Incremental Relaying for the Gaussian Interference Channel with a Degraded Broadcasting Relay
本文研究了带内接收带外发送中继的两用户高斯中继干扰信道的增量中继策略，其中中继和两个接收机之间的链路被建模为退化的广播信道。结果表明，广义散列和转发（GHF）可以实现该信道的容量区域内的一个恒定的比特数在一定的弱中继制度，其中的发射机到中继链路增益不是无限强于发射机和接收机之间的干扰链路。GHF中继策略理想地适合于广播中继，因为它可以以增量方式实现，即，到一个接收机的中继消息是到另一个接收机的消息的降级版本。在高信噪比（SNR）状态下的广义自由度（GDoF）分析表明，在对称信道设置中，每个公共中继比特可以根据操作状态渐进地将和速率提高大约一个比特或两个比特，并且速率增益可以被解释为仅来自公共消息速率的提高，或者可替换地，在非常弱的干扰状态下，仅仅来自私有消息的速率改进。此外，本文研究了一个不对称的情况下，中继只有一个单一的链接到一个目的地。结果表明，只有一个中继目的地链路，近似容量区域可以建立一个较大的政权的信道参数。此外，从GDoF的角度来看，由于中继的总容量增益现在可以被认为是仅来自信号中继或仅来自干扰转发。
2012-12-12 cs.IT math.IT
Slepian-Wolf Coding for Broadcasting with Cooperative Base-Stations
我们提出了一个基站（BS）的合作模型，用于在蜂窝或异构网络中广播离散无记忆源。该模型允许接收方使用辅助BS来提高网络性能，并且允许接收方具有关于源的先验边信息。我们建立模型的信息理论的限制，在两种操作模式：在模式1中，帮助BS的信道码字由主BS发送的信息，并在模式2中，他们提供相关的边信息的源。用于模式1的最优代码在辅助BS处使用\emph{hash-and-forward coding};而在模式2中，最优代码在辅助BS处使用来自Wyner的\emph{helper source-coding problem}的源代码。我们证明了这两种方法的最优性通过一个新的列表解码推广[8，Thm。6]，并在这样做时，显示模式1和2之间的操作二元性。
2014-11-10 cs.IT math.IT
Re-Rooting-Based Fault-Tolerant Broadcasting in Dense Gaussian Networks
Kuwait University（科威特大学）
针对密集高斯网络中节点故障导致广播中断的问题，提出一种基于动态源重定位（重定根）的轻量级容错广播方法，通过将故障节点置于叶节点位置避免转发，单故障和双故障下分别保证重定根距离为网络直径，广播完成时间不超过2k步。
2026-06-16 cs.DC cs.IT cs.NI
Multi-Orientation Edge-Minimum Repair for Non-Redundant Fault-Tolerant Broadcasting in Dense Gaussian Networks
Department of Computer Science, Faculty of Science, Kuwait University（科威特大学理学院计算机科学系）
针对密集高斯网络中的非冗余广播修复问题，提出多方向边最小修复（MOEM）方法，通过选择容错方向、收缩故障剪枝树并利用跨组件修复边重构生成树，证明在单双故障下修复边数最少且深度不超过k+2。
2026-06-17 cs.DC cs.IT cs.NI
Jointly Broadcasting Data and Power with Quality of Service Guarantees
在这项工作中，我们考虑的情况下，能量收集无线电设备发送信息到多个接收器，同时为他们供电。除了收集输入射频（RF）能量之外，接收器还从其环境（例如，太阳能）}。该通信框架由具有能量收集发射器和接收器的衰落高斯广播信道（GBC）捕获。为了在接收机之间的数据接收中确保{一些服务质量（QoS）}，我们对数据传输施加\textit{minimum-rate}要求。对于设置在适当的位置，我们的特点是在联合传输的信息和功率的QoS保证的基本限制，为三个主要的接收机结构，即\textit{ideal}，\textit{time-switching}和\textit{power-splitting}。我们表明，时间切换接收器可以{切换}之间的{信息接收模式}和{能量收集模式}，\textit{without}的发射机的知识相同和\textit{without}任何额外的\textit{rate loss}。我们还证明，对于相同的功率传输量，平均而言，功率分配接收器支持更高的数据率相比，时间切换接收器。
2016-12-13 cs.IT math.IT
Closed-Form and Constant-Time New-Source Selection for Fault-Tolerant Broadcasting in Dense Gaussian Networks
Kuwait University（科威特大学）
针对密集高斯网络中的容错广播，提出一种基于商格感知的代数构造方法，实现常数时间的新源计数和选择，无需网络扫描，速度提升5.92倍。
2026-06-18 cs.DC cs.IT cs.NI
Broadcasting over the Relay Channel with Oblivious Cooperative Strategy
本文研究了具有两个用户（或两个可能的信道结果）的同时中继信道上的信息传输问题，其中一个用户采用解码转发（DF）策略，另一个用户采用压缩转发（CF）策略。在这种设置中，假设源希望向每个用户（或信道结果）发送公共和私有信息。这一问题涉及：（i）在具有不同中继策略的广播中继信道（BRC）上的信息传输，以及（ii）在源不注意中继的编码策略的常规中继信道上的信息传输。提出了一种新的编码，同时结合DF和CF计划，并推导出一般的无记忆BRC的情况下的容量区域的内界。作为特殊情况下，高斯BRC的研究表明，通过建议的广播编码的共同速率可以提高现有的战略相比。这些结果的应用出现在广播场景中的中继或在无线场景中的源不知道是否与源或与目的地的中继并置。
2010-10-19 cs.IT math.IT
Interference Mitigating Satellite Broadcast Receiver using Reduced Complexity List-Based Detection in Correlated Noise
最近的商业趋势是将较小的碟形天线用于卫星接收器，以及广播卫星的密度不断增加，这使得应用鲁棒的相邻卫星干扰（ASI）消除方案成为必要。这种轨道密度增长以及较小碟形天线的较宽波束宽度已经在卫星接收器处强加了过载情况，其中发射卫星的数量超过碟形天线处的接收元件的数量。为了确保在这种实际情况下的成功操作，我们提出了一种卫星接收器，通过减轻来自相邻卫星的干扰来增强来自所需卫星的信号检测。为此，我们提出了一个降低复杂度的列表为基础的组明智的搜索检测（RC-LGSD）接收机的假设下，空间相关的加性噪声。为了进一步提高检测性能，建议的卫星接收机利用一个新设计的白化滤波器，以消除噪声参数之间的空间相关性，同时也适用于预处理器，最大限度地提高信号与干扰加噪声比（SINR）。在实际场景下的大量仿真表明，所提出的接收机提高了卫星广播系统的性能，在存在ASI相比，现有的方法。
2014-04-25 cs.IT math.IT
On Optimal Distributed Joint Source-Channel Coding for Correlated Gaussian Sources over Gaussian Channels
本文研究了高斯多址接入信道（GMAC）上相关高斯信源的分布式联合信源-信道编码问题。在解码器和/或编码器处可以存在边信息。首先，我们专门一个一般的结果（在MAC与边信息的相关源的传输），以获得足够的条件，在高斯MAC的可靠传输。该系统不满足信源信道分离。本文研究并比较了现有的三种信源-信道编码联合编码方案.我们表明，这些计划是最佳的，在不同的情况下。放大转发（AF）方案简化了编解码器的设计，但在低信噪比下是最优的，而在高信噪比下不是。另一种方案在高信噪比下是渐近最优的。第三种编码方案对于正交高斯信道是最佳的。我们还表明，AF是接近正交信道的最佳方案，即使在高信噪比。
2009-05-14 cs.IT math.IT
Broadcasting with an Energy Harvesting Rechargeable Transmitter
在本文中，我们研究了在两个用户的加性高斯白噪声（AWGN）广播信道，发射机能够收获的能量从性质，使用可充电电池的传输完成时间最小化问题。收集的能量被建模为在传输过程中随机到达发射机。发送器有固定数量的数据包要传送到每个接收器。我们的目标是最小化两个用户的所有数据包被发送到各自目的地的时间。为此，我们优化的发射功率和传输速率为两个用户。我们首先分析了最优传输策略的结构特性。我们证明了最优总发射功率与最优单用户发射功率具有相同的结构。我们还证明了存在一个截止功率水平的较强的用户。如果最佳总发射功率低于该截止电平，则将所有发射功率分配给较强用户，而当最佳总发射功率大于该截止电平时，将高于该电平的所有发射功率分配给较弱用户。基于这些结构的最优策略的属性，我们提出了一个算法，产生全局最优的离线调度策略。我们的算法是基于减少两个用户的广播信道问题的想法尽可能多的单用户问题。
2010-10-14 cs.IT cs.NI math.IT
Covariance Matrix Estimation from Linearly-Correlated Gaussian Samples
协方差矩阵估计涉及从样本集合中估计协方差矩阵的问题，这在许多应用中是极其重要的。经典的结果表明，$O(n)$样本足以从$n$维独立高斯样本中精确地估计协方差矩阵。然而，在许多实际应用中，接收信号样本可能是相关的，这使得经典的分析不适用。本文对相关高斯样本协方差矩阵的估计进行了非渐近分析。我们的理论结果表明，误差界是由信号维数$n$，样本大小$m$，和相关样本协方差矩阵分布的形状参数。特别地，当形状参数是一类Toeplitz矩阵（其具有很大的实际意义）时，$O(n)$样本也足以从相关样本忠实地估计协方差矩阵。仿真结果验证了理论结果的正确性。
2019-03-18 cs.IT math.IT
On Noisy Network Coding for a Gaussian Relay Chain Network with Correlated Noises
噪声网络编码是传统的压缩转发中继策略和网络编码思想的完美结合，它以其简单性和最优性在多播高斯网络容量的恒定间隙内得到了广泛的关注。然而，恒定间隙的结果仅适用于具有独立噪声的高斯中继网络。研究了带噪网络编码在相关噪声网络中的应用。通过对一个具有特定噪声相关结构的四节点高斯中继链网络的研究，证明了在高斯输入和高斯量化的选择下，噪声网络编码不再能够达到恒定的容量间隙.然而，在这种特定情况下，中继链网络的割集界限可以通过相关感知噪声网络编码策略和解码转发方案的简单级联来实现到半比特内。
2011-12-10 cs.IT math.IT
Secret Key Agreement from Correlated Gaussian Sources by Rate Limited Public Communication
研究了相关高斯信源的秘密密钥协商问题，其中合法参与者可以使用有限速率的公开通信。对于具有单向公共通信的协议类，我们给出了密钥生成速率和公共通信速率之间的最优折衷的封闭形式表达式。我们的研究结果澄清了离散源和连续源的密钥一致性之间的本质区别。
2011-03-05 cs.IT math.IT
Channel Estimation and Optimal Training Design for Correlated MIMO Two-Way Relay Systems in Colored Environment
本文在考虑天线相关性和相邻用户干扰影响的基础上，分析了多输入多输出（MIMO）双向中继（TWR）系统的信道估计和训练序列设计。为此，我们建议将双向传输链路分解为两个阶段，即，多址（MAC）阶段和广播（BC）阶段。通过考虑Kronecker结构的信道模型，我们得到了最佳的线性最小均方误差（LMMSE）信道估计器。然后，制定并求解MAC和BC阶段的相应训练设计，以提高信道估计精度。对于两个阶段的训练序列设计的一般情况下，提出了两个迭代的训练设计算法，验证产生的训练序列，导致接近最佳的信道估计性能。此外，针对信道或干扰的协方差矩阵具有特殊结构的具体实际情况，给出了最优训练序列的设计准则。为了减少训练开销，在MAC和BC阶段的信道估计所需的最小训练长度也被导出。进行了全面的模拟，以证明所提出的培训设计的有效性。
2014-07-19 cs.IT math.IT
Distributed Source Coding of Correlated Gaussian Remote Sources
本文研究了$L$相关高斯观测值$Y_i, i=1,2, ..., L$的分布式信源编码系统。设$X_i,i=1,2, ..., L$是$L$相关的高斯随机变量，$N_i,$ $i=1,2,... L$是独立的加性高斯噪声，也与$X_i, i=1,2,..., L$无关。我们考虑这样的情况，其中对于每个$i=1,2,..., L$，$Y_i$是$X_i$的噪声观测，即，$Y_i=X_i+N_i$。在这种编码系统中，率失真区域的确定问题仍然是开放的。在本文中，我们推导出明确的外部和内部边界的率失真区域。我们进一步找到了这两个匹配的显式充分条件。我们还研究了相关系数具有对称性时率失真区域的和率部分，并给出了和率部分的一个新的下界。我们得到一个充分条件，这个下界是紧的。导出的充分条件仅依赖于源和观测值的相关性。
2009-08-09 cs.IT math.IT
Energy-Distortion Tradeoff for the Gaussian Broadcast Channel with Feedback
这项工作的重点是在两个用户的高斯广播信道与无噪声和因果信道输出反馈（GBCF）的通信一对相关的高斯源所需的最小传输能量。我们研究广播一对源样本所需的传输能量上的基本限制，使得每个源可以在其各自的接收器处重建到目标失真内，当源信道带宽比不受限制时。我们推导出一个下界和三个不同的最小所需能量的上界。对于上界，我们分析了三种传输方案：两种方案是基于单独的源-信道编码，并对源对的多个样本进行编码。第三种方案是基于联合信源-信道编码，该联合信源-信道编码是通过扩展Ozarow-Leung（OL）传输方案获得的，其应用未编码的线性传输。数值仿真结果表明，尽管OL方案简单，但其能量失真折衷接近于更好的基于分离的方案，这表明OL方案对于GBCF上的能量有效源传输是有吸引力的。
2016-05-01 cs.IT math.IT
Communicating the Difference of Correlated Gaussian Sources Over a MAC
本文研究了在两用户加性高斯噪声多址接入信道（MAC）上传输两个联合高斯信源之差的问题。目标是在平均均方误差失真标准内恢复此差异。每个发射机只能访问两个高斯源中的一个，并且受到平均功率约束的限制。在这项工作中，晶格编码方案，实现了一个常数的失真下限内的失真，如果信号噪声比（SNR）是大于一个阈值。此外，未编码的传输被证明是更差的性能，格编码方法。提出了一种替代的格型编码方案，该方案可以潜在地改善未编码传输的性能。
2008-12-05 cs.IT math.IT
Exact Common Information and Exact Channel Synthesis for Correlated Gaussian Sources
Nankai University（南开大学）
本文解决Yu和Tan的两个猜想，确定ρ相关高斯源的精确共同信息表达式与精确信道合成的容许区域，证明其严格大于Wyner共同信息及总变差版本所需速率，采用最优传输等方法完成证明。
2026-08-27 cs.IT math.IT
Distributed Source Coding for Correlated Memoryless Gaussian Sources
本文研究了$L$相关高斯观测值$Y_i, i=1,2,...,L$的分布式信源编码问题。我们假设随机向量$Y^{L}={}^{\rm t} (Y_1,Y_2,$ $...,Y_L)$是高斯随机向量$X^K={}^{\rm t}(X_1,X_2,...,X_K)$的观测值，具有形式$Y^L=AX^K+N^L ,$，其中$A$是$L\times K$矩阵，而$N^L={}^{\rm t}(N_1,N_2,...,N_L)$是$L$独立的高斯随机变量的向量，也独立于$X^K$。$X^K$上的估计误差由失真协方差矩阵来测量。率失真区域是由一组所有的速率矢量定义的，对于这些速率矢量，在半正定的意义下，估计误差的上界是由任意指定的协方差矩阵限定的。在本文中，我们推导出明确的外部和内部边界的率失真区域。这一结果为研究这种高斯分布信源编码系统的直接和间接信源编码问题提供了一个有用的工具，而这一问题目前还没有得到解决。
2010-01-13 cs.IT math.IT
Centralized Caching and Delivery of Correlated Contents over a Gaussian Broadcast Channel
研究了多用户缓存辅助广播网络中的内容分发问题，其中服务器通过高斯广播信道（BC）与用户进行通信，该服务器保存相关内容的数据库。研究了当用户具有相同大小的缓存时，满足所有可能的需求组合所需的最小传输功率。推导出所需的发射功率的下限，假设未编码的缓存放置，作为缓存容量的函数。提出了一种集中式联合缓存和信道编码方案，该方案不仅利用了用户的本地缓存，而且利用了数据库中内容之间的相关性。该方案为给定的高速缓存容量提供了最小所需发射功率的上限。我们的研究结果表明，利用缓存辅助高斯BC中的内容之间的相关性可以提供显着的节能。
2018-04-26 cs.IT math.IT
Distortion Bounds for Transmitting Correlated Sources with Common Part over MAC
本文研究了在无记忆多址接入信道（MAC）上发送两个具有公共部分的相关无记忆信源的联合信源-信道编码问题。导出了可达失真区域的一个内界和两个外界。特别是，他们分别恢复现有的几个特殊情况下，如通信没有公共部分，无损通信，无噪声通信的界限。针对二次高斯通信的情况，在高斯MAC上传输具有高斯公共部分的高斯信源时，利用内界和外界来生成两个新的界。数值结果表明，公共部分改善了这种分布式信源-信道编码问题的失真.
2016-12-11 cs.IT math.IT
Capacity of the Gaussian Relay Channel with Correlated Noises to Within a Constant Gap
本文研究了经典的三节点高斯中继信道的中继策略和近似容量，但中继站和目的站的噪声是相关的。它示出，这样的中继信道的容量可以实现在一个恒定的间隙内的$\hf \log_2 3 =0.7925$位使用修改后的版本的噪声网络编码策略，其中在中继的量化水平设置在相关依赖的方式。作为推论，该结果确立了传统的压缩和转发方案也实现了在容量的恒定间隙内。相比之下，解码转发和单抽头放大转发中继策略在中继和目的地的噪声高度相关的情况下可以具有无限的容量间隙，并且中继到目的地链路的增益趋于无穷大。
2011-10-22 cs.IT math.IT
Distributed Source Coding of Correlated Gaussian Sources
我们考虑$L$相关高斯源$Y_i,i=1,2,...,L$的分布式信源编码系统，$Y_i,i=1,2,...,L$是相关高斯远程源$X_k, k=1,2,...,K$的噪声观测。我们假设$Y^{L}={}^{\rm t}(Y_1,Y_2,$ $..., Y_L)$是源向量$X^K={}^{\rm t}(X_1,X_2,..., X_K)$的观测，具有$Y^L=AX^K+N^L$的形式，其中$A$是$L\times K$矩阵，而$N^L={}^{\rm t}(N_1,N_2,...,N_L)$是$L$独立的高斯随机变量的向量，也独立于$X^K$。在该系统中，$L$相关高斯观测值分别由$L$编码器压缩并发送到信息处理中心。我们研究了远程信源编码问题，在中心的解码器试图重建远程源$X^K$。我们考虑三个失真准则的基础上的协方差矩阵的估计误差$X^K$。对于这三个标准中的每一个，我们得到明确的内部和外部边界的率失真区域。接下来，在$K=L$和$A=I_L$的情况下，我们研究了多终端信源编码问题，其中解码器希望重建观测$Y^L=X^L+N^L$。为了研究这个问题，我们将建立一个结果，它提供了一个强有力的连接之间的远程信源编码问题和多端信源编码问题。利用这一结果，我们驱动几个新的部分解决方案的多端信源编码问题。
2011-02-18 cs.IT math.IT
Secret Sharing from Correlated Gaussian Random Variables and Public Communication
在本文中，我们研究了一个信息理论的秘密共享问题，其中经销商在一组参与者之间分配秘密的份额在以下约束下：（i）授权的用户集可以恢复秘密通过池他们的份额，和（ii）非授权的合谋用户集不能学习任何信息的秘密。我们假设经销商和参与者观察相关高斯随机变量的实现，经销商可以通过单向，认证，速率限制和公共信道与参与者进行通信。与传统的秘密共享协议不同，在我们的设置中，在分发者和参与者之间不需要完全安全信道。我们的主要结果是一个封闭的形式之间的秘密速率和公共通信速率的基本权衡的特征。
2021-11-11 cs.IT math.IT
Joint Rate Distortion Function of a Tuple of Correlated Multivariate Gaussian Sources with Individual Fidelity Criteria
在本文中，我们分析了联合率失真函数（RDF），对于在抽象字母表空间（即，连续的）服从两个单独的失真标准。首先，我们推导出再生随机变量（RV）的实现的结构特性，从而导致相应的最佳测试信道分布的联合RDF。其次，我们考虑一个元组的相关多元联合高斯RV，$X_1 : Ω\rightarrow {\mathbb R}^{p_1}, X_2 : Ω\rightarrow {\mathbb R}^{p_2}$与两个平方误差保真度标准，我们得到额外的结构特性的最佳实现，并使用这些来表征RDF作为一个凸优化问题的参数的实现。我们表明，联合RDF的计算可以进行半定规划。进一步，我们推导出了联合RDF的封闭形式表达式，使得Gray [1]的下界等式成立，并验证了它们与半定规划计算的一致性。
2021-05-07 cs.IT math.IT
A New Approach to Lossy Network Compression of a Tuple of Correlated Multivariate Gaussian RVs
经典的Gray和Wyner信源编码的一个简单的网络源，产生一个元组的多元，相关的高斯随机变量$(Y_1,Y_2)$重新检查使用几何方法的高斯随机变量，和弱随机实现的相关高斯随机变量。新的结果是：（1）根据$(Y_1, Y_2)$的弱随机实现，给出了使元组$(Y_1,Y_2)$的两个分量条件独立的所有随机变量$W : Ω\rightarrow {\mathbb R}^n $参数化的公式、方法和算法。(2)通过非奇异变换$(S_1,S_2)$将随机变量$(Y_1,Y_2)$变换为它们的标准变量形式。(3)一个公式为Wyner的有损共同信息的联合解码与均方误差失真。(4)所示的方法是至关重要的参数化的Gray和Wyner信源编码问题的有损率区域，和计算的最小公共消息速率$R_0$的Gray和Wyner信源问题，当和速率$R_0+R_1+R_2$是任意接近的联合率失真函数$R_{Y_1, Y_2}(Δ_1, Δ_2)$的联合解码。这些方法和算法也适用于多用户通信的其它问题，如多址信道等。本文的讨论是自包含的，从第一性原理出发，回顾了多元相关高斯随机变量的弱随机实现理论的基本概念，并发展了某些结果以满足结果（1）-（4）的要求。
2021-02-14 cs.IT math.IT
Time-Asynchronous Gaussian Multiple Access Relay Channel with Correlated Sources
研究了一组相关信源$(U_1,\cdots,U_K)$在编码器间具有时间同步性的高斯多址中继信道上的传输。我们假设发射机之间的最大可能偏移${\mathsf{d_{max}}}(n)$随着块长度$n \rightarrow \infty$无限制地增长，而最大可能偏移与块长度的相对比率${\mathsf{d_{max}}(n) / n}$渐近地为零。对于这样一个联合源信道编码的问题，并在特定的增益条件下，我们推导出可靠的通信的必要和充分条件，并表明，单独的源和信道编码达到最佳性能。特别是，我们首先推导出一个一般的外边界上的源熵内容的所有通道增益作为我们的主要结果。然后，使用Slepian-Wolf信源编码结合信道编码方案引入\cite{Cover_McEliece:81}上的块马尔可夫编码，我们表明，从而实现的内界匹配的外界。因此，作为一个推论，我们还解决了在同一上下文中通过两个用户干扰信道发送一对相关源的问题。
2014-08-08 cs.IT math.IT
On Distributed Lossy Coding of Symmetrically Correlated Gaussian Sources
本文研究了一个具有$L$编码器和解码器的分布式有损压缩网络。每个编码器观察一个源，并将压缩版本发送到解码器。解码器产生目标信号的联合重建，均方误差失真低于给定阈值。假设观测源可以表示为目标信号和由两个对称多元高斯分布独立产生的破坏性噪声之和。该网络的最小压缩率与失真阈值的关系被称为率失真函数，通过求解最小化问题来建立其明确的下限。我们的下限匹配著名的Berger-Tung上限的失真阈值的一些值。上界和下界之间的渐近间隙的特征在于大的$L$极限。
2022-06-03 cs.IT math.IT
Hybrid Coding for Gaussian Broadcast Channels with Gaussian Sources
本文考虑了一个退化的高斯广播信道，高斯源进行通信。当信源独立时，本文证明了混合编码与信源和信道编码分离时的最佳失真区域相同。它还表明，未编码的传输不是最佳的这种设置。对于相关信源，在一定信噪比阈值下，混合编码策略比分离信源-信道编码具有更好的失真区域。因此，对于具有相关高斯源的高斯广播信道，混合编码是一个很好的选择。
2009-06-15 cs.IT math.IT
Centralized Caching and Delivery of Correlated Contents over Gaussian Broadcast Channels
研究了多用户缓存辅助广播网络中的内容分发问题，其中服务器通过高斯广播信道（BC）与用户进行通信，该服务器保存相关内容的数据库。研究了当用户具有相同大小的缓存时，满足所有可能的需求组合所需的最小传输功率。假设未编码的高速缓存的位置，作为高速缓存容量的函数的所需的发射功率的下限推导。提出了一种可实现的集中式缓存方案，该方案不仅利用了用户的本地缓存，而且利用了数据库中内容之间的相关性。该方案的性能，它提供了一个上限所需的发射功率为一个给定的缓存容量，其特征在于。我们的研究结果表明，利用缓存辅助Gaussain BC中的内容之间的相关性可以提供显着的节能。
2019-06-21 cs.IT math.IT
A Deterministic Equivalent for the Analysis of Non-Gaussian Correlated MIMO Multiple Access Channels
高维随机矩阵理论（RMT）为理解多输入多输出（MIMO）信道和辅助MIMO无线通信系统的设计提供了有效的分析工具。然而，以前的研究基于大维RMT依赖于假设的发射相关矩阵是对角或传播信道矩阵是高斯。有一个越来越多的兴趣在信道中的发射相关矩阵一般是非负定的和信道条目是非高斯的。这类信道模型出现在MIMO多址系统（诸如小小区网络（SCN））中的若干应用中。为了解决这些问题，我们使用广义Lindeberg原则表明，这类随机矩阵的Stieltjes变换与高斯或非高斯的独立条目符合在大的维度制度。该结果允许导出确定性等价物（例如，Stieltjes变换和遍历互信息），并且在表征SCN的频谱效率方面具有重要意义。
2011-08-20 cs.IT math.IT
On the Smallest Eigenvalue of General correlated Gaussian Matrices
本文研究了一般相关高斯随机矩阵的谱的行为，这些矩阵的列是零均值独立向量，但具有不同的相关性，在特定的制度下，它们的列数和行数以相同的速度无限增长。这项工作的动机，特别是从统计信号处理和无线通信，这种矩阵自然出现的应用。按照文[1]中提出的方法，我们证明了在某些特定条件下，一般相关高斯矩阵的最小奇异值几乎必定远离零。
2014-12-29 cs.IT math.IT math.ST
Covariance Matrix Estimation from Correlated Sub-Gaussian Samples
本文研究了相关次高斯样本协方差矩阵的估计问题。我们考虑使用相关样本协方差矩阵估计来近似真实协方差矩阵。我们建立了非渐近误差界估计在真实和复杂的情况下。我们的理论结果表明，误差界是由信号维数$n$，样本大小$m$和相关模式$\textbf{B}$。特别地，当相关模式$\textbf{B}$满足$tr(\textbf{B})=m$、$||\textbf{B}||_{F}=O(m^{1/2})$和$||\textbf{B}||=O(1)$时，这些结果揭示了$O(n)$样本足以从相关的亚高斯样本中精确地估计协方差矩阵。数值模拟结果表明了理论结果的正确性。
2019-10-16 cs.IT math.IT math.ST
Detecting Correlated Gaussian Databases
本文考虑的问题，检测是否两个数据库，每个数据库由$n$用户与$d$高斯特征，是相关的。在零假设下，数据库是独立的。在备择假设下，特征在未知的行排列下跨数据库相关。一个简单的测试表明，检测是可以实现以上$ρ^2 \approx \frac{1}{d}$。相反，截断二阶矩方法用于建立检测是不可能低于大致$ρ^2 \approx \frac{1}{d\sqrt{n}}$。这些结果进行比较，相应的恢复问题，其中的目标是解码的行置换，和一个逆界大致$ρ^2 \approx 1 - n^{-4/d}$先前已示出。对于某些参数的选择，检测可重复性界限优于此恢复逆界限，表明在这种情况下检测可能比恢复更容易。
2022-06-23 cs.IT math.IT math.ST
Precise Error Analysis of the LASSO under Correlated Designs
在本文中，我们考虑的问题，恢复稀疏信号从噪声的线性测量使用所谓的LASSO制定。我们假设一个相关的高斯设计矩阵与加性高斯噪声。利用凸高斯最小-最大定理（CGMT），我们精确地分析了相关设计矩阵下LASSO的高维渐近性能。我们定义了适当的性能指标，如均方误差（MSE），支持恢复的概率，元素差错率（EER）和余弦相似性。通过数值模拟验证了理论分析的正确性。
2020-09-16 cs.IT math.IT math.ST
Exact Graph Matching in Correlated Gaussian-Attributed Erdős-Rényi Model
针对带节点特征的相关图，提出两步匹配法：先用边信息匹配部分节点，再用特征匹配其余节点，并给出精确匹配的信息论极限。
2024-07-17 cs.DS cs.IT cs.SI
