Interference Cancellation trough Interference Alignment for Downlink of Cognitive Cellular Networks
在这封信中，我们提出了通过干扰对齐在认知蜂窝网络的下行链路的干扰消除。干扰对齐有助于在主小区和辅小区之间共享空间资源，因此，它可以通过干扰消除提供更高的自由度。我们推导并描述了可实现的自由度。分析和计算了注水最优功率分配的可达和速率。
2014-11-24 cs.IT math.IT
Interference Alignment and Neutralization in a Cognitive 3-User MAC-Interference Channel: Degrees of Freedom
被认为是由一个点对点（P2P）链路和多址接入信道（MAC）共享相同的介质的网络。从自由度（DoF）的角度研究了具有三个发射器和两个接收器的干扰网络，有认知和没有认知。几个认知变量进行检查。即，研究了（1）没有认知发射机、（2）认知P2P发射机、（3）一个认知MAC发射机和（4）具有两个认知MAC发射机的设置。结果表明，具有认知P2P发射机不会给网络带来任何自由度增益。这是通过表明前两种情况（1）和（2）的DoF为1而获得的。然而，示出了认知MAC发射机更有益，因为后两种情况（3）和（4）具有3/2 DoF。3/2自由度的可重构性通过使用干扰抵消和干扰对准的组合来保证。
2011-10-04 cs.IT math.IT
The Capacity of the Semi-Deterministic Cognitive Interference Channel with a Common Cognitive Message and Approximate Capacity for the Gaussian Case
在本文中的认知干扰信道的研究与一个共同的消息，一个经典的认知干扰信道中的认知消息在两个接收机解码的变化。我们推导出半确定性信道的容量，其中认知解码器的输出是信道输入的确定性函数。我们还显示了能力，在一个恒定的间隙和一个恒定的高斯信道，其中的输出是线性组合的信道输入加上加性高斯噪声项的因素。这些结果中的大多数显示使用一个有趣的传输方案，其中的认知消息，在两个接收器解码，也预编码对在认知解码器所经历的干扰。认知消息的预编码不允许主解码器重构干扰信号。认知消息在解码其预期消息时在主接收器处充当辅助信息。
2012-02-05 cs.IT math.IT
On the Capacity of the Cognitive Interference Channel with a Common Cognitive Message
在本文中，认知干扰信道与一个共同的消息，一个经典的认知干扰信道中的认知消息在两个接收机解码的变化，进行了研究。对于这个信道模型，新的外部和内部边界的开发，以及新的容量结果的离散无记忆和高斯的情况下。外边界是使用最初由佐藤开发的经典干扰信道和奈尔和埃尔贾迈勒的广播信道的边界技术。结合速率分裂、叠加编码和合并，得到了一个通用的内界。内外边界一致的“非常强的干扰”和“初级解码认知”制度。第一种机制包括这样的信道，其中在使两个接收器解码两个消息中没有最优性的损失，而在后一种机制中，在认知接收器处的干扰预消除实现容量。高斯信道的容量被证明是在一个恒定的加法间隙和一个恒定的乘法因子。
2012-08-20 cs.IT math.IT
The Capacity of More Capable Cognitive Interference Channels
我们建立了一类离散无记忆认知干扰信道（DM-CIC）的容量区域，称为认知更有能力的信道，我们表明，叠加编码是最佳的编码技术。这是迄今为止DM-CIC的最大容量区域，因为现有容量结果明确显示为其子集。
2014-01-18 cs.IT math.IT
State of the cognitive interference channel: a new unified inner bound
干扰信道的容量区域，其中一个发射机非因果地知道另一个的消息，称为认知干扰信道，自2005年成立以来一直保持开放。一些微妙的不同的可实现的速率区域和外部边界已被推导出来，其中一些在特定条件下是紧的。在这项工作中，我们提出了一个新的统一的离散无记忆认知干扰信道的内界。我们明确地表明，它包括所有已知的离散无记忆可实现的速率区域作为特殊情况。提出的可达区域最近被用于推导一般确定性认知干扰信道的容量区域，因此也是高斯认知干扰信道的线性高信噪比确定性近似。然后，使用高信噪比确定性近似来获得高斯认知干扰信道的容量，其容量在1.87比特以内。
2010-03-19 cs.IT math.IT
The Degrees of Freedom Region of the MIMO Cognitive Interference Channel with No CSIT
这篇论文已被作者撤回修改。
2010-02-10 cs.IT math.IT
Generalized Degrees of Freedom of the Interference Channel with a Signal Cognitive Relay
研究了信号认知中继的干扰信道。信号认知中继非因果地知道源的发射信号（但不知道消息），并试图帮助它们与各自的目的地进行通信。我们推导出上界，并提供可实现的计划，这个通道。从广义自由度的观点来看，这些上界和下界是紧的。最后给出了信号认知中继干扰信道广义自由度的一个特征。
2010-01-13 cs.IT math.IT
The Capacity Region of the Cognitive Z-interference Channel with One Noiseless Component
我们研究了离散无记忆Z干扰信道（ZIC），其中遭受干扰的发射机对是认知的。我们首先提供了这个通道的容量的上限和下限。然后，我们表明，当不面临干扰的发射机-接收机对的信道是无噪声的，这两个界限重合，因此产生的容量区域。所得到的结果意味着，与高斯认知ZIC中不同，在所考虑的信道中，需要在非认知发射机处进行叠加编码以及在认知发射机处进行Gel'fand-Pinsker编码，以最小化干扰的影响。作为所得到的容量区域的副产品，我们得到了一个广义Gel'fand-Pinsker问题的容量结果。
2008-12-02 cs.IT math.IT
Ergodic Capacity of Composite Fading Channels in Cognitive Radios with the Product of $κ$-$μ$ and $α$-$μ$ Variates
在这项研究中，两个独立和非同分布（i.n.i.d.）考虑了\k{appa} -μ衰落分布和α-μ衰落分布的随机变量（RV）。RV乘积模型方法在级联衰落信道、多输入多输出（MIMO）系统、雷达通信和认知无线电网络（CR）等通信领域有着广泛的应用。两个独立同分布函数乘积的正合级数表达式。为了解决RVs产品中的Fox H函数在Mathematica和Maple等常用数学软件中无法实现的问题，推导了适用于\k{appa} -μ变量的RVs X和适用于α-μ变量的RVs Y。推导了新模型的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的精确闭式表达式，给出了乘积模型和广义复合多径阴影模型的级数表达式。在此基础上，给出了在恒定发射功率（ORA）条件下最优速率自适应下各态历经信道容量（ECC）的精确表达式。最后，这些分析结果证实了与蒙特卡洛模拟评估广义复合阴影衰落的情况下，CR的频谱效率。
2017-12-29 cs.IT math.IT
New Results on the Capacity of the Gaussian Cognitive Interference Channel
两个用户的高斯认知干扰信道的容量，其中一个发射机具有两个消息的知识的经典干扰信道的变化，是已知的几个参数制度，但仍然是未知的一般。在本文中，我们考虑以下可实现的方案：认知发射机预编码其消息对在其预期的接收机由主用户创建的干扰，和认知接收机只解码其预期的消息，类似于“弱干扰”的最佳方案;主解码器解码这两个消息，类似于“非常强的干扰”的最佳方案。虽然认知消息是相对于主消息进行预编码的，但是通过对其进行解码，主接收器获得关于其自身消息的信息，从而提高其速率。我们表明：（1）该方案实现了我们所说的“初级认知解码”机制的容量，即，不包括在已知容量的“非常强的干扰”状态中的“强干扰”状态的子集;（2）对于大得多的参数集，该方案在1比特/s/Hz或因子2的容量内，从而改进了最佳已知的恒定间隙结果;（3）基于对近似容量结果的分析，我们提供了对认知编码器处的干扰预编码与主接收器处的干扰解码之间的权衡的见解。
2010-07-09 cs.IT math.IT
On The Secrecy of the Cognitive Interference Channel with Channel State
本文研究了认知状态相关干扰信道中的保密问题。在这种情况下，我们有一个主要的和认知发射机-接收机对。认知发送器将主发送器的消息作为边信息。此外，信道的状态在认知编码器处是已知的。因此，认知编码器使用此边信息与主发送器合作，并机密地发送其单独的消息。推导了该信道的可达速率区域和速率区域的外边界。所得结果作为特例推广到已有的工作中。
2012-08-22 cs.IT math.IT
Three-User Cognitive Interference Channel: Capacity Region with Strong Interference
研究了两个主用户和一个认知用户的三用户认知无线电网络的容量域。提出了一种三用户认知干扰信道（C-IFC），该信道中的一个发射机具有认知能力，并且以非因果的方式知道另外两个发射机的消息。首先，基于允许所有接收机以两种不同的顺序解码所有消息的方案，得到三用户C-IFC的容量区域的两个内界。接下来，推导出两组条件，在这两组条件下，所提出的模型的容量区域与三用户C-IFC的容量区域相一致，其中所有三个消息都需要在所有接收器。在这些条件下，被称为强干扰条件，所提出的三用户C-IFC的容量区域的特征。此外，高斯三用户C-IFC被认为是和容量结果推导出高斯的情况下。文中还提供了一些数值例子。
2012-06-19 cs.IT math.IT
Capacity Bounds and Exact Results for the Cognitive Z-interference Channel
我们研究了离散无记忆Z干扰信道（ZIC），其中遭受干扰的发射机对是认知的。我们首先提供了一个上限的能力，这个通道。然后，我们表明，当不经历干扰的发射机-接收机对的信道是确定性的，我们提出的上限匹配曹和陈在2008年提供的已知下限。所得到的结果意味着，与高斯认知ZIC中不同，在所考虑的信道中，需要在非认知发射机处进行叠加编码以及在认知发射机处进行Gel'fand-Pinsker编码，以最小化干扰的影响。作为所获得的容量区域的副产品，我们获得了广义的Gel'fand-Pinsker条件下的容量，其中发射器-接收器对在编码器处存在非因果已知的干扰的情况下进行通信。
2012-02-15 cs.IT math.IT
Interference Channels with One Cognitive Transmitter
本文研究了单认知发射机的干扰信道问题，其中“认知”的定义是从非因果和因果的角度。对于非因果ICOCT，称为干扰信道与退化的消息集（IC-DMS），我们提出了一个新的可实现的速率区域，概括现有的可实现的速率区域IC-DMS。在没有非认知发射机的情况下，所提出的区域与广播信道的Marton区域相吻合。在此基础上，建立了一类半确定性IC DMS的容量域。对于因果ICOCT，由于信道模型的复杂性，我们主要关注认知Z干扰信道（ZIC），其中从认知发射机到主接收机的干扰链路被假设为不存在，由于实际的设计考虑。在不同的参数制度，这样的信道的容量界限得到这种因果认知能力的影响进行了仔细研究。具体地，根据信道参数，认知链路在扩大容量区域方面可能不是有用的。在一定的参数范围内，还为认知ZIC建立了容量区域的最优角点。
2009-10-06 cs.IT math.IT
A New Capacity Result for the Z-Gaussian Cognitive Interference Channel
基于多天线广播信道的容量，提出了一种新的高斯认知干扰信道的外界估计方法。然后，它表明，对于Z通道，即，当次接收机没有受到干扰而主接收机受到强干扰时，所提出的外边界不仅是已知边界中最紧的，而且对于足够强的干扰实际上是可实现的。后者是一种新的容量结果，从数值评估来看，似乎可以推广到更大的（即，非Z）类高斯信道。
2011-02-16 cs.IT math.IT
Outer Bounds for the Interference Channel with a Cognitive Relay
在本文中，我们首先提出了一个外边界的一般干扰信道与认知中继，即，具有在干扰信道中发送的两个独立消息的非因果知识的中继。该外部边界通过对某些信道输入进行置零而减小到确定性广播信道和确定性认知干扰信道的容量区域。然而，它并没有减少到某些确定性干扰信道的容量是已知的。因此，我们随后收紧其输出满足“可逆性”条件的通道的界限。该第二外部界限现在减少到这种特殊类别的确定性干扰信道的容量。利用干扰的特殊结构，进一步收紧了具有认知中继的高斯干扰信道的高信噪比确定性近似的第二个外界。我们提供了一个例子，表明这第三界是紧密的，至少在某些参数制度的高信噪比确定性近似的高斯信道。另一个例子表明，在非认知发射机之间没有直接链路的特殊情况下，第三个界限是容量。
2010-05-18 cs.IT math.IT
The Capacity of Less Noisy Cognitive Interference Channels
具有两对发射机-接收机的认知干扰信道（CIC）的基本限制已经被探索了几年。本文研究了离散无记忆认知干扰信道（DM-CIC），在该信道中，认知发射机非因果地知道主发射机的消息。这个信道的容量一般不知道;它只在某些特殊情况下是已知的。受低噪声广播信道（BC）概念的启发，本文提出了低噪声认知干扰信道的概念。与BC不同，由于认知信道的固有不对称性，两个不同的低噪声信道是可区分的;这些被称为初级低噪声信道和认知低噪声信道。我们推导出后一种情况下的容量区域，通过引入内部和外部的DM-CIC的能力的界限，并表明这些界限相吻合的认知少噪声信道。在建立容量域的基础上，证明了叠加编码是最优的编码技术。
2012-10-07 cs.IT math.IT
Cognitive Interference Channels with Confidential Messages
研究了具有机密信息的认知干扰信道。与经典的两用户干扰信道类似，认知干扰信道由两个发射机组成，它们的信号在两个接收机处发生干扰。假设存在两个发射机已知的公共消息源（消息1），以及仅认知发射机（发射机2）已知的附加独立消息源（消息2）。认知接收器（接收器2）需要解码两个消息，而非认知接收器（接收器1）应当仅解码公共消息。此外，消息2被假定为机密消息，其需要对接收机1尽可能保密，接收机1被视为消息2的窃听者。保密的程度是由含糊率来衡量的。建立了离散无记忆认知干扰信道容量模糊区域的单字母表达式，并进一步明确推导出高斯情况下的容量模糊区域。此外，特殊化的情况下，没有保密约束的容量模糊区域，建立了一个新的容量定理的一类干扰信道，通过提供一个逆定理。
2007-10-10 cs.IT math.IT
On the Capacity of a General Multiple-Access Channel and of a Cognitive Network in the Very Strong Interference Regime
1979年，Han确定了在发送节点之间具有任意消息分布的多址信道的容量，并且容量区域的表达式包含许多速率界限，并且随着消息的数量呈指数增长。我们推导出一个更紧凑的表达的容量区域中，该信道的速率界限的数量取决于在编码器的消息的分布。使用这个表达式，我们证明了一类一般的认知网络，我们表示为“非常强的干扰”制度的能力。在这种情况下，在所有接收机解码所有消息时没有速率损失，并且容量区域减少到复合多址信道的容量。该结果概括了干扰信道、认知干扰信道、具有认知中继的干扰信道和许多其他信道的“非常强的干扰”容量结果。
2012-02-05 cs.IT math.IT
Cognitive Radio Transmission under QoS Constraints and Interference Limitations
本文研究了服务质量（QoS）约束和干扰限制下的认知传输性能。假设认知次用户最初在多个频带（或等效信道）上执行感知以检测主用户的活动。随后，它们根据信道感测决策和衰落环境以可变功率和速率在单个信道中执行传输。一个状态转换模型被构造来模拟这种认知操作。缓冲区长度的统计限制，考虑到认知二次用户的QoS约束。在这样的QoS约束和对主用户造成的干扰的限制下，通过找到认知无线电信道的有效容量来确定最大吞吐量。得到了最优功率分配策略，确定了最优信道选择准则。有效容量，干扰和QoS约束，信道检测参数和可靠性，衰落，和可用频带的数量之间的复杂的相互作用进行了研究，通过数值结果。
2010-05-09 cs.IT math.IT
Lattice Codes for Many-to-One Interference Channels With and Without Cognitive Messages
针对高斯认知多对一干扰信道，给出了一个新的可达速率域。所提出的新的编码方案是基于计算和转发的方法与格码。使用的想法解码的码字的总和，我们的计划大大改善了传统的编码方案，将干扰作为噪声或解码消息的同时。我们的策略也直接扩展到通常的多对一的干扰信道没有认知的消息。与通常的计算和转发方案相比，其中固定的格用于代码构造，新的方案采用缩放格，并且还包括用于认知干扰信道的现有方案的关键成分。有了这个新的组件，我们的计划实现了更大的速率区域一般。对于某些对称信道设置，建立新的恒定间隙或容量结果，其与系统中的用户数量无关。
2015-01-12 cs.IT math.IT
On the Capacity of Partially Cognitive Radios
本文研究了部分消息信息下的认知无线电问题。这里，考虑干扰信道设置，其中一个发射机（“认知”发射机）部分地知道另一个（“合法”用户）的消息。该信道的容量区域上的外边界被发现为“弱”干扰的情况下（其中从认知发射机到合法接收机的干扰是弱的）。这个外边界显示为离散无记忆和高斯信道的情况下。随后确定一个可实现的区域的混合干扰高斯认知无线电信道，其中从合法的发射机到认知接收机的干扰是“强”的。它示出，对于一类混合高斯认知无线电信道，部分的外边界是可实现的，从而导致该信道的容量区域的一部分的表征。
2008-12-29 cs.IT math.IT
Polar Coding for the Cognitive Interference Channel with Confidential Messages
在强保密准则下，针对具有机密信息的认知干扰信道（CICC），提出了一种低复杂度、保密容量可达的极化编码方案。用于干扰信道的现有极化编码方案依赖于将极化码用于多址信道，其码构造问题可能是复杂的。我们表明，CICC的整个保密容量区域可以通过简单的点对点极化码实现，由于认知，我们提出的方案需要在编码器的随机率最小。
2017-10-27 cs.IT math.IT
Multi-user Cognitive Interference Channels: A Survey and New Capacity Results
本文综述了覆盖多用户（两对以上）认知网络的信息理论分析，并报告了新的容量结果。在覆盖场景中，认知/次要用户与授权/主要用户共享相同的频带以有效地利用频谱。它们这样做不会降低现任用户的性能，并且甚至可能有助于传输它们的消息，因为认知用户被假设为拥有主用户和可能的其他认知用户的消息。调查开始与两个用户的叠加认知干扰信道的简短概述。接下来描述从两个用户到三个用户覆盖认知干扰信道的演进，随后是对多用户（任意数量的用户）认知网络的概括。本文的其余部分考虑K-用户认知干扰信道与不同的消息知识结构的发射机。提出了新的容量内界和外界。信道条件下的界限满足，从而表征信道的信息理论容量，线性确定性和高斯信道模型，推导。结果表明，对于某些信道条件下的分布式认知，或在节点处具有累积的消息知识结构，可能不值得开销，因为（大约）相同的容量可以通过仅具有一个全局认知用户来实现，其作用是管理网络中的所有干扰。文章最后提出了今后的研究方向。
2015-10-23 cs.IT math.IT
Interference-Aware Resource Control in Multi-Antenna Cognitive Ad Hoc Networks with Heterogeneous Delay Constraints
在这项工作中，我们考虑了一个多天线的认知ad hoc网络（CAHNet）与异构延迟的要求。为了同时满足干扰和时延约束，本文提出在认知发射端根据干扰信道状态信息（CSI）进行自适应迫零波束形成（ZFBF）。为了帮助CAHNet获得干扰CSI，本文采用了一种双赢的网间协作策略，即在CAHNet支付适当代价的情况下，主网络通过反馈链路向CAHNet反馈量化的干扰CSI，考虑到反馈资源和功率资源的稀缺性，在干扰和时延约束下，重点关注总资源代价的最小化.为了解决这个问题，我们推导出一个联合反馈和功率控制算法之间的CAHNet的多个链路。仿真结果验证了该算法的有效性。
2013-04-05 cs.IT math.IT
The Capacity of Degraded Cognitive Interference Channel with Unidirectional Destination Cooperation
以往的工作建立了一些特殊情况下的离散无记忆退化认知干扰信道（CIC）的单向目的地合作（UDC）的容量区域。在这封信中，我们描述了一般的离散无记忆退化CIC-UDC的容量区域。研究结果表明，在认知发射端采用Gel'fand-Pinsker编码，在主发射端采用叠加编码，在中继端采用解码转发的方式实现容量区域。此外，使用这个一般性的结果和一个新的逆分析，我们建立了高斯退化CIC-UDC的容量，这一直是开放的，直到这项工作。
2018-01-22 cs.IT math.IT
The Degrees of Freedom of the Interference Channel with a Cognitive Relay under Delayed Feedback
研究了延迟反馈下认知中继系统的干扰信道特性。研究了三种类型的延迟反馈：发送端的延迟信道状态信息（CSIT）、延迟输出反馈和延迟香农反馈。外边界推导出的DoF区域的两个用户多输入多输出（MIMO）ICCR延迟反馈以及没有反馈。对于单输入单输出（SISO）场景，提出了基于回溯干扰对齐的最优方案。结果表明，虽然没有反馈的认知中继不能在两用户SISO干扰信道中将和DoF扩展到$1$之外，但在相同的场景中延迟反馈可以将和DoF扩展到$4/3$。对于MIMO的情况下，可实现的计划，通过追溯干扰对齐的扩展，导致DoF区域，满足各自的上限。
2015-07-24 cs.IT math.IT
On the Achievable Rate Regions for a Class of Cognitive Radio Channels: Interference Channel with Degraded Message Sets with Unidirectional Destination Cooperation
本文研究了认知无线电信道中单向目的地协作所带来的容量增益。我们提出了一种新的信道，干扰信道与降级的消息集与单向目的地合作（IC-DMS-UDC），允许认知无线电的接收机（次要用户）参与中继的信息为主系统（合法用户）。我们的主要结果是开发了一个可实现的速率区域，它结合了凝胶的fand-Pinkser编码与部分解码和转发策略中采用的中继信道。在高斯的情况下，该区域的数值评估也提供了证明的改进。
2010-08-05 cs.IT math.IT
On The Secrecy of the Cognitive Interference Channel with Partial Channel States
研究了状态相关认知干扰信道中的保密问题。在我们的模型中，有一个主要的和次要的（认知）发射机-接收机对，其中认知发射机具有主要的消息作为边信息。此外，信道受到信道状态序列的影响，该信道状态序列在认知发射机和相应的接收机处被部分地估计。认知发射机希望与主发射机合作，并且它发送其在主接收机处应该是保密的个人消息。可实现的equivocation-rate区域，该信道推导出使用两种方法：合并方案编码，和叠加编码。然后给出了容量的外界，并将结果推广到高斯情形。
2016-05-18 cs.IT math.IT
Capacity to within 3 bits for a class of Gaussian Interference Channels with a Cognitive Relay
具有认知中继的干扰信道（IFC-CR）由经典的两用户干扰信道组成，其中两个独立的消息在认知中继节点处也是非因果已知的。在这项工作中，一类特殊的IFC-CR的来源不创建干扰在非预期的目的地进行了分析。这种特殊的模型导致具有两个非干扰点对点信道的信道，其传输由带内认知中继辅助，这因此被称为具有认知中继的并行信道（PC-CR）。对于所有信道参数，我们确定PC-CR信道的容量在3比特/秒/赫兹内。特别是，我们提出了几个新的外边界，我们实现了一个恒定的间隙内通过适当选择高斯输入分布在一个简单的速率分裂和叠加编码为基础的内界。内边界和外边界的数值计算表明，实际的差距可以远远小于3位/秒/赫兹。
2011-02-16 cs.IT math.IT
Cognitive Interference Channels with Confidential Messages under Randomness Constraint
Liang等人提出的带机密信息的认知干扰信道（CICC）是一种新的信道模型.艾尔正在调查。在编码系统中考虑安全性时，众所周知，发送方需要使用随机编码来避免所传输的机密消息的信息被泄露给窃听者。对于CICC，研究了实现随机编码的随机数的速率与通信速率之间的权衡，并完全刻画了最优权衡。
2012-04-25 cs.IT math.IT
On the Capacity of Wireless Powered Cognitive Relay Network with Interference Alignment
本文研究了一种具有干扰对齐的两跳解码转发认知无线电系统。中继节点是能量受限的，并且从干扰信号中清除能量。在文献中，有两个主要的能量收集协议，即时间切换继电保护和功率分裂继电保护。我们首先演示了如何设计所考虑的主网络和辅助网络的波束成形矩阵。在此基础上，考虑时间切换和功率分配协议的不同部分，对信道状态信息完备和不完备情况下的系统容量进行了估计。
2017-12-13 cs.IT math.IT
On the Capacity of the Two-user Gaussian Causal Cognitive Interference Channel
本文研究了两用户高斯因果认知干扰信道（GCCIC），该信道由两个源-目的对共享同一信道组成，其中一个全双工认知源可以通过噪声链路因果地学习主源的消息。GCCIC是一个干扰信道，单方面源合作，更好地模拟实际的认知无线电网络比常用的模型，假设一个源有完美的非因果知识的其他源的消息。首先，对称GCCIC的总容量被确定为在恒定间隙内。然后，从推导得到的对称和容量的见解扩展到表征整个容量区域内的一个恒定的差距更一般的情况下。具体地，容量被确定为（a）对于完全连接的GCCIC在2比特内，粗略地说，当在两个接收机处干扰都不弱时，（b）对于Z信道在2比特内，即，当没有来自主用户的干扰时，以及（c）对于S信道在2比特内，即，当没有来自次级用户的干扰时。其中GCCIC在广义自由度方面等效于非合作干扰信道的参数机制（即，单边因果合作是无用的），到非因果认知干扰信道（即，因果合作达到了认知无线电技术的极限），并对双边源合作进行了识别。这些比较揭示了参数制度和网络拓扑结构，在实践中可能提供一个无限的吞吐量增益相比，目前可用的（非认知）技术。
2013-09-30 cs.IT math.IT
Inner and Outer Bounds for the Gaussian Cognitive Interference Channel and New Capacity Results
高斯认知干扰信道的容量是经典的两用户干扰信道的一种变体，其中一个发射机（称为认知）具有两个消息的知识，在几个参数机制中是已知的，但通常仍然是未知的。在本文中，我们提供了一个比较概述了这个信道模型，因为我们继续通过我们的贡献：我们提出了一个新的外边界的基础上的想法的广播信道与退化的消息集，和另一系列的外边界通过将认知信道转化为信道与已知的容量。我们专门的最大已知的内界推导出的离散无记忆信道的高斯噪声信道，并提出了几个简化的方案评估高斯输入的封闭形式，我们用来证明一些结果。这些包括用于a）“主解码认知”机制的新的容量结果集合，“强干扰”机制的子集，其不包括在“非常强干扰”机制中，对于该机制，容量是已知的，以及用于b）“S信道”，其中主发射机不干扰认知接收机。接下来，对于一般的高斯认知干扰信道，我们确定的能力，在一个比特/秒/赫兹和一个因素内的两个信道参数无关，从而建立在高和低SNR的速率性能保证，分别。我们还展示了不同的简化传输方案如何实现特定信道的内部和外部边界之间的恒定间隙。最后，我们数值评估和比较各种简化的可实现的速率区域和参数制度的能力是未知的外边界，从而进一步了解高斯认知干扰信道的容量区域。
2010-10-27 cs.IT math.IT
On the Cooperative Communication over Cognitive Interference Channel
本文研究了认知干扰信道（CIC）中部分协作（PC）目的地（CIC-PC）通信问题。该信道由两个源节点组成，这两个源节点将两个独立的消息传送到它们对应的目的地节点。其中一个来源，称为认知来源，对另一个来源的信息具有非因果性知识，称为主要来源。假设每个目的地仅解码其预期的消息。另外，与认知源对应的目的地通过经由中继链路发送协作信息来辅助另一目的地。我们得到了一个新的上界的离散无记忆CI-CPC的容量区域。此外，我们还刻画了两类新信道的容量区域：（1）降级CIC-PC，（2）一类半确定性CIC-PC。
2014-01-28 cs.IT math.IT
Error Performance of Wireless Powered Cognitive Relay Networks with Interference Alignment
研究了一种采用干扰对齐技术的两跳解码转发认知无线电系统。能量受限的中继节点通过功率分配（PS）中继协议从干扰信号中收获能量。首先，主要和次要网络的波束形成矩阵的设计进行了演示。然后，计算了PS协议在理想和不理想信道状态信息（CSI）情况下系统的比特出错率（BER）性能。最后，仿真了CSI失配参数对系统误码率性能的影响。
2017-12-13 cs.IT math.IT
Superposition Coding-Based Bounds and Capacity for the Cognitive Z-Interference Channels
本文研究了具有两个发射机和两个接收机的认知干扰信道，其中认知发射机非因果地知道主发射机的消息和码字。我们首先介绍一个离散的无记忆更有能力的CIC，这是一个扩展到更有能力的广播信道（BC）。使用叠加编码，我们提出了一个内界和一个外界的容量区域。当主用户受到强干扰时，外边界也是有效的。对于高斯CIC，该外边界适用于$|a| \geq 1 $，其中$a$是从次用户到主接收机的干扰链路的增益。然后将这些容量内边界和外边界应用于高斯认知Z干扰信道（GCZIC），其中只有主接收机受到干扰。在显示联合高斯输入最大化GCZIC的这些界限后，我们评估了该通道的界限。新的外边界是严格比其他外边界的能力的GCZIC在强干扰（$a^2 \geq 1 $）。特别是，外边界与$|a| \geq \sqrt{1 + P_1}$的内边界一致，因此，建立了GCZIC在此范围内的容量。对于这样大的$a$，在认知发射机处的叠加编码和在主接收机处的连续解码是实现容量的。
2011-02-06 cs.IT math.IT
Spectral Efficiency Optimized Adaptive Transmission for Cognitive Radios in an Interference Channel
在本文中，我们考虑了一个主用户和一个认知用户在无线衰落干扰信道上的传输。主用户以恒定功率发射，并利用满足比特出错率要求的自适应调制和编码（AMC）方案。我们提出了一种链路自适应方案，以最大限度地提高认知无线电的平均频谱效率，而主用户所需的最低频谱效率被规定。所得到的问题被约束为还满足比特出错率要求和认知链路的功率约束。认知发射机的AMC模式选择和功率控制基于两个链路的缩放的信号与噪声加干扰比反馈来优化。然后，该问题被投射为一个非线性离散优化问题，提出了一个快速有效的次优解。我们还提出了一个方案与速率自适应和一个恒定的功率。所提出的方案的一个重要特点是，用户之间不需要协商。与自适应传输的认知无线电的交织和交织方法的比较证明了所提出的解决方案的效率。
2009-02-28 cs.IT math.IT
Spatial-Spectral Joint Detection for Wideband Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks
频谱感知是一项基本功能，它使认知无线电能够检测频谱空洞，并在不对主网络造成有害干扰的情况下适时使用未充分利用的频带。由于单个认知无线电可能无法可靠地检测到微弱的主信号，由于信道衰落/阴影，本文提出了一种合作的宽带频谱感知方案，称为空间-频谱联合检测，这是基于线性组合的本地统计从空间分布的多个认知无线电。将协同感知问题转化为一个优化问题，在实际条件下通过数学变换可以得到次优但有效的解。
2008-01-19 cs.IT math.IT
Level Crossing Rates of Interference in Cognitive Radio Networks
认知无线电的未来部署严重依赖于这样一个事实，即现任主用户系统必须保持尽可能不注意他们的存在。这反过来又严重依赖于干扰认知无线电信号的波动。在这封信中，我们计算的水平交叉率的认知无线电产生的累积干扰。我们推导出瑞利和莱斯快衰落条件下的电平交叉率的解析公式。我们近似瑞利和Rician水平交叉率分别使用伽玛和缩放非中心$χ^2$过程的波动率。分析结果和近似在他们的推导验证了蒙特卡洛模拟和分析应用到一个特定的CR分配策略。
2009-05-22 cs.IT math.IT
Feedback Bits Allocation for Interference Minimization in Cognitive Radio Communications
本文研究了有限反馈认知无线电系统中，主用户（PU）由于波束形成不理想而受到次发射机（ST）的干扰。我们建议在多个PU之间分配反馈比特，以最大限度地减少ST所造成的最大干扰，通过利用异构的平均信道增益。此外，我们研究了在预定义的干扰阈值下，在PU的总反馈比特最小化的问题。针对所研究的问题提出了低复杂度的解决方案，并对比特分配的性能进行了分析。仿真结果验证了我们的分析，并表明，所提出的解决方案工作得很好，在最小化的ST所造成的最大干扰和最小化的总反馈比特在预定义的干扰阈值在PU的有限反馈CR系统。
2016-04-06 cs.IT math.IT
On the Capacity Region of the Cognitive Interference Channel with Unidirectional Destination Cooperation
具有单向目的地协作的认知干扰信道（CIFC-UDC）是认知干扰信道（CIFC）的变体，其中认知（次要）目的地不仅解码从其发送对偶发送的信息，而且还帮助增强主要用户的通信。该渠道是对原有CIFC的延伸，旨在实现共存条件下的双赢解决方案。CIFC-UDC包括广播信道（BC）、中继信道（RC）以及部分协作中继广播信道（PCRBC），并且可以降级为它们中的任何一个。本文对离散无记忆CIFC-UDC提出了一个新的可达速率区，它改进了以前的结果，包含了BC、RC、PCRBC和CIFC的最大已知速率区.给出了两类CIFC-UDC的一个新的外界，并证明了该外界是紧的，从而刻画了其容量域。
2011-02-18 cs.IT math.IT
The Capacity of the Semi-Deterministic Cognitive Interference Channel and its Application to Constant Gap Results for the Gaussian Channel
认知干扰信道（C-IFC）由经典的两用户干扰信道组成，其中一个用户（“主”用户）的消息在另一个用户（“认知”用户）的发射机处是非因果可用的。我们得到的能力的半确定性C-IFC：一个离散的无记忆的C-IFC中的认知接收器的输出是一个无噪声的信道输入的确定性函数。然后，我们使用从半确定性模型的能力实现计划获得的见解，以获得新的，统一的和更严格的常数间隙复值高斯C-IFC的结果。我们证明：（1）在高SNR处相关的每实维度半比特/秒/Hz的恒定加性间隙（内边界与外边界之间的差），以及（b）在低SNR处相关的因子2的恒定乘性间隙（外边界与内边界之间的比率
2010-09-17 cs.IT math.IT
On the Capacity of a Class of Cognitive Z-interference Channels
我们研究了一类特殊的认知无线电信道，其中认知对的接收机不受主用户的干扰。之前开发的针对该信道的通用编码方案很复杂，因为它们试图应对任意的信道条件，这导致难以评估的速率区域。我们工作的重点是得到简单的速率区域，很容易计算，从而提供更多的见解可实现的速率和良好的编码策略在不同的信道条件下。我们首先提出了几个明确的可实现的区域一般离散无记忆的情况下。我们还提出了一个改进的外边界的情况下，高干扰的容量区域。然后，我们将这些区域扩展到高斯通道。通过一个简单的外边界，我们建立了一个新的容量区域中的高干扰制度。最后，我们提供了数值之间的比较推导出的可实现的速率区域和外部边界。
2010-09-20 cs.IT math.IT
Capacity Results for the Multicast Cognitive Interference Channel
研究了多播认知干扰信道（CIFC）的容量域。该信道由两个独立的发送器组成，这两个发送器希望多播两个不同的消息，每个消息发送给一组不同的用户。此外，其中一个发射机-通常称为认知发射机-具有要发射的两个消息的先验非因果知识。这种情况结合了干扰信道、广播信道和多播通信中出现的困难和挑战。我们的目标是在这样一个具有挑战性的通信设置的最佳干扰缓解技术的推导。为此，我们调查的多主CIFC和它的双多辅助CIFC在各种干扰制度下，试图建立一个更全面的了解更一般的设置。它示出，对于某些制度，众所周知的编码技术的传统CIFC仍然是最佳的存在下，组播。而在其他机制中，进化的编码和/或解码策略是至关重要的。仔细使用这些编码方案和新的外边界技术，使我们能够表征几类离散无记忆和高斯信道在不同的干扰制度的容量区域。
2016-03-04 cs.IT math.IT
Sense-and-Predict: Opportunistic MAC Based on Spatial Interference Correlation for Cognitive Radio Networks
次发射机机会检测是认知无线电网络的关键技术。然而，这种检测不能保证在次级接收机（RX）处的可靠通信，尤其是当它们的关联距离长时。为了解决这个问题，本文提出了一种新的MAC称为感测和预测（SaP），其中每个辅助TX决定是否接入或不基于RX处的干扰水平的预测。首先，我们提供了空间干扰相关性的概率形式，使用随机几何，并利用它来最大化的区域频谱效率（ASE）的次级网络，同时保证主网络的服务质量。通过模拟和测试台实验使用USRP，SaP总是实现ASE的改善相比，传统的TX为基础的感测。
2017-02-12 cs.IT math.IT
New inner and outer bounds for the discrete memoryless cognitive interference channel and some capacity results
认知干扰信道是其中一个发射机被非因果地提供有另一个发射机的消息的干扰信道。这种信道模型在过去几年中得到了广泛的研究，并证明了某些类别信道的容量结果。在本文中，我们提出了新的内，外边界的认知干扰信道的容量区域以及新的容量结果。以前提出的外边界表示的辅助随机变量，没有基数约束是已知的。因此，对于给定的信道模型，不可能明确地评估这样的外部边界。我们推导出的外边界是基于佐藤最初为广播信道设计的想法，并且不包含辅助随机变量，使其更容易评估。我们得出的内界是迄今为止已知的最大的，并明确显示，包括所有以前提出的可实现的速率区域。这种比较突出了传输方案的哪些功能-包括速率分割、叠加编码、类似广播信道的合并方案和Gel 'fand Pinsker编码-在接近容量方面最有效。接下来，我们提出了新的容量结果一类离散的无记忆通道，我们称之为“更好的认知解码制度”，其中包括所有以前已知的制度，其中容量结果已被推导为特殊情况。最后，我们确定了半确定性认知干扰信道的容量区域，其中在认知接收机的信号是信道输入的确定性函数。
2010-03-23 cs.IT math.IT
Cognitive Radio: An Information-Theoretic Perspective
认知无线电已经被提出作为实现授权频谱的有效重用的手段。认知无线电的关键特征是它能够识别主（许可）用户并调整其通信策略以最小化其产生的干扰。我们考虑的通信场景中，主要和认知用户希望沟通到不同的接收器，受到相互干扰。将认知无线电建模为具有关于主传输的边信息的发射机，我们表征了认知无线电在以下约束下可以可靠地通信的最大速率：（i）不为主用户创建干扰，以及（ii）主编码器-解码器对不注意认知无线电的存在。
2006-05-09 cs.IT math.IT
On the Capacity of Interference Channel with Causal and Non-causal Generalized Feedback at the Cognitive Transmitter
在本文中，考虑到链路延迟的影响，我们调查的认知干扰信道（C-IFC），认知可以从因果或非因果广义反馈的容量区域。为此，我们引入了具有延迟的因果认知干扰信道（CC-IFC-WD），其中认知用户的传输可以依赖于$L$未来接收的符号以及过去的。我们证明了CC-IFC-WD模型等价于具有链路延迟的经典因果C-IFC（CC-IFC）。此外，CC-IFC-WD扩展了基因辅助和因果认知无线电信道，并弥合了它们之间的差距。首先，我们推导出一个外界的容量区域的任意值的$L$和专门的一般外界的强干扰的情况下。然后，在强干扰条件下，我们收紧外边界。为了推导出可达到的速率区域，我们集中在三种特殊情况下：1）经典的CC-IFC（L=0），2）CC-IFC没有延迟（L=1），和3）CC-IFC与无限的前瞻性，其中认知用户非因果地知道其整个接收序列。在每种情况下，我们得到一个新的内界的容量区域。此外，我们表明，我们使用的编码策略，以获得一个可实现的速率区域的经典CC-IFC实现的能力，在强干扰条件下的类退化和半确定性的经典CC-IFC。此外，我们扩展我们的可实现的速率区域的高斯的情况下。给出了高斯CC-IFC-WD的一些数值例子，我们比较了不同策略的性能，并研究了不同延迟值下认知链路的速率增益。
2012-02-01 cs.IT math.IT
An Analytical Model for the Intercell Interference Power in the Downlink of Wireless Cellular Networks
在本文中，我们提出了一种方法来估计的统计小区间干扰功率在下行链路的多细胞网络。我们首先建立了一个解析表达式的概率定律的干扰功率时，只考虑瑞利多径衰落。接下来，专注于传播环境中的小规模瑞利衰落以及大规模的影响，包括衰减与距离和对数正态阴影，被考虑在内，我们阐述了一种半解析方法来建立直方图的干扰功率分布。从这个组合的小规模和大规模的衰落背景下获得的结果，然后，我们开发了一个统计模型的干扰功率分布。这个模型的兴趣在于，它可以应用于一个大范围的值的阴影参数的事实。所提出的方法也可以很容易地扩展到其他类型的网络。
2011-07-21 cs.IT cs.NI math.IT
Cognitive Interference Alignment for OFDM Two-tiered Networks
在这方面的贡献，我们介绍了一种干扰对齐方案，允许共存的正交频分复用（OFDM）的宏小区和认知小小区，部署在一个两层的结构，并在相同的带宽上传输。我们推导出单天线辅基站的最优线性策略，最大化机会链路的频谱效率，同时考虑信号子空间结构和功率加载策略。我们的分析和数值结果证明，所提出的预编码器结构是最佳的考虑的情况下，面对瑞利和指数衰减信道。
2013-02-20 cs.IT math.IT
The DoF of the K-user Interference Channel with a Cognitive Relay
最近表明，具有认知中继的2用户干扰信道（IC-CR）几乎肯定具有全自由度（DoF），即2 DoF。这项工作的目的是检查由$K$用户对和认知中继组成的$K$用户IC-CR的DoF是否遵循2用户情况的直接扩展。事实证明，情况并非如此。当信道时变时，如果$K>2$，则$K$ -用户IC-CR被示出为具有$2K/3$ DoF，使用干扰对准可实现。因此，虽然具有时变信道系数的基本$K$ -用户IC对于所有$K$具有每用户1/2DoF，但是如果K=2，则具有变化信道的$K$ -用户IC-CR具有每用户1 DoF，并且如果$K>2$，则具有变化信道的$K$ -用户IC-CR具有每用户2/3DoF。此外，3用户IC-CR与恒定信道的DoF区域的特点是使用干扰中和，并给出了一个新的上限的2用户IC-CR的总容量。
2012-07-02 cs.IT math.IT
On the Capacity Region of the Two-user Interference Channel with a Cognitive Relay
本文考虑了经典的两个用户干扰信道的变化，其中两个干扰源-目的地对的通信是由一个额外的节点，有一个先验知识的消息被发送，这被称为它的认知中继辅助。特别地，对于单射半确定性干扰信道，推导了一般无记忆干扰信道的和速率上界，并进一步收紧了高斯噪声信道在高信噪比下的线性确定性近似（LDA），该近似忽略了噪声并关注用户信号之间的相互作用。对称LDA的容量区域的特点是完全除了制度的适度弱干扰和弱链接从CR到目的地。从LDA的分析中获得的见解，然后被翻译回对称高斯噪声信道（GICCR）。对于对称的GICCR，容量区域的近似表征（在一个恒定的间隙内）提供了一个参数制度，其中容量是以前未知的。近似最优的方案表明，在中继的消息认知是有益的干扰管理，因为它使同时在空中抵消的干扰在两个目的地。
2014-09-08 cs.IT math.IT
