.IT
Lower Bound on the Capacity of the Continuous-Space SSFM Model of Optical Fiber
考虑了由分步傅立叶方法（SSFM）描述的光纤的离散时间模型的容量作为信噪比$\text{SNR}$和距离$K$中的段数的函数。结果表明，如果$K\geq \text{SNR}^{2/3}$和$\text{SNR} \rightarrow \infty$，所得到的连续空间无损耗模型的容量是下界由$\frac{1}{2}\log_2(1+\text{SNR}) - \frac{1}{2}+ o(1)$，其中$o(1)$趋于零$\text{SNR}$。作为$K\rightarrow \infty$，由于大数定律，符号间干扰（ISI）平均为零，并且SSFM模型倾向于对角相位噪声模型。由此可见，与在高功率下只有一个信号自由度（DoF）的离散空间模型相比，连续空间模型中的DoF的数量至少是输入维度$n$的一半。强度调制和直接检测可以达到这个速率。当$K= \sqrt[δ]{\text{SNR}}$通常以$δ$表征时，下限中的前对数。结果表明，当非线性参数$γ\rightarrow \infty$满足时，连续空间模型的容量为$\frac{1}{2}\log_2(1+\text{SNR})+ o(1)$。考虑了色散矩阵不依赖于$K$时的SSFM模型。结果表明，当$K= \sqrt[δ]{\text{SNR}}$、$δ>3$和$\text{SNR} \rightarrow \infty$为$\fra…
2021-09-26 cs.IT math.IT
On the capacity of the dither-quantized Gaussian channel
本文研究了峰值和平均功率受限的高斯信道的容量时，其输出量化使用抖动，无限电平，均匀量化器的步长$Δ$。当$Δ$趋于零时，该信道的容量趋于未量化高斯信道的容量;当$Δ$趋于无穷大时，该信道的容量趋于零.在低信号噪声比（SNR）制度，它示出，当峰值功率约束是不存在的，低SNR的渐近容量等于未量化的信道，无论$Δ$。此外，给出了有限峰均功率比的低信噪比渐近容量的表达式，并在低分辨率和高分辨率极限下进行了评估。它表明，在这种情况下，低信噪比的渐近容量收敛到未量化的信道时，$Δ$趋于零，它趋于零时，$Δ$趋于无穷大。将这些结果与（未抖动的）1比特量化的可量化性结果进行比较，观察到抖动在低精度限制中降低容量，并且它降低低SNR渐近容量，除非峰均功率比是无界的。
2014-04-25 cs.IT math.IT
Eigenvalue Based Sensing and SNR Estimation for Cognitive Radio in Presence of Noise Correlation
在这里，我们提出了一个详细的分析，在相关噪声的背景下，认知无线电（CR）的存在下，基于特征值的传感技术。我们使用一个标准的条件数（SCN）的决策统计的基础上，渐近随机矩阵理论（RMT）的决策过程。首先，在纯噪声假设和信号加噪声假设下，分析了噪声相关性对基于特征值的频谱感知的影响。其次，提出了SCN的新界限，以实现相关噪声场景中的改进感知。第三，研究了基于分数采样（FS）的SS的性能，并提出了一种根据感知性能和复杂度来确定FS速率的操作点的方法。最后，提出了一种基于接收信号协方差矩阵最大特征值的信噪比估计方法。结果表明，提出的SCN为基础的阈值提高了感知性能的相关噪声和信噪比高达0 dB的存在下，可以可靠地估计，而无需噪声方差的知识。
2012-10-21 cs.ET cs.IT math.IT
Asymptotic Capacity Results for Non-Stationary Time-Variant Channels Using Subspace Projections
在本文中，我们处理单天线离散时间平坦衰落信道。衰落过程被假定为在单个数据块的持续时间内是静止的。从块到块，允许衰落过程是非平稳的。散射体的数量限制了信道协方差矩阵的秩。信噪比（SNR）、用户速度和数据块长度定义了时变信道子空间的可用秩。可用信道子空间随着信噪比的增加而增加。这种增长的维数必须考虑到渐近容量的结果，在高信噪比制度。利用时间集中和带限序列理论的结果，我们能够定义一个SNR阈值，低于该阈值，容量将按比例增长。超过此阈值，容量将成倍增长。
2005-05-10 cs.IT math.IT
Bounds on the capacity of OFDM underspread frequency selective fading channels
近年来，在缺乏信道先验知识（非相干信道）的情况下，信道容量的分析得到了越来越多的关注，但对于一般情况，它仍然是未知的。在本文中，我们推导出的能力的非相干，欠扩展复高斯，正交频分复用（OFDM），广义平稳信道与不相关散射（WSSUS），峰值功率约束下或约束下的第二和第四时刻的发送信号。这些界限的特点是，只有系统的信噪比（SNR）和一个新定义的量称为有效的相干时间。有效相干时间的分析表明，它可以被解释为块衰落模型中的块的长度，其中具有相同SNR的系统将实现与所分析的信道中相同的容量。不同于常用的相干时间定义，它表明，有效的相干时间取决于SNR，并且是它的非增函数。我们表明，对于低SNR的容量是成正比的有效相干时间，而对于较高的SNR的相干信道容量可以实现提供的有效相干时间是足够大的。
2011-07-04 cs.IT math.IT
Error Rates of Capacity-Achieving Codes Are Convex
基于凸优化技术的广泛应用，研究了任意星座和比特映射下AWGN信道下最大似然检测器的比特出错率的凸性特性，其中也包括最大似然译码下的编码.在这种通用设置下，成对的错误概率和比特出错率被示出为在高SNR/低噪声状态下具有明确确定的边界的SNR和噪声功率的凸函数。任何码，包括容量实现码，其判决区域包括硬化的噪声球（根据信道编码定理中的噪声球硬化论点），都满足这种高SNR要求，因此在SNR和噪声功率方面都具有凸的出错率。我们推测，所有的容量实现码有凸出错率。
2010-04-15 cs.IT math.IT
A Method Beyond Channel Capacity in the Low SNR Regime: Theoretical Proof and Numerical Confirmation
提出了一种称为鸡尾酒BPSK的方法，该方法使用两个独立的BPSK流分层通过加性白高斯信道进行并行传输。该方法的关键点是将两个分层符号之间的干扰转化为一个符号具有两个可能的幅度的问题，由此我们发现第一层的可实现数据率（ADR）等于零信噪比限制下的信道容量。通过将第二层的贡献相加，我们发现两层的总ADR可以大于信道容量。基于互信息理论进行了理论证明，并给出了数值结果进行验证。
2019-03-01 cs.IT math.IT
Phase Modulation for Discrete-time Wiener Phase Noise Channels with Oversampling at High SNR
介绍了一种离散时间维纳相位噪声信道模型，在该模型中，对于每个输入符号，在输出端都有多个采样。一个下界的能力。在高信噪比（SNR）下，如果每个符号的样本数量随着SNR的平方根而增长，则容量pre-log至少为3/4。这严格大于每个符号仅具有一个样本的维纳相位噪声信道的容量前对数，其为1/2。它示出，幅度调制实现1/2的前对数，而相位调制实现至少1/4的前对数。
2014-05-12 cs.IT math.IT
The Capacity of Known Interference Channel (updated)
在本文中，我们研究已知干扰信道的容量，其中接收机知道干扰数据，但不知道干扰数据的信道增益。我们首先推导出一个紧的上限，这个已知的干扰信道的容量。在此之后，我们得到了一个封闭形式的盲已知干扰消除（BKIC）计划的信道的可达速率。我们证明，上述上限在高信噪比制度可以接近我们的可实现的速率。此外，我们的BKIC方案的可达到的速率是远远大于传统的干扰消除方案。特别地，BKIC的可实现速率在高SNR状态（非零自由度）中继续随着SNR而增加，而传统方案的可实现速率接近不随着SNR（零自由度）而改善的固定界限。
2014-09-11 cs.IT math.IT
On the Broadcast Capacity of Large Wireless Networks at Low SNR
本文主要研究在低信噪比和视距传播条件下，二维Ad Hoc无线网络中以最有效的方式广播信息的问题。提出了一种新的通信方案，其中源节点首先将其数据广播到整个网络，尽管缺乏足够的可用功率。然后，通过网络中不同节点组之间连续的来回波束成形传输来增强信号的功率，使得所有节点都能够在最后解码传输的信息。该方案是渐近实现的网络，这是表示在网络中的节点之间的衰落系数矩阵的最大奇异值的广播容量。详细的数学分析，然后提出评估这个最大的奇异值的渐近行为。
2016-01-24 cs.IT math.IT
On the Low-SNR Asymptotic Capacity of Two Types of Optical Wireless Channels under Average-Intensity Constraints
本文研究了平均强度约束下高斯与泊松光强度信道在低信噪比下的渐近容量，分别推导出其容量扩展公式，填补了现有容量差距。
2025-04-01 cs.IT math.IT
Low SNR Capacity of Noncoherent Fading Channels
离散时间瑞利衰落单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）信道被认为是在发送端或接收端没有信道状态信息。假设衰落是平稳的，并且在时间上是相关的，但是在天线之间是独立的。峰值功率和平均功率的约束施加在发射天线。对于MIMO信道，这些约束要么施加在天线上的总和上，要么施加在每个单独的天线上。对于SISO信道和MIMO信道的总功率约束，渐近容量的峰值信噪比趋于零的确定;对于MIMO信道的个别功率约束，这种渐近容量得到了一类信道称为发射可分离信道。MIMO信道与个人的功率约束的结果进行到SISO信道与延迟扩展（即频率选择性衰落）。
2008-12-15 cs.IT math.IT
On the Capacity Region of Optical Intensity Broadcast Channels
本文研究了光强广播信道（OI BC）的容量区域，其中输入受到峰值强度约束，平均强度约束，或两者兼而有之。通过利用几个随机变量的分解结果，即，均匀随机变量、指数随机变量和截尾指数随机变量，并采用叠加编码（SC）方案，推导了容量域的内界。然后，通过应用条件熵幂不等式（EPI）导出外界。在高信噪比（SNR）的制度，内界渐近匹配的外界，从而表征高信噪比的渐近容量区域。的界限也扩展到一般的K-用户BC的高SNR渐近最优性的损失。
2023-03-01 cs.IT math.IT
Capacity Bounds and High-SNR Characterization for MIMO-OWC Channels Under Average-Power Constraint
China Mobile Research Institute（中国移动研究院）；Future Research Laboratory, China Mobile Research Institute（中国移动研究院未来研究实验室）；School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；SJTU Paris Elite Institute of Technology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学巴黎卓越工程师学院）；Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系）
研究平均功率约束下MIMO-OWC信道容量，通过非负基追踪问题推导容量等价表达式，建立可计算上下界并证明高SNR下渐近紧致，数值结果改进现有界。
2026-06-28 cs.IT math.IT
Fundamental Performance Limits of Non-Coherent ISAC: A Data-Aided Sensing Perspective
本文研究了非协作ISAC系统在块衰落信道中的性能极限，通过数据辅助传感方案实现了比试点传感更高的传感精度和SNR增益。
2026-05-15 cs.IT math.IT
A Unified Framework for the Ergodic Capacity of Spectrum Sharing Cognitive Radio Systems
我们考虑一个频谱共享通信的情况下，一个主要的和次要的用户进行通信，同时，与他们各自的目的地使用相同的频率载波。在平均发射功率和瞬时干扰中断约束下，推导了衰落信道下的最优功率分布和各态历经容量。与以前的研究不同，我们假设次级用户具有交叉链路和次级链路信道状态信息（CSI）的噪声版本。推导出在这种情况下的能力后，我们提供了一个遍历能力的概括，通过一个统一的表达式，其中包括几个以前研究的频谱共享设置。此外，我们提供了一个渐近容量分析在高和低的信号噪声比（SNR）。数值结果，适用于独立的瑞利衰落信道，表明在低信噪比制度，只有辅助信道估计事项没有影响的交叉链路上的容量，而在高信噪比制度，容量，而驱动的交叉链路CSI。在此基础上，提出了一种实用的开关功率分配方案，并通过数值计算表明，该方案在高信噪比和低信噪比下都能达到最大容量
2012-11-28 cs.IT math.IT
Secrecy Capacity of the Gaussian Wire-Tap Channel with Finite Complex Constellation Input
研究了当输入来自有限复星座时离散无记忆高斯抽头信道的保密容量。它示出了一个有限的星座图的保密容量曲线的SNR绘制，对于一个固定的窃听者的信道的噪声方差有一个内部点的全局最大值。这与在高斯码本输入的情况下已知的情况相反，在高斯码本输入的情况下，保密容量曲线是SNR的有界单调递增函数。给出了BPSK、4-QAM、16-QAM和8-PSK等常用星座的频谱容量曲线，并通过仿真得到了最大信噪比。证明了有限星座的保密容量曲线只有一个最大值。
2010-10-06 cs.IT math.IT
Fully-Passive versus Semi-Passive IRS-Enabled Sensing: SNR Analysis
本文比较全无源与半无源IRS非视距感知的信噪比性能，推导出两种信道下感知SNR分别随反射单元数按N^4和N^2增长，证明全无源方案在大规模IRS时更具优势。
2023-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Capacity Limits and Multiplexing Gains of MIMO Channels with Transceiver Impairments
理想MIMO信道的容量具有高SNR斜率，其等于发射和接收天线的数量的最小值。这封信分析了当物理收发器损伤导致失真时，这一结果是否成立。我们证明分析，这样的物理MIMO信道有一个有限的容量上限，任何信道分布和SNR。因此，高SNR斜率下降到零。这似乎令人沮丧，但我们证明了令人鼓舞的结果，采用MIMO的相对容量增益至少与理想的收发器一样大。
2014-05-01 cs.IT math.IT
On the Capacity of Multiple Access and Broadcast Fading Channels with Full Channel State Information at Low SNR
本文研究了高斯多址（MAC）衰落信道在接收端和发送端具有理想信道状态信息（CSI）的低功率情况下的吞吐量容量域。我们表明，它有一个多维的矩形结构，从而简单地由单用户容量点的特点。更具体地说，我们表明，在低功率政权，容量区域的边界表面收缩到一个点对应的总和速率最大化，这一点的坐标与单用户容量界限相吻合。受此结果的启发，我们提出了一个开关计划，计算其可达到的速率，并表明，该计划实现了单用户容量的MAC信道的范围为广泛的一类衰落信道在渐近低功率制度。我们认为，这类衰落包括所有已知的无线信道的MAC信道的容量区域有一个更简单的表达，用户的平均功率约束。利用高斯MAC和广播信道（BC）的对偶性，我们推导出一个简单的表征BC容量区域在低功率制度，并表明，对于一类衰落信道（包括瑞利衰落），分时是渐近最优的。
2013-10-29 cs.IT math.IT
Capacity Results on Multiple-Input Single-Output Wireless Optical Channels
本文推导了在平均光强和峰值光强约束下，具有与信号无关的加性高斯噪声的多输入单输出自由空间光强信道容量的上界和下界。在信噪比（SNR）趋于无穷大的极限下，给出了渐近容量，在信噪比趋于零的极限下，给出了容量的精确斜率。
2017-10-25 cs.IT math.IT
Analog Network Coding in the Generalized High-SNR Regime
在最近的一篇论文[4]中，Marić等人分析了分层中继网络中模拟网络编码（ANC）在高SNR状态下的性能。他们已经证明，在ANC方案下，如果每个中继在功率约束的上界发送接收信号，则传输速率将接近网络容量。在本文中，我们考虑了一个更一般的情况下定义为广义高信噪比制度，其中在层$l$的中继与$L$层的分层中继网络不满足高信噪比条件，然后确定ANC中继方案在这样的网络。通过将节点处的接收SNR与传播的噪声相关联，我们推导出本文提出的ANC方案所能达到的速率。结果表明，在高信噪比下，随着中继接收功率的增加，可达到的ANC速率接近ANC容量的上界。两种ANC方案的比较意味着[4]中提出的方案在广义高SNR状态下可能并不总是最佳方案。结果还表明，ANC率的上限和下限在极限一致的中继在L-1层不满足高信噪比条件趋于无穷大，产生一个渐近容量的结果。
2011-06-18 cs.IT math.IT
Noncoherent ISAC over Block-Fading Channels: Asymptotic Performance Analysis
Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
研究严格非相干条件下集成感知与通信（ISAC）系统的极限性能和最优信号分布设计，在高SNR下提出感知诱导速率损失度量并优化空间功率分配，在低SNR下发现感知与通信目标可完美对齐。
2026-06-15 cs.IT math.IT
Lower Bound on the Capacity of Continuous-Time Wiener Phase Noise Channels
研究了积分转储多采样接收机在连续时间维纳相位噪声信道中的应用。推导出了具有平均输入功率约束的容量的下限，并进行了高信噪比分析。容量预对数取决于过采样因子，并且幅度调制和相位调制在高SNR下对容量的贡献并不相等。
2015-03-11 cs.IT math.IT
Outage Capacity of Incremental Relaying at Low Signal-to-Noise Ratios
研究了在慢瑞利衰落信道下无线协作网络中低信噪比下增量中继的ε中断容量。中继执行解码和转发，并在网络中采用重复编码，这在低信噪比制度下是最佳的。我们推导出一个表达式的最佳中继位置，使ε-中断容量最大化。它示出，这个位置是独立的中断概率和SNR，但只取决于由路径损耗因子表示的信道条件。我们比较了我们的结果与割集界的ε-中断容量，并证明了增量中继的ε-中断容量与割集界的比值在1/ \sqrt{2}和1之间。此外，我们推导了K继电器的情况下的ε-中断容量的下界。
2009-08-06 cs.IT math.IT
On the Capacity of MIMO Optical Wireless Channels
本文研究了一般多输入多输出（MIMO）自由空间光强信道在单输入天线峰值功率约束和所有输入天线总平均功率约束下的容量。重点是发射天线多于接收天线的情况。在这种情况下，不同的输入向量可以在输出处产生相同的分布，当它们在乘以信道矩阵的情况下产生相同的图像向量时。我们首先确定获得这些图像向量中的每一个的最节能的输入向量。在此基础上，我们推导出一个等效的容量表达式的图像向量，并建立新的下限和上限的容量的信道。当信噪比（SNR）趋于无穷大时，边界匹配，建立高SNR渐近容量。我们还描述了该信道的容量的低SNR斜率。
2020-02-03 cs.IT math.IT
Multiple Access Outerbounds and the Inseparability of Parallel Interference Channels
众所周知，并行（多载波）高斯点对点、多址和广播信道的容量可以通过对每个子信道（载波）进行单独编码来实现，其中每个子信道（载波）受到跨载波功率分配的影响。在本文中，我们表明，这样的分离不适用于平行高斯干扰信道一般。以3用户干扰信道的形式提供了一个反例，其中单独编码只能实现每载波$\log({SNR})+o(\log({SNR}))$的总容量，而仅通过跨载波联合编码实现的实际容量是每载波$3/2\log({SNR}))+o(\log({SNR}))$。作为我们的分析的副产品，我们提出了一类多址外界的3用户干扰信道的容量。
2008-02-15 cs.IT math.IT
Capacity bounds for MIMO microwave backhaul links affected by phase noise
我们提出的界限和封闭形式的高信噪比的表达受维纳相位噪声影响的多天线系统的容量。我们的结果是开发的情况下，一个单一的振荡器驱动所有的射频电路在每个收发器（常见的振荡器设置），输入信号受到峰值功率约束，和信道矩阵是确定性的。该场景与在收发器处具有足够小的天线间隔的视距多天线微波回程链路相关。对于2乘2多天线的情况下，对于维纳相位噪声过程与标准偏差等于6度，并在微波回程链路操作的中/高SNR值，在该文件中报告的上限表现出3 dB的差距，从使用64-QAM获得的下限。此外，在此SNR制度的封闭形式的高SNR的表达式是准确的。
2014-01-14 cs.IT math.IT
