Source Coding With Side Information Using List Decoding
带边信息的信源编码问题与信道编码密切相关。因此，现有的文献集中于使用最成功的信道码，即LDPC码、turbo码及其变体，来解决这个问题，假设底层信道码的经典唯一解码。在本文中，与经典解码相比，我们采取了列表解码的方法。我们表明，伴随式信源编码使用列表解码可以达到理论极限。我们认为，相对于信道编码，正确的序列从列表中产生的列表解码器可以有效地恢复在SCSI的情况下，因为我们正在处理一个虚拟的噪声信道，而不是一个真正的噪声信道。最后，我们提出了一个指导方针，用于设计建设性的SCSI计划，使用里德所罗门码，BCH码，和里德-穆勒码，这是已知的列表可解码的代码。
2010-01-16 cs.IT math.IT
Learning on JPEG-LDPC Compressed Images: Classifying with Syndromes
IMT Atlantique（大西洋电信学院）；CNRS（法国国家科学研究中心）
针对面向目标通信中传统熵编码破坏数据结构导致无法直接学习的问题，提出用LDPC码实现熵编码，结合GRU训练分类模型，结果显示其分类性能更优且模型规模更小。
2024-03-15 cs.AI cs.CV cs.IT
Game of Coding for Vector-Valued Computations
University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校）
本文提出一种扩展的编码游戏框架，用于多维欧几里得空间中的向量计算，研究了双重复代码在对抗性多数情况下玩家的均衡策略。
2026-04-10 cs.IT math.IT
Efficient Joint Network-Source Coding for Multiple Terminals with Side Information
考虑在具有多个接收终端的网络中的信源编码问题，每个接收终端都可以访问某种辅助信息。在这种情况下，标准编码技术要么解码起来过于复杂，要么需要网络-信源编码分离，从而导致次优传输速率。为了缓解这个问题，我们提供了一个联合的网络-信源编码方案的基础上矩阵稀疏化在代码设计阶段，这使得终端使用一个有效的解码过程（使用LDPC校验子解码），尽管网络编码在整个网络。通过矩阵稀疏化和率失真理论之间的一种新的关系，我们给出了最佳可实现的稀疏化性能的上下界。这些界限使我们能够分析我们的方案，特别是，表明在所有接收器具有可比的边信息（条件熵方面），或者等价地，具有弱边信息的限制下，可以实现消失的密度。结果，可以在所有终端同时进行有效解码。仿真结果激励使用该方案在非限制性的速率以及。
2011-11-24 cs.IT math.IT
A Quadratic Programming Relaxation Approach to Compute-and-Forward Network Coding Design
利用物理层网络编码，计算转发是一种很有前途的中继方案，有效地利用用户之间的干扰，从而实现高速率。在本文中，我们考虑的问题，找到最佳的整数值系数向量的计算和转发方案中的中继，以最大限度地提高计算速度在该中继。虽然这个问题原来是一个最短的向量问题，这是怀疑是NP-困难的，我们表明，它可以放松到一系列的等式约束的二次规划。松弛问题的解作为最优系数向量的实值近似，并被量化为一组整数值向量，从中选择系数向量。我们的方法的效率的关键是，实值近似的封闭形式的表达式可以推导出与拉格朗日乘子方法。数值结果表明，与现有的方法相比，我们的方法提供了相当的速度在一个令人印象深刻的低复杂度。
2016-07-07 cs.IT math.IT
Wyner-Ziv Coding in the Real Field Based on BCH-DFT Codes
我们展示了如何实数码可以用来压缩相关的源，并建立了一个新的框架分布式有损信源编码，在其中，我们将压缩的源，而不是压缩量化的源。合并和量化块的顺序的这种改变使得可以更真实地对连续值源之间的相关性进行建模，并且在源完全相关时补偿量化误差。我们专注于不对称的情况，即，在解码器处具有边信息的有损信源编码，也称为Wyner-Ziv编码。详细描述了离散傅里叶变换（DFT）码的编码和解码过程，无论是基于校验和校验的方法。我们还扩展了基于奇偶校验的方法的情况下，传输信道是嘈杂的，并执行分布式联合信源-信道编码在这种情况下。所提出的系统非常适合于低延迟通信。此外，均方重构误差（MSE）被示出为小于或接近量化误差水平，在基于二进制码的编码中的理想情况。
2013-01-02 cs.IT math.IT
Codebooks from generalized bent $\mathbb{Z}_4$-valued quadratic forms
具有小内积相关性的码本在酉空时调制、擦除信道上的多描述编码、直接扩频码分多址通信、压缩感知和编码理论中有应用。有趣的是构造码本（渐近地）实现Welch界或Levenshtein界。本文给出了一类广义Bent $\mathbb{Z}_4$值二次型，它包含Heng和Yue（Optimum codebook achieving the Levenshtein boundary from generalized Bent functions over $\mathbb{Z}_4$ . Cryptogr. Commun. 9（1），41-53，2017）。通过使用这些广义弯曲$\mathbb{Z}_4$值二次型，我们构造最佳码书实现Levenshtein界。这些码本具有参数$(2^{2m}+2^m,2^m)$和字母表大小$6$。
2019-05-21 cs.IT math.IT
Zero-Delay Lossy Coding of Linear Vector Markov Sources: Optimality of Stationary Codes and Near Optimality of Finite Memory Codes
研究了二次失真下$\mathbb{R}^d$值线性生成马尔可夫信源的最优零延迟编码（量化）问题。建立了无限时域平均成本（失真）问题的最优确定性和稳态编码策略的结构和存在性。先前的研究结果的马尔可夫源的零延迟代码的最优性无限的视野被认为是有限的字母源或，对于$\mathbb{R}^d$值的情况下，只显示存在确定性和非平稳马尔可夫编码策略或那些随机的。除了存在的结果，有限块长度（地平线）$T$的最佳编码策略的性能示出接近无限的时间范围最佳的速率$O(\frac{1}{T})$。这给出了一个明确的收敛速度，量化的近最优的有限窗口（有限记忆）代码之间的所有最佳零延迟代码。
2022-01-14 cs.IT math.IT
Lossy Compression of Exponential and Laplacian Sources using Expansion Coding
本文提出了一种通用的信源编码过扩展方法，它使压缩模拟（连续值信源）的问题简化为一组更简单的问题，即压缩离散信源。具体而言，重点是指数和拉普拉斯源的有损压缩，其随后在被量化之前使用有限字母表扩展。由于这种源的可分解性，所得到的随机变量后扩展是独立的和离散的。因此，每个扩展级别对应于独立的离散信源编码问题，并且原始问题被简化为在具有总失真约束的这些并行信源上进行编码。优化问题的任何可行解都是原始连续值源压缩问题的可实现率失真对。虽然找到这个优化问题的解决方案，在每一个失真是困难的，我们表明，我们的扩展编码方案提出了一个很好的解决方案，在低distrotion制度。此外，通过采用为离散信源编码设计的低复杂度码，总编码复杂度在实践中可以是易处理的。
2013-08-10 cs.IT math.IT
Polar Coding for Fading Channels: Binary and Exponential Channel Cases
本文提出了一种适用于衰落信道的极化编码方案，主要针对衰落二进制对称和加性指数噪声信道。针对衰落二进制对称信道，提出了一种分层编码方案，在信道使用和衰落块上都采用极化编码。接收机使用其信道状态信息（CSI）来区分状态，从而在潜在的衰落信道上构建覆盖擦除信道。通过使用该方案，在发送端没有CSI的情况下，实现了衰落二进制对称信道的容量。注意，具有BPSK调制和解调的衰落AWGN信道对应于衰落二进制对称信道，该结果覆盖相当大的实际相关信道设置集合。对于衰落加性指数噪声信道，结合极化码使用扩展编码。扩展编码将连续值信道变换为多个（独立的）离散值信道。对于扩展后的每个级别，使用先前针对衰落二进制对称信道描述的方法。理论分析和数值计算结果表明，该编码方案的容量接近在高信噪比制度。总的来说，以这种（分层）方式利用极化码使得能够在发射机处进行没有CSI的编码，同时以低复杂度接近容量。
2014-08-15 cs.IT math.IT
Binary CEO Problem under Log-Loss with BSC Test-Channel Model
在对数损失准则下，本文提出了一种有效的编码方案来解决双链二进制首席执行官问题。Courtade和Weissman已经得到了对数损失下两链路二进制CEO问题的精确率失真界。我们提出了一种基于复合LDGM-LDPC码的编码方案，以达到理论界。在所提出的编码，一个二进制量化器使用LDGM码和一个综合征编码采用LDPC码。设计了一个迭代联合译码器作为融合中心。建议的CEO解码器是基于和积算法和软估计。
2018-01-06 cs.IT math.IT
Causal Vector-valued Witsenhausen Counterexamples with Feedback
本文利用经验协调编码研究连续向量值 Witsenhausen 反例，刻画三类因果/非因果编解码场景下的可实现代价区域，并证明信道反馈仅在非因果解码时提升性能。
2024-08-06 cs.IT math.IT
Index Coding and Error Correction
带边信息的索引编码问题首先由Y. Birk和T. Kol（IEEE INFOCOM，1998年）。在目前的工作中，一个推广的索引编码方案，其中传输的符号受到错误，进行了研究。这种方案的纠错方法，和他们的参数，进行了研究。特别地，讨论了以下问题：给定索引编码方案的边信息超图和错误符号的最大数量$δ$，线性索引码的最短长度是什么，使得每个接收机都能够恢复所需的信息？该问题是经典编码理论中寻找具有一定纠错能力的最短纠错码问题的推广。建立了线性纠错索引码（ECIC）最优长度的Singleton界和另外两个界，分别称为$α$界和$κ$界.对于大的字母表，一个最佳的索引码与MDS经典代码的串联的基础上的建设，示出达到单例界。然而，对于较小的字母，这种构造可能不是最佳的。还分析了随机构造。它给出了最优线性ECIC长度的另一个不明确的界。最后讨论了线性ECIC的译码问题。如果错误向量的权重小于或等于相应ECIC的纠错能力，则示出了伴随式解码输出精确的消息。
2011-01-14 cs.IT math.IT
A Practical Approach to Joint Network-Source Coding
我们感兴趣的是如何最好地沟通一个真正的价值源的目的地（汇）在网络上的容量限制在一个集体的保真度度量在所有的汇，一个问题，我们称之为联合网络信源编码。研究表明，多描述码和适当的分集路由为联合网络-信源编码提供了一种强有力的解决方案。提出了一种系统的优化方法。它包括对网络路由进行优化，给出一个多描述码，并为相应的优化路由设计最优的多描述码。
2005-12-05 cs.IT math.IT
Analog Multiple Descriptions: A Zero-Delay Source-Channel Coding Approach
本文扩展了众所周知的信源编码问题的多描述，在其一般和基本的设置，模拟源信道编码的情况。编码解码功能，最佳映射（可能连续值）源和信道空间之间的数值推导。主要的技术工具是一种非凸优化方法，即确定性退火，最近已成功地用于其他映射优化问题。所得到的功能表现出几个有趣的结构特性，多个源间隔映射到信道空间中的同一个间隔，并始终优于已知的竞争映射技术。
2015-10-01 cs.IT math.IT
Error Correction for Index Coding with Side Information
带边信息的索引编码问题首先由Y. Birk和T. Kol（IEEE INFOCOM，1998年）。在目前的工作中，一个推广的索引编码方案，其中传输的符号受到错误，进行了研究。这种方案的纠错方法，和他们的参数，进行了研究。特别地，讨论了以下问题：给定索引编码方案的边信息超图和错误符号的最大数量$δ$，线性索引码的最短长度是什么，使得每个接收机都能够恢复所需的信息？该问题是经典编码理论中寻找具有一定纠错能力的最短纠错码问题的推广。建立了线性纠错索引码（ECIC）最优长度的Singleton界和另外两个界，分别称为$α$界和$κ$界.对于大的字母表，一个最佳的索引码与MDS经典代码的串联的基础上的建设，示出达到单例界。然而，对于较小的字母，这种构造可能不是最佳的。还分析了随机构造。它给出了最优线性ECIC长度的另一个隐式界。进一步研究了线性ECIC的纠错译码问题。它示出，为了正确地解码所需的符号，解码器需要找到的向量之一，属于一个仿射空间包含实际的错误向量。如果错误模式的权重小于或等于相应ECIC的纠错能力，则示出了综合征解码产生正确的输出。最后，静态ECIC的概念，这是适合于使用一个家庭的索引编码问题的实例，介绍。
2011-05-14 cs.IT math.IT
Compute-and-Forward on a Multiaccess Relay Channel: Coding and Symmetric-Rate Optimization
我们考虑一个系统，其中两个用户与目的地通信的帮助下，一个半双工中继。基于计算转发方案，我们开发和评估的编码策略，是网络编码的精神。在该框架中，目的地解码与所发送的码字相关的两个整数值线性组合，而不是解码用户的信息消息。两种解码方案被认为是。在第一种情况下，中继计算其中一个线性组合，然后将其转发到目的地。目的地基于直接传输计算另一线性组合。在第二种情况下，考虑到通过直接链路在目的地可用的边信息，中继使用Wyner-Ziv压缩来压缩它得到的边信息，并将其传送到目的地。然后，目的地在本地计算这两个线性组合。对于这两种编码方案，我们讨论了设计标准，并推导出允许的码率。接下来，我们解决了功率分配和整数值系数的选择，以最大限度地提高提供的码率，提出了一种迭代坐标下降方法。分析表明，第一种方案可以优于标准的中继技术，在某些制度，和第二种方案，而依赖于可行的结构格码，最多可以达到相同的性能，定期压缩和转发的多址中继网络模型，我们研究。通过数值算例说明了结果。
2013-06-08 cs.IT math.IT
Joint Network-Source Coding: An Achievable Region with Diversity Routing
我们感兴趣的是如何最好地沟通一个（通常是实值）源的目的地（汇）在网络上的容量限制在一个集体的保真度度量在所有的汇，一个问题，我们称之为联合网络信源编码。与无损网络编码问题不同，允许在接收器处对源进行有损重构。我们第一次尝试的特点，在一个给定的网络中的一组汇可实现的所有失真的集合。虽然所有可实现的失真的整个区域在很大程度上仍然是一个开放的问题，我们发现一个大的，非平凡的子集，它使用多描述编码的想法。该方法在所有平衡多描述码和所有网络流上推导出可达区域，同时允许网络节点转发和复制数据包。
2005-11-12 cs.IT math.IT
On the Separability of Ergodic Fading MIMO Channels: A Lattice Coding Approach
本文研究了具有独立衰落块的块衰落信道上的点对点通信。当发射机（CSIT）和接收机（CSIR）处的信道状态信息都可用时，大多数可实现的方案使用可分离编码，即，在不同的衰落状态上独立地和并行地编码。不幸的是，可分离编码具有缺点，包括在通信两端的大存储器需求。本文提出了一种格型编码和解码方案，实现遍历容量没有可分离的编码，格型码本和解码决策区域是通用的跨信道实现。我们首先证明了这一结果的衰落分布离散，有限的支持，其序列是鲁棒的典型。结果，然后扩展到连续衰落分布，以及多输入多输出（MIMO）系统。此外，所提出的方案的一个变体，提出了MIMO遍历衰落信道CSIR只有，在那里我们证明了存在一个通用的码本，实现有限支持衰落分布的能力在一个恒定的间隙内的速率。与文献中的其他方案相比，差距很小。还提供了对连续值衰落的扩展。
2018-08-24 cs.IT math.IT
Channel Coding based on Skew Polynomials and Multivariate Polynomials
本文利用斜多项式与多元多项式构造对偶包含码、支持受约束码及局部可恢复码，并给出交织交错码联合译码成功概率的新界。
2025-01-07 cs.IT eess.SP math.IT
Word-Valued Sources: an Ergodic Theorem, an AEP and the Conservation of Entropy
字值源$\mathbf{Y} = Y_1,Y_2,...$是通过用来自码本$\mathscr{C}$的码字顺序地编码随机过程$\mathbf{X} = X_1,X_2,...$的符号而形成的离散随机过程。这些过程经常出现在信息论中（特别是在信源编码算法的分析中），因此给出关于$\mathbf{X}$和$\mathscr{C}$的条件，使$\mathbf{Y}$满足遍历定理并具有渐近均分性质（AEP）是很有意义的。证明了：（1）若$\mathbf{X}$是渐近平均平稳的，则$\mathbf{Y}$满足逐点遍历定理并具有AEP;（2）若码本$\mathscr{C}$是无前缀的，则$\mathbf{Y}$的熵率等于$\mathbf{X}$的平均码字长度归一化的熵率.
2009-04-24 cs.IT math.IT
A Flexible Channel Coding Approach for Short-Length Codewords
这封信介绍了一种新的短长度码字的信道编码设计框架，允许通过修改一个单一的实值参数平衡位出错率地板和瀑布区之间的权衡。所提出的方法是基于结合卷积编码与$q$ -ary线性组合和不等能量分配，后者由上述参数控制。EXIT图是用来阐明相关的迭代解码器，这是在因子图方面描述的收敛特性。仿真结果表明，所提出的方案是能够调整其端到端的出错率性能有效和容易，相反，以前的方法，需要一个完整的代码重新设计时，出错率的应用程序的要求改变。仿真结果还表明，在中等范围的比特出错率，有一个小的性能损失相对于以前的方法。然而，EXIT图分析和仿真结果表明，对于非常低的比特出错率，所提出的系统将表现出比以前的方法更低的错误平层。
2012-03-22 cs.IT math.IT
Improved Modeling of the Correlation Between Continuous-Valued Sources in LDPC-Based DSC
信源之间相关性的精确建模对分布式信源编码（DSC）系统的效率起着至关重要的作用。这种相关性通常在二进制域中通过使用单个二进制对称信道（BSC）来建模，对于二进制和连续值源都是如此。我们发现，“一个”BSC不能准确地捕捉连续值源之间的相关性，一个更准确的模型需要“多个”BSC，用于代表每个样本的位数一样多。我们将这种新的模式到DSC系统，使用低密度奇偶校验（LDPC）码的压缩。标准Slepian-Wolf LDPC解码器需要稍微修改，使得所有BSC的参数被集成在对数似然比（LLR）中。此外，使用交织器，属于不同位平面的数据被混洗以在二进制域中引入随机性。新系统具有与标准系统相同的复杂度和延迟。仿真结果证明了所提出的模型和系统的有效性。
2012-11-09 cs.IT math.IT
Discrete Signaling and Treating Interference as Noise for the Gaussian Interference Channel
两个用户高斯干扰信道（G-IC）的重新审视，特别关注实际上顺从离散输入信号和治疗干扰噪声（TIN）接收器。首先研究了确定性干扰信道（D-IC），提出了在TIN下实现D-IC整个容量域的编码方案。这些计划，然后系统地转化为多层叠加编码方案的基础上纯离散输入的实值G-IC。我们的分析表明，该方案是能够实现整个容量区域内的所有信道参数的一个恒定的差距。据我们所知，这是第一个恒定的间隙下的结果，纯离散信令和TIN的整个容量区域和所有的干扰制度。此外，该方法被扩展到获得基于离散输入的复值G-IC的编码方案。对于这种情况下，最小距离和所提出的方案下TIN的可实现的速率进行了分析，其中考虑到随机相位旋转的信道引入的影响。仿真结果表明，我们的计划是能够接近容量区域的复值G-IC和显着优于高斯信令与TIN在各种干扰制度。
2021-03-17 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Linear Joint Source-Channel Coding with Delay Constraint
研究了在高斯信道和平稳远端高斯源环境下的信源-信道编码问题。假设编码器和解码器是因果关系的，并且它们的组合操作受到延迟约束。它示出，下的均方误差失真度量，从线性和时不变（LTI）类的最佳编码器-解码器对可以通过最小化的凸泛函和谱分解。要最小化的泛函是相应的维纳滤波器问题中的公知成本和由信道噪声引起的新项的和，该新项的系数是信道的信噪比的倒数。这一结果表明，也持有矢量值信号的情况下，假设并行加性高斯白噪声信道。它还表明，最佳的LTI编码器和解码器一般需要无限的内存，这意味着近似是必要的。一个数值例子，比较性能的下限所提供的率失真理论。
2012-03-28 cs.IT math.IT
Zero-Delay Rate Distortion via Filtering for Vector-Valued Gaussian Sources
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）；Aalborg University（奥尔堡大学）；University of Cyprus（塞浦路斯大学）
本文研究了向量高斯-马尔可夫源在零延迟源编码中的问题，通过非anticipative率失真函数（NRDF）作为下界，提出了一种新的反馈实现方案，并通过晶格量化与减法噪声实现预测编码，从而为零延迟向量高斯率失真函数提供了一个上界。
2018-09-30 cs.IT cs.SY eess.SY
Distributed Lossy Source Coding Using Real-Number Codes
McGill University（麦吉尔大学）
我们展示了如何实数码可以用来压缩相关的源，并建立了一个新的框架，有损分布式信源编码，在其中，我们将压缩的源，而不是压缩量化的源。合并和量化块的顺序的这种改变使得可以更真实地对连续值源之间的相关性进行建模，并且当源完全相关时校正量化误差。详细描述了离散傅里叶变换（DFT）码的编码和解码过程。重建信号，在均方误差的意义上，被认为是优于在传统的方法。
2012-06-19 cs.CV cs.IT cs.NI
A Correlation Measure Based on Vector-Valued $L_p$-Norms
本文引入了一种新的二体量子态关联测度。该度量依赖于参数$α$，并且根据向量值$L_p$ -范数来定义。该度量在$α$互信息的指数的常数内，并且减少到$α=1$的迹范数（总变差距离）。我们将证明一些解耦型定理在这种措施的相关性，并提出了一些应用在隐私放大以及在绑定的随机编码指数。特别地，我们根据\emph{Csiszár's proposal}建立了关于$α$互信息的窃听信道的保密指数的界（在总变差度量下）。
2018-05-21 cs.IT math.IT quant-ph
Bosonic Dirty Paper Coding
单模玻色子信道的调制中的经典干扰和边信息在发射机解决。该模型可以看作是经典随机参数高斯信道的量子对应。基于Costa的dirty-paper结果（1983），即使当解码器没有边信息时，也可以消除信道参数的影响，并且与输入功率约束无关。对于零差和外差检测与相干状态协议，该模型减少到一个经典的信道，无论是实值或复值高斯噪声。因此，通过应用Costa的脏纸编码策略，我们观察到经典干扰的影响也可以被消除。然后，我们考虑玻色子信道的联合检测，经典的结果不适用，并推导出一个脏纸编码下界。此外，考虑到一个纯损失玻色子信道的特殊情况下，我们证明了脏纸编码的最佳系数不一定是在经典设置的MMSE估计系数。
2021-05-11 cs.IT math.IT quant-ph
Modulo Quantization Coding for Primitive Relay and Diamond Channels with Correlated Noises
Edward S. Rogers Sr. Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto（多伦多大学爱德华·S·罗杰斯电气与计算机工程系）
提出模量化编码方案，利用终端间共享的噪声分量，在相关高斯噪声下实现低复杂度高效传输，优于已知界限并接近容量。
2026-07-24 cs.IT math.IT
Lattices from Linear Codes: Source and Channel Networks
在本文中，我们考虑的一组可实现的速率和失真在一个广泛的类的多终端通信的情况下，一般连续值的源和信道的信息理论表征。提出了一个框架，它涉及精细离散化的源和信道变量，然后通过通信所产生的离散化网络。为了评估基本的性能限制，收敛结果的信息措施下，建议的离散化过程。利用这个框架，我们考虑了带边信息的点到点信源编码和信道编码、带失真约束的分布式信源编码、函数重构问题（二助一）、多址信道计算、干扰信道和多描述信源编码问题。我们构造格状码一般的来源和渠道，并得出内界的可实现的速率和失真，在这些通信场景。
2022-02-23 cs.IT eess.SP math.IT
Applications of Universal Source Coding to Statistical Analysis of Time Series
Siberian State University of Telecommunications and Informatics（西伯利亚国立电信与信息大学）
我们展示了如何通用代码可以用来解决一些最重要的时间序列统计问题。根据定义，通用代码（或通用无损数据压缩器）可以将由平稳和遍历源生成的任何序列渐近压缩到香农熵，而香农熵又是无损数据压缩器可实现的最佳比率。本文研究了有限字母表时间序列和实值时间序列的极限概率估计、实值时间序列的密度估计、在线预测、回归、分类等问题（或附带信息的问题）以及以下假设检验问题：拟合优度检验或同一性检验，以及序列独立性检验。值得注意的是，所有问题都是在经典数理统计的框架内考虑的，另一方面，日常的数据压缩（或存档）方法可以用作估计和测试的工具。事实证明，在实践中应用时，建议的方法和测试往往比已知的方法和测试更强大。
2008-09-07 cs.AI cs.IT math.IT
Joint Source-Channel Coding for Semantics-Aware Grant-Free Radio Access in IoT Fog Networks
针对物联网（IoT）系统研究了一种雾无线接入网络（F-RAN）架构，在该物联网系统中，无线传感器监测多个多值事件，并使用免授权随机接入在上行链路中向多个边缘节点（EN）发送。每个EN经由有限容量前传链路连接到中央处理器（CP）。在传统的信息不可知协议的基础上单独的源信道（SSC）编码，其中每个设备使用一个单独的码本，本文认为，通过非正交的广义的基于类型的多址接入（TBMA）的联合源信道（JSC）编码的基础上，以信息为中心的方法。通过利用观察到的信号的语义，测量相同事件的所有传感器共享相同的码本（具有非正交码字），并且对事件进行相同局部估计的所有这样的传感器发送相同的码字。F-RAN架构直接检测事件值，而无需首先对每个设备执行单独解码。云和边缘检测方案的贝叶斯消息传递的基础上设计和云和边缘处理之间的权衡进行评估。
2021-01-27 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Source-Channel Coding and Bayesian Message Passing Detection for Grant-Free Radio Access in IoT
考虑一个物联网（IoT）系统，它通过共享相同带宽的多个传感器来监视多个多值事件。每个传感器测量与一个或多个事件相关的数据，并在相应事件处于活动状态时使用免授权随机访问与基站的融合中心进行通信。基站旨在检测活动事件，并且针对每个活动事件，确定描述每个活动事件的状态的标量值。基于分离源信道（SSC）编码的传统解决方案将为每个传感器使用分离的码本，并且在基站处解码传感器的发送分组，以便随后执行事件检测。相比之下，本文考虑了一种潜在的更有效的解决方案，通过基于类型的多址接入（TBMA）的非正交推广的联合信源信道（JSC）编码的基础上。因此，测量相同事件的所有传感器共享相同码本（具有非正交码字），并且基站直接检测事件的值，而无需首先对每个传感器执行单独解码。提出了一种新的贝叶斯消息传递检测方案的TBMA为基础的协议，其性能相比，传统的解决方案。
2019-10-25 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Gaussian Strategies for Vector-valued Witsenhausen Counterexample with Non-causal State Estimator
研究向量值Witsenhausen模型，刻画第一决策者功率成本与第二决策者估计成本的最优权衡，发现时分仿射策略为最佳线性方案，但非因果块编码方案性能更优。
2024-08-23 cs.IT math.IT math.OC
On Optimal Zero-Delay Coding of Vector Markov Sources
研究了由噪声过程驱动的向量值马尔可夫源的最优零延迟编码问题，通过随机控制问题框架分析了最优量化策略的存在性和结构，证明了在有限时间范围内，当允许凸码单元量化器时，存在最优零延迟量化策略，并扩展到线性二次高斯问题。
2014-08-08 cs.IT cs.SY eess.SY
Coding Theorem and Converse for Abstract Channels with Time Structure and Memory
本文证明了一类具有时间结构的抽象平稳信道的编码定理及其逆定理，其中包括Kadota和Wyner（1972）关于连续时间实值信道的结果作为特例。作为主要贡献的编码定理证明了一个显着较弱的条件下的通道输出记忆-称为总遍历w.r.t.有限的字母块无记忆输入源-并在一个关键的放松的可测量性要求的通道。这些改进是通过引入一个合适的表征信息速率容量。它示出的$ψ$混合输出记忆条件所使用的Kadota和Wyner是相当限制性的，并排除重要的信道模型，特别是高斯信道的类。事实上，证明对于高斯（例如，衰落或加性噪声）信道时，$ψ$混合条件等效于有限输出存储器。此外，它表明，Kadota和Wyner的可测性要求不满足相关的连续时间信道模型，如线性滤波器，而本文中使用的条件是满足这些模型。此外，弱逆推导出所有平稳信道的时间结构。该算法灵活地考虑了码间干扰和输入约束，包括幅度和平均功率约束。制定严格的数学条款完整，明确，透明的证明。作为一个副产品的差距证明卡多塔和Wyner -说明了一个反例-是关闭提供一个正确的证明引理的单调性的一些序列的规范化互信息量。建立了一个抽象的框架，以统一的方式处理离散和连续时间通道的记忆和任意字母。
2018-04-16 cs.IT math.IT
Joint fixed-rate universal lossy coding and identification of continuous-alphabet memoryless sources
在连续字母表无记忆信源的固定速率有损编码环境下，考虑了联合通用信源编码和识别问题。对于一类广泛的有界失真测度，证明了任何紧参数化的$\R^d$ -值i.i.d.源的绝对连续分布，满足适当的平滑度和Vapnik-Chervonenkis学习条件，承认一个联合计划的通用有损块编码和参数估计，这样，当块长度$n$趋于无穷大，开销每字母率和失真冗余收敛到零，分别为$O(n^{-1}\log n)$和$O(\sqrt{n^{-1}\log n})$。此外，有源源可以在解码器处被确定为半径为$O(\sqrt{n^{-1} \log n})$的球，在变距离中，渐近地几乎肯定。该系统具有有限的内存长度等于块的长度，并可以被认为是一个时不变的非线性滤波器的块的应用程序与初始条件确定从前一个块。与现有的几个通用矢量量化方案，其中不包括参数估计明确的比较，并概述了无限失真措施的扩展。最后，有限的混合类和指数家庭的参数源承认联合通用的压缩和建模方案的研究在这里给出明确的例子。
2007-05-17 cs.IT cs.LG math.IT
Deep Joint Source Channel Coding for WirelessImage Transmission with OFDM
University of Michigan（密歇根大学）
提出了一种基于深度学习的联合信源信道编码（JSCC）方案，用于具有非线性信号限幅的多径衰落信道中的无线图像传输。提出的编码器和解码器使用卷积神经网络（CNN）和直接映射的源图像到复值基带样本的正交频分复用（OFDM）传输。所提出的模型驱动的机器学习方法消除了对单独的源和信道编码的需要，同时集成了OFDM数据路径以应对多径衰落信道。端到端JSCC通信系统将可训练的CNN层与表示多径信道模型和OFDM信号处理块的不可训练但可区分的层组合。我们的研究结果表明，通过将OFDM基带处理块注入到机器学习框架中来注入领域专家知识，与非结构化CNN相比，显着提高了整体性能。我们的方法优于传统的计划，采用国家的最先进的，但单独的源和信道编码，如BPG和LDPC与OFDM。此外，我们的方法被证明是强大的，对非线性信号削波在OFDM的各种信道条件下，不匹配的模型参数在训练过程中使用。
2021-05-24 cs.IT cs.LG eess.SP
SoftBinary Coding: A New Information-Theoretic Neural Compression Paradigm
Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦顿工程学院）；Cornell University（康奈尔大学）
提出软二进制编码（SBC），通过随机二进制潜变量空间和快速二进制信道模拟，克服非线性变换编码的局限性，在信息论源上达到最优率失真界，并在独立同分布源的矢量量化上超越网格编码量化。
2026-06-28 cs.IT eess.SP math.IT
Function-Correcting Codes for Insertion-Deletion Channel
Indian Institute of Technology (ISM), Dhanbad（印度技术学院（ISMT））
针对插入和删除信道，提出函数纠正码框架，定义插入/删除/插入删除函数纠正码并证明等价性，推导最优冗余的上下界，并针对局部有界函数、VT综合征函数等给出冗余界。
2026-07-02 cs.IT math.IT
Function-Correcting RT Codes: A Coding Framework for Parallel Channels
Central China Normal University（华中师范大学）；LAGA, Department of Mathematics, Universities of Paris VIII and Paris XIII, CNRS, UMR 7539 and Telecom ParisTech（巴黎第八大学和巴黎第十三大学数学系 LAGA，CNRS，UMR 7539 和巴黎电信学院）
本文受函数校正码和RT度量启发，引入函数校正RT码，通过建立与不规则RT距离码的联系推导冗余界，对任意函数及特定函数类分析最优冗余界，给出RT权重分布函数的显式构造，扩展了函数校正码理论，为并行信道通信提供新工具。
2026-07-22 cs.IT math.IT
Optimizing Secrecy Codes Using Gradient Descent
本文提出一种基于梯度下降的陪集保密码优化方法，利用连续值函数和约束处理生成高性能码，在多数码长下优于现有构造，尤其优于短块长度下的容量可达码。
2024-05-24 cs.IT math.IT
Deep Joint Source-Channel Coding for Wireless Image Transmission
University College London（伦敦大学学院）；Imperial College London（帝国理工学院）
我们提出了一种联合信源和信道编码（JSCC）技术的无线图像传输，不依赖于显式编码的压缩或纠错，而是直接映射的图像像素值的复值信道输入符号。我们通过两个联合训练的卷积神经网络（CNN）来参数化编码器和解码器功能，并且可以被认为是中间具有代表噪声通信信道的不可训练层的自动编码器。我们的研究结果表明，所提出的深度JSCC方案优于数字传输级联JPEG或JPEG 2000压缩，具有在低信噪比（SNR）和信道带宽值下实现信道编码的能力，在存在加性高斯白噪声（AWGN）。更引人注目的是，深度JSCC不受“悬崖效应”的影响，并且当信道SNR相对于训练期间假设的SNR值变化时，它提供了适度的性能降级。在慢瑞利衰落信道的情况下，深度JSCC学习噪声弹性编码表示，并在所有SNR和信道带宽值下显著优于基于分离的数字通信。
2019-06-17 cs.IT cs.LG eess.SP
Unlocking High-Fidelity Analog Joint Source-Channel Coding on Standard Digital Transceivers
Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）；Macau University of Science and Technology（澳门科技大学）
D2AJSCC通过利用正交频分复用的子载波结构，实现高保真模拟联合源信道编码在标准数字收发机上的部署，解决了硬件-软件不匹配问题。
2026-03-10 cs.IR cs.IT math.IT
The Rate-Distortion-Perception-Classification Tradeoff: Joint Source Coding and Modulation via Inverse-Domain GANs
School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院）；School of Electronics and Information Engineering, Guangxi Normal University（广西师范大学电子与信息工程学院）；School of Engineering & Physical Sciences, Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学工程与物理科学学院）
本文研究联合信源编码与调制（JSCM）中的率-失真-感知-分类（RDPC）权衡，提出RDPCO和基于逆域生成对抗网络（ID-GAN）的两种图像压缩算法，仿真证明其优于传统分离式方法和现有深度JSCM架构。
2024-06-06 cs.AI cs.CV cs.IT
Frame Codes for the Block-Erasure Channel -- Extended Version
本研究将随机均匀擦除下的帧码模型推广到块擦除信道，提出调整等角紧框架（ETF）码适配块擦除的方法，找到块内相关性最小的帧，性能优于ETFs，适用于多天线NOMA-CDMA和空间分组STC等场景。
2025-01-18 cs.IT eess.SP math.IT
Quantitative Coding and Complexity Theory of Continuous Data
解决计算问题需要固定输入和输出的编码：将图形编码为邻接矩阵，将字符编码为整数，将整数编码为位串，反之亦然。对于这样的离散数据，实际的编码通常是直接的和/或复杂的-理论上是不重要的（比如说，直到多项式时间）;但是对于连续数据，实数已经自然地提出了各种编码（所谓的代表）具有非常不同的属性，范围从可计算的“不合理的”二进制扩展，通过定性多项式，甚至线性复杂性-理论上“合理的”签署，数字扩展但是，如何区分微积分和数值中常见的其他空间（如Sobolev）的不合适的编码？关于定性的可计算性，Kreitz和Weihrauch（1985）已经将可容许性确定为无限二元序列在康托空间上的表示是“合理的”的关键标准。[doi：10.1007/11780342_48]。将拓扑空间上的可计算性细化为度量空间上的复杂性，发展了多项式/线性可容许性理论，作为定性可容许性的两个定量细化。我们还将数量容许性重新表述为表示及其集值逆的数量连续性，后者采用了[doi：10.4115/jla.2013.5.7]多函数的“序列”连续性的新概念。通过建立紧超度量空间之间的集值函数的定量连续选择定理，我们可以将上述定量主定理从函数推广到集值函数，也就是搜索问题。更高类型的复杂性是通过将Cantor（和Baire）的基空间编码推广到其他（紧凑）ULRA度量空间来捕获的。
2021-08-24 cs.IT cs.LO math.IT
Universal coding, intrinsic volumes, and metric complexity
本研究在高斯设定下研究序列预测的极小极大遗憾，将其与凸集的内蕴体积和Wills泛函关联，并推广了比较原理，为非凸情形提供了度量性质的精确估计。
2025-04-07 cs.IT math.IT math.MG
Cross-Attention Message-Passing Transformers for Code-Agnostic Decoding in 6G Networks
Institute of Artificial Intelligence, Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（人工智能研究院，POSTECH大学）；Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Ulsan（电子电气与计算机工程系，乌山大学）；Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University（电气与计算机工程系，全北国立大学）；Department of Electrical Engineering, Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（电气工程系，POSTECH大学）；Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电气与计算机工程系，首尔国立大学）
本文提出基于交叉注意力消息传递Transformer的AI原生代码无关解码器，通过CrossMPT、FCrossMPT和CrossED实现单一模型对多种码型的统一高性能解码，为6G信道编码提供灵活可扩展的解决方案。
2025-06-22 cs.IT cs.LG eess.SP
