Gaussian Channel with Noisy Feedback and Peak Energy Constraint
研究了正交加性高斯白噪声信道中存在噪声反馈时，峰值能量约束下的加性高斯白噪声信道最优编码问题。如Pinsker所示，在峰值能量约束下，在无噪声反馈的情况下传送M元消息（M >= 3）的最佳误差指数严格大于没有反馈的情况。本文推广了Pinsker的结果，证明了当反馈链路中的噪声功率足够小时，通信M元消息的最佳误差指数可以严格大于无反馈时的最佳误差指数。证明涉及两个反馈编码方案。一个是由Burnashev和Yamamoto的二进制对称信道的两阶段噪声反馈编码方案激发的，而另一个是扩展Pinsker的无噪声反馈编码方案的线性噪声反馈编码方案。当反馈噪声功率$α$足够小时，线性编码方案优于两级（非线性）编码方案，并且当$α$趋于零时是渐近最优的。相比之下，当$α$相对较大时，两阶段编码方案执行得更好。
2011-08-17 cs.IT math.IT
The Gaussian Channel with Noisy Feedback: Improving Reliability via Interaction
考虑由两个独立的（前馈和反馈）加性高斯白噪声（AWGN）信道连接的一对终端，并受到各个功率约束的限制。第一终端希望以给定速率可靠地向第二终端发送信息。虽然在没有反馈和无噪声反馈的情况下的可靠性得到了很好的研究，但对有噪声反馈的情况知之甚少。在这项工作中，我们提出了一个互动的计划，显着提高了可靠性相对于无反馈设置，每当反馈信噪比（SNR）是足够大的前馈SNR。该方案结合了Schalkwijk-Kailath（S-K）编码和模格模拟传输。
2015-04-15 cs.IT math.IT
The adaptive zero-error capacity for a class of channels with noisy feedback
具有无噪声反馈的离散无记忆信道（DMC）的自适应零差错容量已被证明是正的，只要存在至少一个信道输出“不证明者”，即，不能从至少一个输入到达的信道输出。此外，只要存在一个disprover，自适应零错误容量达到香农（小错误）的能力。在这里，我们研究的DMC的零错误容量时，信道反馈是嘈杂的，而不是完美的。我们表明，噪声反馈的自适应零错误容量是下界的前向信道的零未检测到的错误容量，并表明在一定条件下，这是紧。
2017-04-04 cs.IT math.IT
KKTCode: Asymptotically Optimal Linear Codes for Noisy Feedback AWGN Channels
Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University（普渡大学埃尔莫电气与计算机工程学院）；Chungnam National University（忠南国立大学）
本文针对带噪反馈AWGN信道，提出主动编码的KKT最优线性反馈设计，渐近达到Elias-Butman逆界，并恢复被动解作为特例，解决了60年未决的最优性问题。
2026-09-29 cs.IT math.IT
Upper Bound on the Capacity of Gaussian Channels with Noisy Feedback
我们考虑一个加性高斯信道加性高斯噪声反馈。我们得到了n-块容量的上界（由Cover [1]定义）。它表明，这个上界可以通过求解凸优化问题。高斯噪声过程的平稳性假设，我们刻画的极限的n块上限，并证明了这个极限是上界的噪声反馈（香农）容量。
2012-01-07 cs.IT math.IT
On Reliability Function of BSC with Noisy Feedback
对于信息传输，使用二进制对称信道。还存在另一个有噪声的二进制对称信道（反馈信道），并且发射机经由该反馈信道无延迟地观察前向信道的所有输出。考虑指数数量的消息的传输（即传输速率为正）。可实现的解码错误指数，这样的组合的通道进行了研究。结果表明，当反馈信道的交叉概率小于某一正值时，可达误差指数优于无反馈信道的译码误差指数。
2010-11-09 cs.IT math.IT
Optimal Communication of States of Dynamical Systems over Gaussian Channels with Noisy Feedback: The Scalar Case
我们考虑的问题，通过香农高斯信道的动力系统的状态进行通信。接收机，作为一个解码器和估计器，观察噪声测量的信道输出，并在最小均方意义上的动态系统的状态的最佳估计。存在从接收器到发射器的噪声反馈。发送器观察来自接收器的噪声破坏的反馈消息以及动态系统的状态的可能的噪声测量。然后，这些测量值被用于对要在噪声高斯信道上发送的消息进行编码，其中对发送的消息施加每符号功率约束。这样，我们得到一个混合的香农的源信道编码问题和一种卡尔曼滤波问题。特别是，我们考虑两个反馈的情况下，一个是接收机测量的反馈，第二个是接收机的状态估计。我们表明，最佳的编码器和解码器是线性滤波器与有限的记忆，我们明确给出的状态空间实现的最佳过滤器。对于发射机有机会获得嘈杂的测量状态的情况下，我们得出的最佳通信方案的分离原则。此外，我们调查存在的无噪声反馈或没有反馈从接收器到发射器。对于所考虑的反馈情形，给出了稳定解存在的充分必要条件。
2015-06-01 cs.IT math.IT
On the Noisy Feedback Capacity of Gaussian Broadcast Channels
众所周知，一般来说，反馈可以扩大高斯广播信道的容量区域。这已经被证明，即使反馈是嘈杂的（或部分但完美的），只有从一个接收器。已知的反馈不扩大容量区域的唯一情况是当信道物理退化时（El Gamal 1978，1981）。在本文中，我们表明，对于一类两个用户的高斯广播信道（不一定是物理退化），被动反馈较强的用户的信号在高斯噪声损坏的链路不扩大容量区域，如果反馈噪声的方差是高于一定的阈值。
2015-02-17 cs.IT math.IT
Short-packet Transmission via Variable-Length Codes in the Presence of Noisy Stop Feedback
我们提出了一个上限的错误概率，可实现使用可变长度的停止反馈码，对于固定大小的信息有效载荷和给定的约束的最大延迟和平均服务时间。与Polyanskiy等人（2011）提出的界限（其涉及停止信号通过无噪声反馈信道发送的场景）不同，我们的界限适用于反馈链路有噪声的实际相关设置。通过数值评估我们的界限，我们说明，对于固定的延迟和可靠性的限制，在反馈链路中的噪声可以导致显着增加的最小平均服务时间，在某种程度上，固定长度的代码没有反馈可能是最好的在某些情况下。
2020-02-19 cs.IT math.IT
Deep Reinforcement Learning Autoencoder with Noisy Feedback
通信系统的端到端学习使发射机和接收机能够在任何类型的信道上针对任意性能度量进行联合优化，实现为基于深度神经网络的自动编码器。最近，提出了一种交替训练过程，其消除了对显式信道模型的需要。然而，这种方法需要在训练期间从接收器向发射器反馈实值损失。在本文中，我们首先表明，交替训练工程，即使有噪声的反馈通道。然后，我们设计了一个系统，学习传输实数在一个未知的信道没有预先存在的反馈链路。一旦经过训练，该反馈系统可用于在自动编码器的交替训练期间传达损失。加性高斯白噪声和瑞利块衰落信道的评估表明，使用建议的反馈系统训练的端到端通信系统达到相同的性能时，训练一个完美的反馈链路。
2019-06-24 cs.IT math.IT
Noisy Channel-Output Feedback Capacity of the Linear Deterministic Interference Channel
在本技术报告中，对带噪声输出反馈（IC-NOF）的双用户线性确定性（LD）干扰信道的容量区域进行了全面表征。这个结果允许识别几个不对称的情况下，其中实现信道输出反馈的发射机-接收机对中的仅一个是有益的，因为实现它在两个链路中，在可实现的个人速率和总速率的改进w.r.t.没有反馈的案例。在其他场景中，在任何发射机-接收机对中使用信道输出反馈在可实现的单独速率改进方面仅有益于两对中的一对，或者简单地，它被证明是无用的，即，即使在反馈链路中完全没有噪声的情况下，具有和不具有反馈的容量区域也是相同的。
2016-11-15 cs.IT math.IT
Joint Identification and Sensing with Noisy Feedback: A Task-Oriented Communication Framework for 6G
Technical University of Braunschweig（布伦瑞克工业大学）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文研究了在具有噪声严格因果反馈的态依赖离散无记忆信道中联合识别与感知（JIDAS）的问题，推导了容量-失真函数的上下界，揭示了噪声反馈下JIDAS的基本限制。
2026-03-31 cs.IT math.IT
Approximate Nash Region of the Gaussian Interference Channel with Noisy Output Feedback
本文对所有$η\geqslant 1$，给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道的可达纳什均衡（$η$）域。在每个发射机-接收机对选择其自己的发射-接收配置以便最大化其自己的单独信息传输速率的情况下获得该结果。在一个$η$ -NE上，任何一对的任何单边偏差都不会使相应的单个速率增加超过每个信道使用的$η$比特。
2018-09-19 cs.IT math.IT
On zero-rate error exponent for BSC with noisy feedback
对于信息传输，使用二进制对称信道。还存在另一个有噪声的二进制对称信道（反馈信道），并且发射机经由该反馈信道无延迟地观察前向信道的所有输出。被认为是一个非指数数量的消息（即传输速率等于零）的传输。可实现的解码错误指数，这样的组合的通道进行了研究。结果表明，当反馈信道的交叉概率小于某一正值时，可达误差指数优于无反馈信道的相似误差指数。所描述的传输方法和相应的错误指数的下界可以被加强，并且还可以扩展到正传输率。
2008-08-15 cs.IT math.IT
Interactive Schemes for the AWGN Channel with Noisy Feedback
本文研究了加性高斯白噪声（AWGN）信道中的通信问题。当反馈信道无噪声时，经典的Schalkwijk-Kailath（S-K）方案已知以简单的顺序方式实现容量，同时获得优于非反馈方案的可靠性。在这项工作中，我们展示了如何简单和可靠性，即使当反馈是嘈杂的，只要反馈通道是足够好的前馈通道。具体来说，我们引入了一个低复杂度低延迟的互动计划，接近容量的一个固定的比特错误概率（例如$10^{-6}$）。然后，我们建立在这个计划提供两个渐进的建设，一个基于高维格，和其他级联编码的基础上，承认一个错误指数显着超过最好的可能的非反馈指数。我们的方法是基于解释反馈传输作为一个边信息的问题，并采用了交互式模格的解决方案。
2017-01-03 cs.IT math.IT
Secrecy Capacity of the Wiretap Channel with Noisy Feedback
在这项工作中，噪声反馈的作用，提高窃听信道的保密能力进行了研究。一个模型被认为是前馈和反馈信号共享相同的噪声信道。更具体地说，一个离散的无记忆模块添加剂信道与全双工的目的节点被认为是第一，它示出了一个明智的使用反馈增加了完美的保密能力的源-目的地信道的能力，在没有窃听器。在可验证性方案中，反馈信号对应于仅对目的地已知的私钥。然后，半双工系统被认为是一种新的反馈技术，总是实现一个积极的完美的保密率（即使当源窃听信道是噪声小于源-目的地信道）的建议。这些结果取决于信道的模加性属性，目的地利用该属性在信道上执行加密而不向源泄露其密钥。
2007-10-03 cs.CR cs.IT math.IT
Throughput of One-Hop Wireless Networks with Noisy Feedback Channel
在随机连接模型下，研究了反馈信道误差对单跳无线网络吞吐量的影响。该传输策略基于激活具有最强直接链路的源-目的地对。虽然在接收侧基于信道状态信息（CSI）来识别这些激活的对，但是将经由反馈信道向发送侧提供该信息的噪声版本。这种错误会降低网络吞吐量，正如我们在本文中所调查的。我们的研究结果表明，如果反馈错误概率低于给定的阈值，网络可以容忍这样的错误没有任何显着的吞吐量损失。阈值取决于网络中的节点数量和信道衰落分布。这种分析对于设计这种网络中反馈信道的纠错码是至关重要的。
2013-08-11 cs.IT math.IT
Diversity Order Gain with Noisy Feedback in Multiple Access Channels
在本文中，我们研究了在多用户MIMO系统中，每个用户有m个发射天线和基站接收机有n个天线，使用量化反馈的分集复用折衷的反馈信道噪声的影响。我们推导出一个可实现的权衡，并使用它来表明，在SNR对称信道中，一个比特的不完美的反馈是足够的两倍，最大分集阶数为2mn相比，当没有反馈（最大是MN在复用增益为零）。此外，附加的反馈比特不会将该最大分集阶数增加到超过2mn。最后，对于更高的复用增益，也可以实现mn在非反馈系统上的上述分集阶数增益，尽管需要多于一个比特的反馈。
2008-06-10 cs.IT math.IT
Error Exponents for the Gaussian Channel with Active Noisy Feedback
我们研究了最好的指数衰减的错误的概率，可以实现在高斯信道的传输中的一个单一的位与一个活跃的噪声高斯反馈链路的块长度。我们施加一个\emph{expected}块功率约束的前向链路和研究\emph{almost-sure}和\emph{expected}块功率约束的反馈链路。在这两种情况下，最佳可实现的误差指数是有限的，并且与前向链路和反馈链路上的信噪比之间的较大者近似成比例地增长。在几乎确定块功率约束下的误差指数通常严格小于在预期约束下的误差指数。一些结果扩展到通信在任意速率低于容量和一般离散无记忆信道。
2009-09-23 cs.IT math.IT
Nash Region of the Linear Deterministic Interference Channel with Noisy Output Feedback
本文对所有的$η> 0$，刻画了带噪声信道输出反馈的两用户线性确定性干扰信道（IC）的纳什均衡（$η$）区域。作为容量区域的子集的$η$ -NE区域包含在$η$ -NE的意义上稳定的所有可达到的信息速率对的集合。更具体地说，给定$η$ -NE编码方案，不存在用于任一发射机-接收机对的替代编码方案，该替代编码方案将每个信道使用的单独速率增加多于$η$比特。作为本文结果的特例，得到了线性确定性集成电路在无反馈和有理想输出反馈情况下的$η$ -NE域等已有结果.
2017-05-11 cs.IT math.IT
Concatenated Coding for the AWGN Channel with Noisy Feedback
如果信道可以获得反馈，则开环编码的使用可以容易地扩展到闭环级联码。这可以通过引入反馈传输方案作为内码来完成。在本文中，这个过程中的情况下，当一个线性反馈方案被实现为一个内码，特别是在加性高斯白噪声（AWGN）信道与噪声反馈。首先，我们希望通过优化接收到的信噪比来获得最佳的线性反馈方案。从这个优化，一个渐近最优的线性反馈方案，并与其他知名的计划。然后，线性反馈方案被实现为在具有噪声反馈的AWGN信道上的级联码的内码。该编码不仅在误码指数界上有改进，而且在误码率和误帧率上也有改进。如果级联码的总块长为L，而内码的块长为N，则内码的块长应按N = O（C/R）的比例缩放，其中C为信道容量，R为级联码的码率。仿真与低密度奇偶检验（LDPC）和Turbo码提供显示的实际应用和出错率的好处。
2011-02-21 cs.IT math.IT
Concatenated Coding for the AWGN Channel with Noisy Feedback
如果信道可以获得反馈，则开环编码的使用可以容易地扩展到闭环级联码。这可以通过引入反馈传输方案作为内码来完成。在本文中，这个过程中的情况下，当一个线性反馈方案被实现为一个内码，特别是在加性高斯白噪声（AWGN）信道与噪声反馈。首先，我们希望通过优化接收到的信噪比来获得最佳的线性反馈方案。从这个优化，一个渐近最优的线性反馈方案，并与其他知名的计划。然后，线性反馈方案被实现为在具有噪声反馈的AWGN信道上的级联码的内码。该编码不仅在误码指数界上有改进，而且在误码率和误帧率上也有改进。如果级联码的总块长为L，内码的总块长为N，则内码的块长应按N = O（C/R）的比例缩放，其中C为信道容量，R为外码速率。低密度奇偶检验（LDPC）和Turbo码的仿真显示这些优点。
2011-02-21 cs.IT math.IT
Noisy Channel-Output Feedback Capacity of the Linear Deterministic Interference Channel
本文研究了带噪声输出反馈的两用户线性确定性干扰信道的容量域。该结果允许识别几种非对称场景，其中在发射机-接收机对中的仅一个中实施信道输出反馈与在两个链路中实施它一样有益，就可实现的单独速率和速率改进而言。没有反馈的案例。在其他场景中，在任何发射机-接收机对中使用信道输出反馈在可实现的单独速率改进方面仅有益于两对中的一对，或者简单地，它被证明是无用的，即，即使在反馈链路中完全没有噪声的情况下，具有和不具有反馈的容量区域也是相同的。
2016-01-27 cs.IT math.IT
Approximate Capacity of the Gaussian Interference Channel with Noisy Channel-Output Feedback
本文给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道（G-IC-NOF）的可扩展域和逆可扩展域。可重构区域使用随机编码参数和三种众所周知的技术获得：速率分裂、叠加编码和后向解码。利用现有的一些完全输出反馈外界以及一组新的外界，通过使用原G-IC-NOF的基因辅助模型获得的逆区域。最后，它示出的可扩展性区域和逆区域近似的G-IC-NOF的容量区域内的一个恒定的间隙，每通道使用的比特。
2016-11-14 cs.IT math.IT
On Reliability Function of Gaussian Channel with Noisy Feedback: Zero Transmission Rate
对于信息传输，使用具有独立加性高斯噪声的离散时间信道。还存在具有独立加性高斯噪声的反馈信道，并且发射机经由该反馈信道无延迟地观察前向信道的所有输出。传输的非指数数量的消息被认为是可实现的解码错误指数，这样的组合的信道进行了研究。结果表明，对于反馈信道中的任意有限噪声，可达误差指数优于无反馈信道的相似误差指数。本文中使用的传输/解码方法加强了作者用于BSC的早期方法。特别是，对于小反馈噪声，它允许获得23.6%的增益（而不是BSC之前的14.3%）。
2012-08-14 cs.IT math.IT
Approximate Capacity of the Two-User Gaussian Interference Channel with Noisy Channel-Output Feedback
本文给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道（G-IC-NOF）的可扩展域和逆可扩展域。可重构区域使用随机编码参数和三种众所周知的技术获得：速率分裂、叠加编码和后向解码。利用现有的一些完全输出反馈外界以及一组新的外界，通过使用原G-IC-NOF的基因辅助模型获得的逆区域。最后，它示出的可扩展性区域和逆区域近似的G-IC-NOF的容量区域内的一个恒定的间隙，每通道使用的比特。
2016-11-15 cs.IT math.IT
Two Models for Noisy Feedback in MIMO Channels
在文献中已经广泛地研究了分别适用于FDD（频分双工）和TDD（频分双工）系统的两种不同的反馈模型。在本文中，我们比较了这两种模式的反馈的多样性复用的权衡在终端处的信道状态信息的变化量。我们发现，当所有的不完善占，在FDD系统中的最大可实现的分集阶数匹配的TDD系统中的分集阶数。TDD系统在更高的复用增益下实现更好的分集阶数。在FDD系统中，最大分集阶数可以仅用单个比特的反馈来实现。如果接收机不知道信道状态信息，则额外的反馈比特（完美或不完美）不影响分集阶数。
2008-11-26 cs.IT math.IT
On the Semi-Decidability of Remote State Estimation and Stabilization via Noisy Communication Channels
我们考虑的任务，远程状态估计和稳定的干扰线性植物通过嘈杂的通信信道。2007年，Matveev和Savkin在这个问题和香农的零错误通信理论之间建立了惊人的联系。通过应用最近的结果的可计算性的信道可靠性函数和可计算性的有噪信道的零误差容量的Boche和Deppe，我们分析，如果在一组线性定常系统与噪声通信信道配对，它是一致可判定的图灵机是否远程状态估计和稳定是可能的。这个问题的答案在很大程度上取决于设备是否受到随机噪声的干扰。我们的分析包括有和没有信道反馈的情况下，以及一个削弱形式的状态估计和稳定。从最广泛的意义上说，我们的研究结果对计算机辅助设计和自主系统的能力产生了根本性的限制，假设它们是基于真实世界的数字计算机。
2021-03-26 cs.IT math.IT math.OC
On the Capacity Enlargement of Gaussian Broadcast Channels with Passive Noisy Feedback
众所周知，在接收机处具有独立噪声实现的平均发射功率受限的高斯广播信道（GBC）的容量区域由于因果无噪声反馈的存在而被扩大。当GBC在接收器处具有相同的噪声方差时，还已知通过仅使用无源噪声反馈来扩大容量区域是可能的。即使反馈噪声方差非常高，并且仅可从一个接收器获得，最后一个事实仍然成立。虽然这种容量扩大对于高斯BC设置中的若干其他反馈模型是可行的，但是还已知反馈不改变物理降级的广播信道的容量区域。在本文中，我们考虑了两个用户的GBC与独立的噪声实现在接收机，从接收机的反馈链路被损坏的独立的加性高斯噪声过程。我们调查了一组四个噪声方差，两个正向和两个反馈，没有容量扩大是可能的。该区域的一个尖锐的特征，即，在所呈现的区域之外的任何四倍都将导致容量增大，而在所呈现的区域之内的四倍将使容量区域保持不变。我们的研究结果导致的结论是，当前向噪声方差是不同的，太嘈杂的一个单独的接收器的反馈并不总是有利于扩大容量区域，无论是从较强的用户或较弱的，在形成鲜明对比的情况下，相等的前向噪声方差。
2020-09-18 cs.IT math.IT
Sequential decomposition of discrete memoryless channel with noisy feedback
在本文中，我们考虑一个离散的无记忆点到点信道的噪声反馈，有一个发送者的私人信息，她希望通过顺序发送符号在一个嘈杂的信道通信到一个接收器。在每次传输之后，她接收由接收器接收的符号的噪声反馈。目标是设计发送方的传输控制策略，使平均错误概率最小。这是信息分散控制的一个例子，其中两个控制者，发送者和接收者没有共同的信息。有没有方法在文献中，提供了一个概念的“状态”和一个动态的程序来找到最优的政策，这个问题在本文中，我们展示了引入一个概念的状态，基于此，我们提供了一个顺序分解的方法，找到最优的政策类马尔可夫策略相对于这个状态（不需要是全局最优的）。这允许跨时间分解问题，并将复杂度对时间的依赖性从双指数降低到线性。
2020-02-21 cs.IT cs.SY eess.SY
The Feedback Capacity of Noisy Output is the STate (NOST) Channels
我们考虑有限状态信道（FSC）的信道状态是随机依赖于以前的信道输出。我们将这些称为状态（NOST）通道的噪声输出。我们推导出NOST信道的反馈容量在两种情况下：有和没有因果状态信息（CSI）可在编码器。如果CSI不可用，则反馈容量是$C_{\text{FB}}= \max_{P(x|y')} I(X;Y|Y')$，而如果其在编码器处可用，则反馈容量是$C_{\text{FB-CSI}}= \max_{P(u|y'),x(u,s')} I(U;Y|Y')$，其中$U$是具有有限基数的辅助RV。在这两个公式中，输出过程是具有平稳分布的马尔可夫过程。导出的公式推广了文献中的特殊已知情况，如状态为独立同分布的情况。并且其中它是输出的确定性函数。$C_{\text{FB}}$和$C_{\text{FB-CSI}}$也被证明是通过凸优化问题公式计算。最后，我们提出了一个有趣的NOST信道的例子，其中在编码器处可用的CSI不增加反馈容量。
2022-01-27 cs.IT math.IT
Approximate Capacity Region of the Two-User Gaussian Interference Channel with Noisy Channel-Output Feedback
本文对带噪声信道输出反馈的线性确定性干扰信道（LD-IC-NF）的容量域进行了充分的刻画。可重复性的证明是基于随机编码参数和速率分割;块马尔可夫叠加编码;和向后解码。逆证明重用了一些现有的外边界，并包括使用基因辅助模型获得的新边界。在分析LD-IC-NF的基础上，给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道（GIC-NF）的可扩展域和逆可扩展域。最后，证明了G-IC-NF的可扩展区域和逆区域在4.4比特以内逼近了G-IC-NF的容量区域。
2018-05-19 cs.IT math.IT
Outage behavior of slow fading channels with power control using noisy quantized CSIT
本研究的主题是在多天线慢衰落信道下，量化反馈和部分功率控制的中断行为。一个固定速率的通信系统被认为是。从文献中得知，在无误差反馈的情况下，用于功率控制的中断最优量化器具有循环结构。此外，系统的分集增益与功率控制码本的基数成多项式增加。在这里，一个类似的系统进行了研究，但当反馈链路是容易出错的。我们证明，在高信噪比制度，最佳量化器结构与噪声反馈仍然是圆形的，最佳Voronoi区域是连续的非零概率区间。此外，最优功率控制码本类似于信道优化标量量化器（COSQ），即，Voronoi区域与错误的反馈信息合并。使用COSQ，系统的中断性能优于无反馈方案。然而，渐近分析表明，系统的分集增益是相同的no-CSIT计划，如果有一个非零和非零的反馈错误概率。
2008-04-04 cs.IT math.IT
Linear Coding for AWGN channels with Noisy Output Feedback via Dynamic Programming
用于在具有加性高斯白噪声（AWGN）输出反馈的AWGN信道上传送高斯消息的最佳编码方案是未知的，其中传输次数有限。即使我们将编码方案的范围限制为线性方案，推导最优编码方案仍然是一项具有挑战性的任务。用于具有噪声反馈的信道的最先进的线性方案由Chance和Love提出，其中线性方案的系数基于唯一的观测值进行数值优化[1]。在本文中，我们引入了一类新的顺序线性计划，这种信道通过引入一种新的线性状态过程在发射机和推导出最佳的顺序计划在这类计划的封闭形式，制定了一种新的动态规划（DP）。我们的经验表明，我们的计划优于国家的最先进的线性计划在[1]的噪声反馈和符合无噪声反馈的SK计划。我们还表明，在通信的消息位，而不是一个高斯消息，基于学习的方法进一步提高了可靠性的顺序线性计划。这个问题是一个分散控制的情况下，没有任何共同的信息，并尽我们所知的第一个这样的情况下，我们可以使用DP的解析解。
2022-05-23 cs.IT cs.SY eess.SY
A dynamic program for linear sequential coding for Gaussian MAC with noisy feedback
本文考虑了带噪声反馈两用户多址接入信道。存在两个具有独立消息的中继器，其通过加性白高斯信道将符号发送到接收器，接收器又通过两个独立的噪声高斯信道发送回由两个中继器接收的符号。我们考虑的情况下，当反馈是主动的，即接收器主动编码的反馈使用线性状态过程。我们提出这是一个问题的线性顺序编码在接收机和接收机，以尽量减少终端均方误差概率在接收机。这是分散控制的一个实例，在发送器和接收器处没有公共信息。在本文中，我们在发送端和接收端分别构造了两个线性控制器。由于策略和控制器的线性，所有涉及的随机变量都是联合高斯的。此外，在接收器处的相应的协方差矩阵的估计过程的消息是一个确定性的过程，这是一个函数的参数的控制器和球员的策略，因此是完美的观察到的。在此基础上，我们使用确定性动态规划来寻找最优策略和最优线性控制器。被动反馈的问题可以被认为是一种特殊情况。
2021-12-17 cs.IT cs.SY eess.SY
On Noisy ARQ in Block-Fading Channels
在有噪声的反馈信道条件下，研究了采用自适应功率分配的自动重传（ARQ）方案的数据传输效率和鲁棒性。在不同的块衰落信道假设下，研究了不同ARQ协议的长期吞吐量、时延受限吞吐量、中断概率和反馈负载。得到了功率受限吞吐量优化问题的封闭表达式，该表达式适用于不同的ARQ协议和反馈信道条件。此外，本文提出了不同的ARQ协议的反馈错误的鲁棒性的数值研究。结果表明，许多分析断言的ARQ协议是有效的，当信道保持固定在所有的重传轮，当它在每一轮（中）依赖性的变化。如所示，最优功率分配是关键的性能噪声ARQ方案时，目标是最小化中断概率。
2013-10-15 cs.IT math.IT stat.AP
Communicating Lists Over a Noisy Channel
这项工作考虑的通信场景中，发射机选择一个列表的大小K从M个消息发送到一个嘈杂的通信信道，接收机生成一个列表的大小L和通信被认为是成功的，如果在两个终端的列表的交集基数大于阈值T。在传统的通信系统中，K=L=T=1。这种设置在K，L，T和终端之间的信道的香农容量方面的基本限制进行检查。具体地说，渐近无差错通信的必要和/或充分条件。
2014-10-11 cs.IT math.IT
Effective Communications: A Joint Learning and Communication Framework for Multi-Agent Reinforcement Learning over Noisy Channels
Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
我们提出了一种新的通信“有效性问题”的公式，由Shannon和Weaver在他们的开创性工作中提出[2]，通过考虑多个代理在嘈杂的信道上进行通信，以便在多代理强化学习（MARL）框架中实现更好的协调和合作。具体来说，我们考虑一个多智能体部分可观测的马尔可夫决策过程（MA-POMDP），其中的代理，除了与环境的相互作用，也可以通过一个嘈杂的通信信道相互通信。噪声通信信道被明确地认为是环境动态的一部分，每个代理发送的消息是代理可以采取的动作的一部分。因此，智能体不仅学会了相互协作，而且学会了在嘈杂的信道上进行“有效”的通信。这个框架概括了传统的通信问题，其中的主要目标是在嘈杂的信道上可靠地传递消息，以及最近在MARL文献中受到关注的“学习通信”框架，其中底层的通信信道被假设为是无错误的。我们通过例子表明，使用建议的框架学习的联合政策优于通信被认为是单独从底层MA-POMDP。这是一个非常强大的框架，它有许多现实世界的应用，从自动驾驶汽车规划到无人机群控制，并为多用户通信系统的设计开辟了丰富的深度强化学习工具箱。
2021-04-01 cs.AI cs.IT cs.LG
Direct Quantum Communications in the Presence of Realistic Noisy Entanglement
为了实现量子互联网，量子通信需要量子节点之间的预共享纠缠。然而，最大纠缠量子态的产生和分布本身就受到量子退相干的影响。传统上，通过执行量子纠缠蒸馏和随后的量子隐形传态的连续步骤来减轻量子退相干。然而，这种常规方法强加了长的延迟。为了克服这一障碍，我们提出了一种新的量子通信方案依赖于现实的噪声预共享纠缠，它消除了标准方法中的顺序步骤造成的延迟。更准确地说，我们提出的方案可以被看作是一个直接的量子通信方案，能够提高量子比特错误率（QBER）的逻辑量子比特，尽管依赖于现实的噪声预共享纠缠。我们的性能分析表明，所提出的方案提供了竞争力的QBER，产量和有效吞吐量相比，现有的国家的最先进的量子通信方案，尽管需要更少的量子门。
2021-10-20 cs.IT math.IT quant-ph
Combining Beamforming and Space-Time Coding Using Noisy Quantized Feedback
在这项工作中，结合波束成形和空时编码的目标是获得全分集阶数，并提供额外的接收功率（阵列增益）相比，传统的空时码。在我们的系统中，我们考虑一个准静态的衰落环境，我们将高速率和低速率的反馈信道可能的反馈错误。为了充分利用反馈信息，受正交设计和预编码空时分组码的启发，提出了一类码星座，称为广义部分正交设计或广义PODs。此外，为了对反馈误差进行建模，我们假设反馈比特通过二进制对称信道（BSC）。两种情况下进行了研究：第一，当BSC的比特错误概率是已知的先验传输端，第二，当它是不知道确切。在第一种情况下，我们推导出一个最小成对错误概率（PEP）的设计准则广义POD。在此基础上设计了错误反馈信道的量化器和PODs的预编码码本。在我们的系统中的量化方案是一个信道优化矢量量化器（COVQ）。在第二种情况下，量化器和预编码器码本的设计基于类似的方法，但是具有最坏情况的设计策略。我们的合并方案的吸引人的属性是，它收敛到传统的空时编码与低速率和错误的反馈和定向波束形成与高速率和无错误的反馈。该方案对反馈信道模型失配具有良好的鲁棒性。
2008-04-22 cs.IT math.IT
The Wiretap Channel with Feedback: Encryption over the Channel
在这项工作中，噪声反馈在提高窃听信道的保密能力的关键作用。与以前的作品，其中一个无噪声的公共讨论信道用于反馈，前馈和反馈信号共享相同的噪声信道在本模型中。非常有趣的是，这种嘈杂的反馈模型被证明是更有利的，在当前的设置。更具体地说，首先考虑具有全双工目的节点的离散无记忆模加性信道，并且结果表明，明智地使用反馈增加了完美的保密能力，在没有窃听器的情况下，源-目的地信道的容量。在可验证性方案中，反馈信号对应于仅对目的地已知的私钥。在半双工方案中，提出了一种新的反馈技术，总是实现一个积极的完美的保密率（即使当源窃听信道是噪声小于源-目的地信道）。这些结果取决于信道的模加性属性，目的地利用该属性在信道上执行加密而不向源泄露其密钥。最后，将该方案推广到连续实值模$Λ$信道，证明了带反馈的完全保密容量也等于没有窃听器时的容量.
2007-04-18 cs.CR cs.IT math.IT
Noisy Interactive Quantum Communication
我们研究了在量子通信环境中，在噪声信道上模拟协议的问题。这个问题属于量子信息理论和量子通信复杂性的交叉点，并且对于交互式量子协议的最终现实应用将是重要的，对于某些问题，可以证明交互式量子协议具有比经典协议指数低的通信成本。这些是关于这个问题的量子版本的第一个结果，最初由Schulman在经典环境中研究（FOCS '92，STOC '93）。我们用误差任意小的长度$O(N)$协议来模拟长度$N$量子通信协议。在对抗性噪声下，我们的策略可以承受，对于任意小的$ε> 0$，错误率高达$1/2 -ε$时，各方预共享完美的纠缠，但经典的信道是嘈杂的。我们证明这是最优的。我们在其他几种通信模型中扩展了这些结果，包括当纠缠也有噪声时，以及当没有预共享纠缠但通信是量子和噪声时。我们还研究了随机噪声的情况下，我们提供了一些量子信道的量子容量$C_Q=0$的仿真协议，正的通信速率和没有预共享纠缠，证明了$C_Q$一般不是一个信道的交互式量子通信的能力的正确表征。我们的研究结果表明，一般的量子通信协议中，爱丽丝和鲍勃合作，这些结果特别是在量子通信的复杂性设置姚明和Cleve-Buhrman模型。
2019-06-10 cs.CC cs.IT math.IT
The Gaussian Channel with Noisy Feedback: Near-Capacity Performance via Simple Interaction
考虑由两个独立加性高斯白噪声通道连接的一对终端，并受到单独功率约束的限制。第一终端希望在给定的错误概率内可靠地向第二终端发送信息。我们构建了一个明确的互动计划，只包括（非线性）标量操作，赋予Schalkwijk-Kailath无噪声反馈计划与模运算。我们的方案实现了通信速率接近香农极限，在一个小的轮数。例如，对于$10^{-6}$的错误概率，如果反馈信道的信噪比（$\mathrm{SNR}$）超过前向信道的$\mathrm{SNR}$达$20\mathrm{dB}$，则我们的方案从香农极限开始操作$0.8\mathrm{dB}$，仅具有$19$轮的交互。相比之下，使用现有技术的前向纠错（FEC）码获得相同的性能需要延迟和复杂度增加两个数量级。在另一个极端，具有相同错误概率的最小延迟未编码系统由$9\mathrm{dB}$从香农极限有界。
2014-12-15 cs.IT math.IT
Opportunistic capacity and error exponent regions for compound channel with feedback
考虑了带反馈的复合信道上的变长通信。传统上，没有反馈的复合信道的容量被定义为在通信开始之前确定的使得通信可靠的最大速率。这种传统的定义是悲观的。在存在反馈的情况下，给出了机会主义的定义。容量被定义为在通信结束时确定的使得通信可靠的最大速率。因此，传输速率可以适应自然选择的信道。在此定义下，复合信道上的反馈通信在概念上类似于多终端通信。传输速率是一个矢量而不是一个标量;信道容量是一个区域而不是一个标量;误差指数是一个区域而不是一个标量。本文建立了带反馈的复合信道上的变长通信模型，刻画了其机会容量域，并给出了其差错指数域的下界。
2011-06-29 cs.IT math.IT
Convergence of Fundamental Limitations in Feedback Communication, Estimation, and Feedback Control over Gaussian Channels
在本文中，我们建立了连接的基本限制反馈通信，估计和反馈控制高斯信道，从统一的角度来看，信息，估计和控制。高斯上的最佳反馈通信系统必须采用卡尔曼滤波器（KF）算法，因此可以变换为同一信道上的估计系统和反馈控制系统。由此得出，通信系统的信息速率可选择地由估计系统的克拉美-罗界（CRB）的衰减速率和控制系统的波德积分（BI）给出。此外，反馈通信中的信道输入功率和信息速率之间的最佳折衷可替代地由（因果）一步预测均方误差（MSE）和（反因果）平滑MSE（指适当的形式）在估计中，并通过因果反馈调节输出方差和干扰抑制措施之间的最佳折衷（BI或反因果关系程度）。所有这些最佳权衡都可以解释为因果关系和反因果关系之间的权衡。利用这些关系，我们提供了一些新的结果，反馈码和信息论表征KF。最后，在特定维数的假设下，简要讨论了有限时域结果到无限时域的推广（本文中的渐近反馈容量问题是开放的）。
2009-10-02 cs.IT math.IT
Feedback Communication Over the BSC with Sparse Feedback times and Causal Encoding
本文针对后验匹配通信方案反馈频率高的问题，提出约束反馈回传频率的方案，实验表明在维持原高速率的前提下可大幅降低BSC通信中的反馈频率，推动后验匹配走向实用。
2024-04-15 cs.IT math.IT
Feedback Lunch: Learned Feedback Codes for Secure Communications
University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校）；Linköping University（_linköping大学）
本文研究反向退化安全通信信道，提出结合通用哈希函数和学得反馈码的模块化编码设计，探讨通信可靠性与信息泄露的权衡，展示反馈能帮助合法方协商秘密密钥，克服窃听方的优势。
2026-05-12 cs.AI cs.CR cs.IT
Efficient Feedback Design for Unsourced Random Access with Integrated Sensing and Communication
Technische Universität Dresden（德累斯顿工业大学）；Imperial College London（伦敦帝国学院）
针对无源随机接入系统，提出兼顾通信与感知的新型反馈设计，引入改进投影梯度下降算法优化误差加权组合，仿真显示其性能优于现有方案，还揭示了通信与感知的权衡关系。
2026-08-05 cs.IT eess.SP math.IT
Autocorrelation and Spectrum Analysis for Variable Symbol Length Communications with Feedback
可变长度反馈码可以提供优于固定长度反馈码或非反馈码的优点。本文主要研究非编码变码元反馈通信，分析了信号的自相关性和频谱特性。我们提供了一个数学表达式的自相关，可以进行数值计算。然后，我们数值评估的自相关和频谱的可变符号长度的信号在基于反馈的通信系统，达到一个目标的可靠性为每个符号，通过适应的符号长度的噪声实现。分析和数值结果表明，当平均符号长度固定时，频谱随信噪比变化，在高信噪比时接近定长方案。
2022-11-21 cs.IT eess.SP math.IT
One-shot purity distillation with local noisy operations and one-way classical communication
局域纯态是量子信息理论中的一个基本资源。在这项工作中，我们得到一个镜头实现的边界上的速度，当地纯度蒸馏，在单方面和双方的情况下。在这两种情况下，本地噪声操作是免费的，而在两方的情况下，也可以使用单向经典通信。此外，在这两种情况下，只要从最终的净蒸馏率中扣除，就可以借用当地的纯ANCILLA。我们得到的一次性率，写在互信息类数量，示出恢复的极限渐近独立同分布。Devetak率[PRA，2005]，直至一阶分析。
2022-08-11 cs.IT math.IT quant-ph
AnciNet: An Efficient Deep Learning Approach for Feedback Compression of Estimated CSI in Massive MIMO Systems
在大规模多输入多输出（m-MIMO）系统中，由于信道状态信息（CSI）开销过大，而反馈带宽有限，因此准确的CSI反馈对于提高系统性能具有重要作用。通过考虑由于不完美的信道估计导致的噪声CSI，我们提出了一种新的深度神经网络架构，即AnciNet，以有限的带宽进行CSI反馈。AnciNet从有噪声的CSI样本中提取无噪声特征，以实现对反馈的有效CSI压缩。实验结果表明，该方法在各种条件下均优于现有方法.
2020-08-17 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Detection over Noisy Networks: Large Deviations Analysis
我们研究了噪声网络上的共识+创新分布式检测的大偏差性能，其中时间步长k的传感器与近邻（共识）合作并吸收他们的新观测（创新）。我们表明，即使在嘈杂的通信，\emph{all sensors}可以实现指数衰减e^{-k C_{ \mathrm{dis} }}的检测错误概率，即使当某些（或大多数）传感器不能检测到的事件感兴趣的隔离。我们通过设计一个具有最优权值序列{α k}的单时间尺度随机逼近型分布式检测器来实现这一点，传感器通过该序列对邻居的消息进行加权。{α_k}的最优设计平衡了通信噪声和来自邻居的信息流的相反影响：较大的、缓慢衰减的α_k改善了信息流，但注入了更多的通信噪声。此外，我们量化的最佳可实现的C_{ \mathrm{dis} }作为传感信号和噪声，通信噪声，和网络连接的函数。最后，我们找到了一个阈值的通信噪声功率低于传感器，可以检测到的事件在隔离仍然提高其检测通过合作，通过嘈杂的链接。
2011-08-05 cs.IT math.IT
Optimized Compressed Sensing Matrix Design for Noisy Communication Channels
我们研究了一个压缩感知框架中的功率受限感知矩阵设计问题。我们采用均方误差（MSE）的性能标准，在系统中的源到传感器的信道和传感器到解码器的通信信道是嘈杂的稀疏源重建。我们提出的传感矩阵设计过程依赖于最小化MSE的下限。在一定的条件下，我们得到封闭形式的解决方案的优化问题。通过数值实验，应用实际的稀疏重建算法，我们通过与其他相关方法的比较，显示了该方案的实力。我们讨论了我们的设计方法的计算复杂性，并开发了一个等效的随机优化方法的兴趣，可以近似地解决了一个显着减少计算负担的问题。我们说明了低复杂度的方法仍然优于流行的竞争方法。
2014-09-26 cs.IT math.IT
Feedback Communication over Individual Channels
我们考虑的问题，在没有指定的数学模型的信道上进行通信。我们提出了可实现的速率作为离散和连续信道的后验已知的信道输入和输出序列的函数。此外，我们提出了一个速率自适应方案采用反馈，实现这些速率渐近没有先验知识的信道行为。
2009-08-20 cs.IT math.IT
