Matched Metrics to the Binary Asymmetric Channels
在本文中，我们建立了一些标准，以决定当一个离散的无记忆信道承认一个度量，以这样一种方式，最大似然解码与最近邻解码相一致。特别地，我们证明了M. Fireer和J.L. Walker建立了每个二进制非对称信道都允许匹配度量。
2018-03-17 cs.IT math.IT
Refinement of the Sphere-Packing Bound: Asymmetric Channels
我们提供了一个改进的球形包装界恒定组成代码在非对称离散无记忆通道，提高了前因子的指数项。对于任何$ε>0$，我们的前因子的阶为$Ω(N^{-1/2(1+ε+ ρ_{R}^{\ast})})$，其中$ρ_{R}^{\ast}$是速率为$R$的球填充指数的最大绝对值次微分，$N$是块长度。
2012-11-28 cs.IT math.IT
Multilevel Binary Polar-Coded Modulation Achieving the Capacity of Asymmetric Channels
研究了一种仅使用二进制极化码和Honda Yamamoto概率成形的多级编码调制方案。该计划是实现离散无记忆通道的容量与输入字母的基数的2的幂。有限长度实现的性能进行比较，极性编码的概率幅度整形和恒定成分分布匹配。
2022-06-13 cs.IT math.IT
Causal State Communication
研究了当状态信息在编码端严格因果可得时，离散无记忆信道中离散无记忆状态的状态通信问题。它示出，块马尔可夫编码，其中编码器通信的状态序列的描述，在前一个块通过将边信息的状态序列在解码器，产生最小的状态估计误差。当以较高的信道状态估计误差为代价使用相同的信道来发送附加的独立信息时，独立信息的速率和状态估计误差之间的最佳折衷经由容量-失真函数来表征。结果表明，任何最佳的折衷对，可以通过率分裂。这些编码定理，然后最佳地扩展到因果信道状态信息的情况下，在编码器使用香农策略。
2012-03-27 cs.IT math.IT
An Achievability Scheme for the Compound Channel with State Noncausally Available at the Encoder
提出了一种新的离散无记忆（DM）状态在编码器处非因果可用的复合信道的可扩展性方案。利用叠加编码、Marton编码、联合典型性编码和间接解码证明了可压缩性。该方案被证明是严格实现更高的速率比直接扩展的Gelfand-Pinsker编码方案为一个单一的DMC与DM状态，并为某些类的信道是最佳的。
2010-04-23 cs.IT math.IT
Posterior Matching over Binary-Input Memoryless Symmetric Channels: Non-Asymptotic Bounds and Low-Complexity Encoding
Bilkent University（比尔肯特大学）
本文研究了在二进制输入无记忆对称信道上的可变长度反馈编码，通过后验匹配和小足够差异划分，提出非渐近界和低复杂度编码方案，覆盖广泛信道类，包括连续输出信道。
2026-04-03 cs.IT math.IT
Constrained Source Coding with Side Information
在解码器的边信息的源编码问题进行了研究的约束，编码器-谁的边信息是不可用的-能够计算解码器的重建序列在一定的失真。对于离散无记忆源和有限的单字母失真措施，给出了一个表达式的最小描述率作为一个函数的联合法律的源和边信息和允许的失真在编码器和解码器。最小描述率也计算了无记忆高斯源与平方误差失真措施。还提供了对更一般问题的解决方案，其中存在多于两个失真约束，并且每个失真函数可以是三个自变量的函数：源符号、编码器的重构符号和解码器的重构符号。
2013-01-22 cs.IT math.IT
New Strong Converse for Asymmetric Broadcast Channels
我们考虑离散无记忆非对称广播信道。我们证明了解码的错误概率趋于一个指数的容量区域以外的速率，并推导出这个指数函数的一个明确的下界。我们将证明，信息谱的方法是非常有用的调查这个问题。
2020-08-09 cs.IT math.IT
Distributed Information Bottleneck Method for Discrete and Gaussian Sources
我们研究分布式信息瓶颈的问题，其中多个编码器分别压缩他们的意见的方式，这样，集体，压缩的信号保留尽可能多的信息关于另一个信号。该模型将Tishby的集中式信息瓶颈方法推广到多个分布式编码器的设置。我们建立了这个问题的信息率区域的单字母特征，i）一类离散无记忆源和ii）无记忆矢量高斯源。此外，假设对速率或复杂性的总和约束，对于这两种模型，我们开发Blahut-Arimoto型迭代算法，该算法允许通过迭代一组自洽方程来计算最佳信息速率权衡。
2017-10-03 cs.IT math.IT
On the Multiple Access Channel with Asymmetric Noisy State Information at the Encoders
我们认为可靠的多址信道（MAC）的信道是由一个独立的和相同分布的状态过程和编码器和解码器提供不同程度的非对称噪声信道状态信息（CSI）的驱动通信的问题。对于编码器观察因果，非对称噪声CSI和解码器观察完整的CSI的情况下，我们提供了内部和外部边界的容量区域，这是紧的总和速率容量。然后，我们观察到，在马尔可夫假设下，类似的容量结果也保持在接收机观察到噪声CSI的情况下。此外，当编码器处的CSI是解码器处的CSI的非对称确定性函数并且编码器具有非因果噪声CSI（其因果版本最近在\cite{como-yuksel}中得到解决）时，我们为容量区域提供单字母表征。当编码器观察非对称噪声CSI与非对称延迟和解码器观察完整的CSI，我们提供了一个单一的字母表征的容量区域。最后，我们考虑一个合作的情况下，共同和私人的消息，在编码器和完整的CSI在解码器的非对称噪声CSI。我们提供了一个单一的字母表达式的容量区域，这样的通道。对于协作场景，我们还注意到，一旦公共消息编码器不能访问CSI，则在任何噪声设置中，覆盖在解码器处没有CSI或有噪声CSI的情况，可以获得容量区域的单个字母表征。这些结果中的主要组成部分是逆编码方法的一般化，该逆编码方法最近在[1]中针对在编码器处具有非对称量化CSI的MAC引入，并且在本文中被相当大地扩展并适于有噪声的CSI设置。
2012-01-19 cs.IT math.IT
Capacity Region of Multiple Access Channel with States Known Noncausally at One Encoder and Only Strictly Causally at the Other Encoder
我们考虑一个两个用户的状态相关的多址信道中，信道的状态是已知的非因果关系的编码器之一，只有严格因果关系的其他编码器。两个编码器都发送一个公共消息，此外，知道状态的编码器非因果地发送一个单独的消息。我们发现明确的特征的容量区域的离散无记忆（DM）和无记忆高斯的情况下，这种通信模型。特别是容量区域分析表明，在一般只发送公共消息的编码器处，状态的知识仅严格地因果关系地被利用。更具体地说，在DM设置中，我们表明，这样的知识是有益的，并增加了一般的容量区域。在高斯设置，我们表明，这样的知识没有帮助，和容量是相同的，如果状态是完全未知的编码器，只发送共同的消息。分析还揭示了最佳的方式，利用知识的状态，只有严格因果关系的编码器，只发送共同的消息时，这样的知识是有益的。编码器协作以向解码器传达状态的有损版本，除了通过广义的Gel'fand-Pinsker分箱来传输信息消息之外。在这个问题中特别重要的是1）执行状态压缩的最佳方式和2）压缩索引是否应该被唯一地解码的问题。我们表明，这两个压缩la嘈杂的网络编码，即，没有装仓和非唯一解码，并且使用Wyner-Ziv装仓与后向解码和非唯一或唯一解码的压缩是最佳的。
2012-01-16 cs.IT math.IT
The third-order term in the normal approximation for singular channels
对于具有正色散的奇异对称离散无记忆信道，在正态近似下，三阶项的上界为一常数。这一发现完成了对称离散无记忆信道的三阶项的表征。证明方法扩展到非对称和奇异信道与恒定的组合码，其连接到现有的结果，以及其在错误指数制度的限制，进行了讨论。
2013-09-20 cs.IT math.IT
Communication over an Arbitrarily Varying Channel under a State-Myopic Encoder
我们研究的问题，在离散的任意变化的信道（AVC）的通信时，一个嘈杂的版本的状态是已知的非因果关系的编码器。状态由知道编码方案的对手选择。状态近视编码器通过噪声离散无记忆信道（DMC）非因果地（虽然不完美）观察到这种状态。我们首先描述了当编码器-解码器共享对手未知的随机性时，这种状态相关信道的容量，即，随机编码能力。接下来，我们证明了当只允许编码器随机化时，容量在正值时保持不变。有趣的和众所周知的特殊情况下的状态近视编码器模型。
2018-04-26 cs.IT math.IT
State-Dependent DMC with a Causal Helper
本文研究带因果辅助器的状态依赖DMC的容量最大化问题，证明逐符号描述并非总是最优，并在特定条件下给出最优性结论，进而提出一种分组马尔可夫后向解码方案。
2023-08-13 cs.IT math.IT
Multiaccess Channels with State Known to One Encoder: Another Case of Degraded Message Sets
我们考虑一个两个用户的状态相关的多址信道中，只有一个编码器被告知，非因果关系，信道状态。两个独立的消息被传输：一个共同的消息由知情和不知情的编码器传输，和一个单独的消息仅由不知情的编码器传输。我们推导出该模型在离散无记忆情况下以及高斯情况下的容量区域的内界和外界。此外，我们表明，在某些特殊情况下，高斯情况下的界限是紧的。
2009-06-08 cs.IT math.IT
Adaptive Interference Coordination over Channels with Unknown State at the Encoder and the Decoder
我们推广的问题，控制的干扰创建一个外部观察者，而在一个离散的无记忆信道（DMC）的研究\cite{serrano:2014}。特别是，我们考虑的情况下，传输是建立在一个复合DMC信道与未知状态的编码器和解码器。根据信道的确切状态$s$，我们要求在与外部观察者建立干扰协调时具有不同水平的平均精度$Δ_s$。对于这种设置，我们充分表征的能力区域。
2021-06-03 cs.IT math.IT
Multiple Access Channels with Cooperative Encoders and Channel State Information
考虑了两种不同的情况下，两个用户的多址接入信道（MAC）与合作的编码器和信道状态信息（CSI）被调查：一个两个用户的MAC与公共消息（MACCM）和两个用户的MAC与会议编码器（MACCE）。对于这两种情况下，CSI是已知的编码器无论是非因果关系或因果关系的两种情况下进行了研究。对于离散无记忆信道和加性干扰的高斯信道，都建立了可扩展的速率区域。可实现的速率区域与已知的非因果关系的编码器的加性干扰的高斯模型推导出符合相同的信道没有干扰的容量区域。因此，建立了这种信道的容量区域。
2010-09-29 cs.IT math.IT
Asymmetric Evaluations of Erasure and Undetected Error Probabilities
离散无记忆信道的擦除选项的信道编码的问题重新审视。的码率，未检测到的和总的错误概率之间的相互作用的特点。使用信息谱方法，一个序列的代码的增加块长度$n$的设计来说明这种权衡。此外，对于具有均匀输入分布的加性离散无记忆信道，我们建立了我们的分析相对于系综平均是紧密的。这是通过在码率、未检测错误和总错误之间的权衡方面分析系综性能来完成的。这种权衡是由广义似然比检验中的阈值参数化的。两个渐近制度进行了研究。第一，编码速率趋向于以比对应于中等偏差状态的$n^{-1/2}$慢的速率的信道容量。在这种情况下，两个错误概率都以亚指数和非对称的方式衰减。精确的衰减率的特点。第二，码率趋向于$n^{-1/2}$速率的容量。在这种情况下，总错误概率渐近地为正常数，而未检测到的错误概率对于某些$b>0$衰减为$\exp(- b n^{ 1/2})$。证明技术涉及应用的修改（或“转移”）版本的Gärtner-埃利斯定理和类型类枚举方法来表征一个序列的累积量生成函数的渐近行为。
2015-10-21 cs.IT math.IT
On Equivalence of Binary Asymmetric Channels regarding the Maximum Likelihood Decoding
我们研究的问题时，表征两个无记忆的二进制非对称信道，描述了他们的转移概率$(p,q)$和$(p',q')$，是等价的最大似然解码（MLD）的角度来看，当限制到$n$块二进制码。通道的这种等价性将参数$(p,q)$的空间上的分区（取决于$n$）引入到与等价类相关联的区域中。导出了描述这些区域、区域数目和区域面积的显式表达式。最后，对我们的结果在解码问题中的应用前景进行了展望。
2018-03-17 cs.IT math.IT
Communication in the Presence of a State-Aware Adversary
我们研究通信系统的状态依赖的信道中存在一个恶意的状态感知干扰对手。通道具有无记忆状态，具有底层分布。敌方在信道中引入干扰信号。状态序列对于编码器和对手都是非因果已知的。采用随机变化信道（AVC）方法，我们考虑两种设置，即，离散无记忆Gel'fand-Pinsker（GP）AVC和加性白高斯脏纸（DP）AVC。我们确定的随机编码能力的两个AVC下的最大错误概率的标准。类似于其他随机编码设置，我们表明，即使在平均错误概率标准下的容量是相同的。即使与非因果关系的知识的状态，我们证明了状态感知对手不能影响率比当它采用一个无记忆的策略，只依赖于瞬时状态。因此，AVC容量特性给出的能力最差的无记忆信道的状态，诱导对手采用这种无记忆干扰策略。对于DP-AVC，进一步表明，在无记忆干扰策略中，没有比完全无视状态知识的无记忆高斯干扰策略更影响通信的了。因此，DP-AVC的容量等于具有两个独立的加性高斯白噪声源的标准AWGN信道的容量，即，信道噪声和干扰噪声。
2017-08-31 cs.IT math.IT
Technical Report: Achievable Rates for the MAC with Correlated Channel-State Information
在本文中，我们提供了一个可实现的速率区域的离散无记忆多址接入信道与相关的状态信息已知的非因果关系的编码器使用随机分箱技术。这个结果是一个推广的随机装箱技术所使用的Gel'fand和Pinsker的问题与非因果信道状态信息的编码器在点对点通信。
2008-12-28 cs.IT math.IT
Statistical Mechanical Analysis of Low-Density Parity-Check Codes on General Markov Channel
低密度奇偶检验（LDPC）码在对称无记忆信道上的性能已经被一些作者利用统计物理学方法进行了分析。本文对非对称无记忆信道和一般马尔可夫信道下的LDPC码进行了统计力学分析。证明了马尔可夫信道的副本对称解的鞍点方程等价于马尔可夫信道上LDPC码的因子图上置信传播的密度演化.推导过程采用马尔可夫链的类型化方法。
2011-10-10 cs.IT math.IT
Second-Order Coding Rates for Channels with State
我们研究了状态相关的离散无记忆信道的性能极限，编码器和解码器都有离散状态。我们建立了ε容量以及强逆属性的必要和充分条件，这样的信道状态序列时，不一定是平稳的，无记忆或遍历。然后，我们寻求一个更好的表征这些能力的二阶编码率。一般结果补充了几个例子，包括i.i.d.马尔可夫状态和混合信道。
2014-05-14 cs.IT math.IT
A New Achievable Rate Region for the Discrete Memoryless Multiple-Access Channel with Noiseless Feedback
针对两用户离散无记忆多址信道，提出了一种新的单信可达速率域。该区域包含Cover-Leung率区域[1]，并证明了该包含是严格的.证明使用块马尔可夫叠加策略的基础上的观察，这两个用户的消息是相关的反馈。对于每个编码器来说，传输速率太高，无法直接使用反馈来解码另一个的消息，因此它们在下一个块中传输相关信息以了解彼此的消息。然后，它们在接下来的块中合作以解决解码器的残余不确定性。该编码方案可以被看作是Cover-Leung方案的自然推广，具有一个额外块的延迟和一对额外的辅助随机变量。我们计算建议的速率区域为两个不同的MAC和比较结果与其他已知的速率区域的MAC反馈。最后，我们展示了如何可以扩展的编码方案，以获得更大的速率区域与更多的辅助随机变量。
2014-03-28 cs.IT math.IT
Achievable Rate Region for Multiple Access Channel with Correlated Channel States and Cooperating Encoders
在本文中，两个用户的离散无记忆多址接入信道（DM-MAC）的相关信道状态，每个已知的编码器之一，其中每个编码器发送独立的消息，并试图与其他合作。为了考虑协作编码器，假设每个编码器严格因果地接收和学习另一编码器的发送符号，并试图通过发送其消息与另一编码器协作。接下来，我们在一个特殊的情况下研究这个信道;我们假设两个状态的公共部分都是已知的，因此编码器利用这个机会来获得更好的速率区域。对于这些场景，可实现的速率区域是基于块马尔可夫编码和Gelfand-Pinsker编码技术的组合而导出的。此外，建立了高斯信道的可达速率域，并证明了在一定条件下可达容量域。
2011-02-06 cs.IT math.IT
The State-Dependent Multiple-Access Channel with States Available at a Cribbing Encoder
双用户离散无记忆状态相关多址信道（MAC）模拟了两个编码器通过MAC向单个接收器发送独立消息的场景，MAC的信道法则由编码器对的输入和独立同分布（i.i.d.）状态随机变量在协作状态相关MAC模型中，进一步假设消息1由两个编码器共享，而消息2仅为编码器2（认知发射器）所知。Somekh-Baruch等人推导出了协作状态相关MAC的能力，其中状态序列的实现对于认知编码器是非因果已知的。在这项工作中，我们免除了消息1由两个编码器先验共享的假设。相反，我们研究编码器2与编码器1因果关系的情况。我们确定两种情况的容量区域，编码器2严格因果的情况和编码器2从编码器1因果的情况。
2010-07-22 cs.IT math.IT
State-Dependent Channels with a Message-Cognizant Helper
研究消息感知限速辅助器非因果观测状态并共享描述给编解码器的状态依赖信道，推导出其容量。
2023-11-14 cs.IT math.IT
Design and Analysis of Nonbinary LDPC Codes for Arbitrary Discrete-Memoryless Channels
我们提出了一个分析，迭代解码下，陪集LDPC码在GF（q），设计用于任意离散无记忆信道（特别是非二进制和非对称信道）。我们使用一个随机陪集分析产生的效果是类似的输出对称与二进制通道。我们表明，随机选择的GF（q）奇偶校验矩阵的非零元素诱导的置换不变性的解码器消息的密度，这简化了他们的分析和近似。通过对二进制LDPC码的分析，我们概括了LDPC码的对称性和稳定性等性质。我们表明，在高斯近似下，整个q-1维分布的矢量消息是由一个单一的标量参数（如二进制LDPC消息的分布）。我们应用这个属性来为我们的代码开发EXIT图表。我们使用适当设计的信号星座，以获得实质性的整形增益。仿真结果表明，我们的代码优于多级码在短块长度。我们还提出了模拟结果的AWGN信道，包括在0.56 dB的无约束香农限制（即不限于任何信号星座）在6位/s/Hz的频谱效率的结果。
2005-11-09 cs.IT math.IT
A Note on Multiple-Access Channels with Strictly-Causal State Information
我们提出了一个新的内界上的容量区域的无记忆多路访问信道是由一个无记忆的状态，这是已知的严格因果关系的编码器。新的内部边界包含以前的边界，我们提供了一个例子，证明包含可以是严格的。这个例子的一个变化，然后应用到的情况下，由两个独立的状态序列，其中每个发射机知道严格因果关系的状态之一的信道。这个例子证明，正如李等人所指出的，他们为这种情况推导出的内部界限确实可以严格优于以前的界限。
2011-06-02 cs.IT math.IT
Achieving the Empirical Capacity Using Feedback Part I: Memoryless Additive Models
我们解决的问题，在一个未知的信道与瞬时无噪声反馈的通用通信，并显示如何对应的经验行为的信道的速率可以达到，虽然没有率可以事先保证。首先，我们考虑一个离散的模加性信道与字母表$\mathcal{X}$，其中的噪声序列$Z^n$是任意的和未知的，并可能因果地依赖于发送和接收的序列和编码器的消息，可能在一个对抗的方式。虽然这个通道的经典容量为零，我们表明，接近经验容量$\log|\mathcal{X}|-H_{emp}(Z^n)$的速率可以普遍达到，其中$H_{emp}(Z^n)$是经验熵的$Z^n$。对于更一般的设置，其中的通道可以映射到一个输出在一个任意的未知的方式只受因果关系，我们的经验信道的动作模型作为一个实现的噪声序列的模加法，并表明，相同的结果适用于如果共同的随机性。通过提供一个接近经验容量的简单顺序传输方案，建设性地证明了结果。在这项工作的第二部分中，我们演示了如何更高的利率可以通过使用更精细的模型通道的行动，并利用可能的经验依赖性，其行为。
2008-08-31 cs.IT math.IT
Channel polarization: A method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels
提出了一种称为信道极化的方法来构造码序列，以实现任意给定的二进制输入离散无记忆信道（B-DMC）$W$的对称容量$I(W)$。对称容量是在以相等概率使用信道的输入字母的情况下可实现的最高速率。通道极化指的是这样的事实，即有可能从给定B-DMC $W$的$N$独立拷贝中合成第二组$N$二进制输入通道$\{W_N^{(i)}:1\le i\le N\}$，使得随着$N$变大，$I(W_N^{(i)})$接近1的索引$i$的部分接近$I(W)$，而$I(W_N^{(i)})$接近0的部分接近$1-I(W)$。极化信道$\{W_N^{(i)}\}$对于信道编码是良好条件的：仅需要通过具有接近1的容量的那些信道以速率1发送数据，并且通过其余信道以速率0发送数据。基于这种思想构造的码被称为极化码。本文证明了，给定具有$I(W)>0$的任何B-DMC $W$和任何目标速率$R < I(W)$，存在极化码序列$\{{\mathscr C}_n;n\ge 1\}$，使得${\mathscr C}_n$具有块长度$N=2^n$、速率$\ge R$和在连续抵消解码下的块错误概率，其与码率无关地被限定为$P_{e}(N,R) \le \bigoh(N^{-\frac14})$。该性能可通过每个编码器和解码器具有复杂度$O(N\log N)$的编码器和解码器来实现。
2009-07-20 cs.IT math.IT
Multiaccess Channels with State Known to Some Encoders and Independent Messages
我们考虑一个状态相关的多址信道（MAC）的状态非因果已知的一些编码器。我们推导出一般离散无记忆情况下的容量区域的内界，并专门针对二进制无噪声的情况。在最大熵信道状态的情况下，我们得到的容量区域的二进制无噪声MAC与一个知情的编码器推导出一个非平凡的外边界的情况下。对于一个高斯状态依赖的MAC与一个编码器被告知的信道状态，我们提出了一个内界通过应用稍微广义脏纸编码（GDPC）在通知编码器，允许部分状态取消，和一个平凡的外界通过提供信道状态的解码器也。不知情的编码器受益于状态消除方面的可实现的速率，然而，似乎GDPC不能完全消除信道状态的可实现的速率区域的影响，在所有编码器被告知的情况下。在无限状态方差的情况下，我们分析了不知情的编码器如何受益于知情的编码器的行动使用内界，也提供了一个非平凡的外界这种情况下，这是优于平凡的外界。
2008-03-30 cs.IT math.IT
Multiple Access Channel with States Known Noncausally at One Encoder and Only Strictly Causally at the Other Encoder
我们考虑一个两个用户的状态相关的多址信道中，信道的状态是已知的非因果关系的编码器之一，只有严格因果关系的其他编码器。两个编码器都发送一个公共消息，此外，知道状态的编码器非因果地发送一个单独的消息。我们研究了这种通信模型的容量域。在离散无记忆的情况下，我们建立的容量区域的内部和外部边界。虽然编码器，发送这两个消息完全知道的状态，我们表明，这些状态的严格因果关系的知识，在其他编码器可以是有益的编码器，并在一般情况下扩大了容量区域。此外，我们发现在两个编码器只传输公共消息的情况下的容量的明确表征。在高斯分布的情况下，我们也用单个消息描述了模型的容量区域。在这种情况下，我们的逆证明表明，对于这种模型，严格的因果知识的状态在一个编码器不增加容量，如果其他的被告知非因果关系，一个结果，揭示了更多的光的效用，传送一个压缩版本的状态的解码器在最近的结果Lapidoth和Steinberg在一个多通道模型，只有严格的因果状态在两个编码器和独立的消息。
2011-05-30 cs.IT math.IT
Asymmetric Error Correction and Flash-Memory Rewriting using Polar Codes
我们提出了两种通信设置有效的编码方案：1。不对称信道，以及2.信道具有通知的编码器。这些设置在非易失性存储器以及光学和广播通信中很重要。这些方案基于非线性极化码，它们建立在这些设置的基础上并改进了最近的工作。在非对称通道中，我们解决了以前已知的计划，导致使用大型布尔函数的指数存储要求。提出了一种改进的方案，该方案在满足多项式计算复杂性和存储要求的情况下达到了非对称信道的容量。所提出的非线性计划，然后推广到设置信道编码与一个知情的编码器，使用多编码技术。我们认为具体的情况下，该计划的闪存，将纠错能力与重写。由于所考虑的代码是非线性的，它们消除了先前已知的方案（称为极性一次写入存储器代码）对编码器和解码器之间的共享随机性的要求。最后，我们提到的多编码方案也是有用的广播通信在马顿的区域，改善以前的计划，这种设置。
2015-12-28 cs.IT math.IT
Sequential Transmission Over Binary Asymmetric Channels With Feedback
在本文中，我们考虑的问题，变长编码类的无记忆二进制非对称信道（BAC）的无噪声反馈，包括二进制对称信道（BSC）作为一种特殊情况。在2012年，Naghshvar等人介绍了一种编码方案，我们称之为足够小的差异（SED）编码器，它渐进地实现了对称二进制输入信道的容量和Burnashev的最佳误差指数。在Naghshvar等人工作的基础上，本文将SED编码方案扩展到BAC类，并开发了平均块长度的非渐近上界，该上界被示出为实现容量和最佳误差指数。对于BSC的特定情况下，我们开发了一个额外的非渐近界使用两阶段分析，利用下鞅合成和马尔可夫链时间的第一次通过分析。对于容量为$1/2$的BSC，两个新的可扩展性界限都超过了Polyanskiy等人的可扩展性界限。
2021-11-30 cs.IT math.IT
The State-Dependent Channel with a Rate-Limited Cribbing Helper
本文研究带速率受限窃听辅助者的无记忆状态相关信道容量，刻画了辅助者因果观测状态、严格因果获取过去输入时的容量增益，并指出其低于知晓消息的辅助者。
2024-01-23 cs.IT math.IT
Cooperative Resolvability and Secrecy in the Cribbing Multiple-Access Channel
我们研究了离散无记忆多址信道的可分辨性，即，在输入处所需的随机性的量的表征以近似地产生所选择的I.I. D。根据KL发散度进行输出分配。当一个编码器cribs（i）其他编码器的输入;或其他编码器的输出，（ii）非因果关系，（iii）因果关系，或（iv）严格因果关系时，我们分析可分辨率。对于场景（i）-（iii），我们精确地表征信道可分辨区域。对于（iv），我们提供了信道可解析区域的内部和外部边界;我们可实现性结果的关键是使用块马尔可夫编码方案来处理严格的因果关系约束，其中块之间的依赖关系被适当隐藏。最后，我们利用信道可解析性的结果，推导出可实现的保密率区域的强保密约束下的每一个剽窃的情况。
2018-11-28 cs.IT math.IT
Sending a Bivariate Gaussian Source Over a Gaussian MAC with Unidirectional Conferencing Encoders
本文研究了无记忆双变量高斯信源在两用户加性高斯多址信道中的传输问题。这里，在每个传输块之前，允许观测第一源分量的编码器1经由给定容量的单向无噪声比特管道与观测第二源分量的编码器2通信。这项工作的主要结果是充分条件和必要条件的失真对的可扩展性表示为信道SNR和源相关的函数。主要的充分条件是由Lapidoth-Tinguely建议的矢量量化方案的扩展，对于没有会议的情况下，单向会议的情况下。在高信噪比制度，当会议信道的容量是无限的，这些必要和充分条件是一致的。我们评估精确的高SNR的渐近失真对的一个子集时，会议信道的容量是无限的，在这种情况下，我们表明，基于分离的计划达到这些最佳失真对。然而，对称的平均功率约束和固定的会议容量，在高信噪比的后者分离为基础的计划是次优的。
2015-12-28 cs.IT math.IT
Probing Capacity
我们考虑的问题，最佳的探测状态的信道的发送器和接收器的最大化率的可靠通信。该信道是具有i.i.d.的离散无记忆（DMC）信道。states.编码器根据消息采取探测操作。然后，它使用从因果或非因果探测获得的状态信息来生成信道输入符号。解码器还可以根据观察到的信道输出采取信道探测动作，并且使用由此获取的信道状态信息以及信道输出来估计消息。我们将这种系统的可靠通信的最大可实现速率称为“探测能力”。当编码器和解码器的动作是成本约束时，我们表征这种能力。为了激发这个问题，我们首先描述的容量和分数之间的权衡信道状态的编码器被允许观察，而解码器是知道的信道状态。在编码器处的“观察或不观察”状态的这种设置中，我们计算某些数值示例并注意到令人愉快的现象，其中编码器可以观察相对小部分的状态，但仍以最大速率进行通信，即在编码器处观察状态时的速率不受成本约束。
2010-10-07 cs.IT math.IT
Rate-Distortion Region of a Gray-Wyner Model with Side Information
在这项工作中，我们建立了一个完整的单字母表征的率失真区域的一个实例的格雷-怀纳模型在解码器的边信息。具体地，在该模型中，编码器观测一对无记忆的、任意相关的源$(S^n_1,S^n_2)$，并且通过容量$R_0$的无差错速率受限链路以及容量$R_1$到第一接收机和$R_2$到第二接收机的无差错速率受限的单独链路与两个接收机通信。两个接收机都有损耗地再现源分量$S^n_2$，并且接收机$1$也有损耗地再现源分量$S^n_1$，达到某个规定的保真度水平$D_1$。此外，接收机$1$和接收机$2$分别配备有无记忆辅助信息序列$Y^n_1$和$Y^n_2$。在此设置中重要的是，边信息序列在它们之间以及与源对$(S^n_1,S^n_2)$任意相关;并且不假定呈现任何特定的排序。此外，通过将主要结果专门化到两个Heegard-Berger模型，并进行连续的细化和可扩展编码，我们揭示了编码器应该产生的公共和私有描述的作用以及它们应该最佳地承载什么。我们通过分析这些模型的单字母最佳率失真区域来开发直觉，并讨论一些有见地的二进制示例。
2017-01-13 cs.IT math.IT
Reliable Communications with Asymmetric Codebooks: An Information Theoretic Analysis of Robust Signal Hashing
本文对传统的点对点通信体制进行了推广，称之为“非对称码本可靠通信”。在独立同分布（i.i.d）编码器码字的假设下，证明了系统的运算容量等于系统的信息容量，由$\max_{p(x)} I(U;Y)$给出，其中$X, U$和$Y$分别表示编码器码字、译码器码字和译码器输入的各个随机元素.容量结果是在“二进制对称”的情况下（这是传统的“二进制对称信道”为我们的情况下的一个类似的配方），作为系统参数的函数。通过将二进制对称信道的经典Shannon型容量的差异归因于由于码本不对称而引起的{ \em间隙}，做出了概念上有见地的推断。
2008-09-11 cs.IT math.IT
On the Scaling Exponent of Polar Codes for Binary-Input Energy-Harvesting Channels
本文研究了无限容量电池下二进制输入能量收集（EH）信道极化码的标度指数。EH过程的特征在于i.i.d.具有有限方差的随机变量二进制输入无记忆信道（BMC）的极化码的缩放指数$μ$表征由极化码实现的容量与非渐近速率之间的最接近间隙，其中错误概率不大于某个非零$\varepsilon\in(0,1)$。已经示出，对于任何$\varepsilon\in(0,1)$，具有$I(q_{Y|X})\in(0,1)$的任何二进制输入无记忆对称信道（BMSC）的标度指数$μ$位于3.579和4.714之间，其中上限$4.714$由极化码的显式构造示出。我们的主要结果表明，对于任何二进制输入EH通道，$4.714$仍然是标度指数的有效上界，即，一个BMC受额外的EH约束。因此，我们的结果意味着，如果采用极化码，EH约束不会恶化收敛到容量的速度。利用以下三个现有结果证明了主要结果：BMSC的标度指数分析，为二进制输入无记忆非对称信道设计的极化码的构造，以及EH信道的保存和发送策略。
2016-11-14 cs.IT math.IT
A General Construction and Encoder Implementation of Polar Codes
与现有码类似，打孔和缩短是获得极化码的任意码长和码率的两种一般方式。当一些编码比特被打孔或缩短时，这相当于极化码的底层信道不同的情况。因此，具有打孔或缩短的比特信道的质量不同于原始质量，这可以极大地影响极化码的构造。本文从两个方面研究了极化码的一般构造：1）构造极化码的理论基础; 2）极化码编码器的硬件实现。与原始相同且独立的二进制输入无记忆对称（BMS）通道相比，这些底层BMS通道可以是不同的。对于二进制擦除信道（BEC）信道，可以采用递归方程，假设独立的BMS信道。对于所有其他信道类型，所提出的极化码的一般构造基于现有的Tal-Vardy过程。的对称性和退化关系被证明是保存下的一般设置，呈现的可能性的修改Tal-Vardy的程序。仿真结果清楚地表明，改进的错误性能与重新排序使用所提出的新程序。在硬件方面，提出了一种新的修剪折叠编码器结构，节省了开始冻结位的计算。实验结果表明，经过剪枝的编码器吞吐量提高了28%。
2019-10-22 cs.IT math.IT
Polar Coding for the Broadcast Channel with Confidential Messages: A Random Binning Analogy
在强保密性和随机性约束下，针对含有机密信息的离散无记忆广播信道，提出了一种低复杂度的极化编码方案。我们的计划扩展了以前的工作，通过使用一个最佳速率的均匀随机性的随机编码器，并避免假设的对称性或退化的性质的信道。这些扩展的代价是编码器和解码器需要共享一个大小可以忽略不计的秘密种子，并通过链接来增加块长度。我们还强调了所提出的极化编码方案和保密容量区域的随机分仓证明之间的密切概念联系。
2016-03-05 cs.IT math.IT
Channel Coding and Lossy Source Coding Using a Constrained Random Number Generator
引入了用于信道编码和有损信源编码的随机编码器，其速率接近基本极限，其中唯一的限制是有损信源编码的信道输入字母表和再现字母表是有限的。随机数，满足一个条件所规定的功能和它的值，用于构建随机编码器。定理的证明是基于函数系综的散列性质，其中的结果被扩展到一般的信道/源和替代公式引入信道容量和率失真区域。由于稀疏矩阵的集合具有散列属性，因此我们可以通过使用稀疏矩阵来构造代码，其中通过假设信道/源是无记忆的，可以使用和积算法来进行编码和解码。
2013-02-05 cs.IT math.IT
Finite-State Channels with Feedback and State Known at the Encoder
我们考虑有限状态信道（FSC）的反馈和状态信息的因果关系已知的编码器。此设置非常通用，包括：带i.i.d.的无记忆通道。状态（香农策略），马尔可夫状态，包括前瞻（LA）访问状态和能量收集。我们将一般情况下的反馈能力描述为具有记忆的辅助随机变量之间的有向信息对信道输出的反馈能力。我们还提出了两种方法来计算反馈能力：（i）制定一个无限的地平线平均奖励动态计划;和（ii）一个单字母的下限的基础上辅助有向图称为$Q$ -图。我们证明了我们的计算方法上的几个例子。在第一个例子中，我们引入了一个通道LA，并推导出一个封闭的形式，分析其反馈容量的下限。此外，我们表明，上述方法实现已知的单丝FSC，如陷门信道，伊辛信道和输入约束擦除信道的反馈能力。最后，我们分析了状态随机依赖于输入的信道的反馈容量。
2022-12-25 cs.IT math.IT
Source Coding When the Side Information May Be Delayed
对于无记忆信源，解码器处的延迟边信息不会改善率失真函数。然而，这是不是更一般的来源与内存的情况下，所证明的一些工程专注于特殊情况下（延迟）前馈。在本文中，研究了一种设置，其中编码器是潜在的不确定的延迟与边信息的测量在解码器中获得。假设源的隐马尔可夫模型，首先，对于边信息延迟是任意的并且在编码器处已知的设置给出单字母表征，并且要求在目的地处的重建是（接近）无损的。然后，在延迟等于零或一个源符号的情况下，对于边信息可能被延迟或不被延迟的情况，编码器不知道，给出了速率失真区域的单字母表征。特征化被进一步扩展以允许在边信息不被延迟时发送附加信息。最后，提供了二进制和高斯源的示例。
2012-07-17 cs.IT math.IT
Deterministic Identification Over Channels With Power Constraints
在编码器和解码器都没有随机化的情况下开发识别能力。特别是，充分的表征建立了高斯信道和一般离散无记忆信道（DMC）的确定性识别（DI）的能力，并没有约束。最初，Ahlswede和Dueck建立了具有编码器处给定的局部随机性的识别能力，导致块长度中消息的双指数数量。在确定性设置中，消息的数量呈指数级增长，如香农的传输范式，但可实现的识别率可以显着高于传输速率。Ahlswede和Dueck进一步陈述了DMC的确定性设置的容量结果，但没有提供明确的证明。本文对高斯信道和一般的DMC都给出了详细的证明。高斯信道的DI容量是无限的，与噪声无关。
2021-10-08 cs.IT math.IT
Compound Multiple Access Channels with Partial Cooperation
本文研究了一种具有共同消息和会议译码器的两用户离散无记忆复合多址信道。容量区域的特点是在物理退化的信道和单向合作的特殊情况下，和可达到的速率区域提供的一般情况下。然后将结果推广到相应的高斯模型。在高斯设置中，所提供的可实现的速率被示出为位于从在几个特殊情况下的容量区域的边界的一些恒定数量的比特。另一种模型，其中的编码器连接的会议链路，而不是有一个共同的消息，进行了研究，以及该模型的容量区域也确定为物理退化的信道和单向合作的情况下。数值结果也提供了在解码器和编码器的会议的潜在收益的见解。
2008-07-28 cs.IT math.IT
Joint Source-Channel Vector Quantization for Compressed Sensing
研究了基于矢量量化的压缩感知测量信号的联合信源-信道编码.我们开发了一个框架，实现最佳的JSCC计划，使编码和传输CS测量的稀疏源离散无记忆信道，并解码稀疏源信号。为此，考虑了矢量量化器的编码器-解码器对的最优设计，其中通过最小化端到端均方误差（MSE）来解决最优性。我们推导出一个理论上的MSE性能的下限，并提出了一个实际的编码器，解码器的设计，通过迭代算法。所得到的编码方案被称为用于CS的信道优化的VQ，被称为COVQ-CS。为了解决COVQ-CS的编码复杂度问题，我们提出使用结构化量化器，即低复杂度多级VQ（MSVQ）。我们推导出新的编码和解码条件的MSVQ，然后提出了一个实用的编码器和解码器的设计算法称为信道优化MSVQ CS，创造COMSVQ-CS。通过仿真研究，我们比较了所提出的方案相对于相关的量化器。
2014-05-31 cs.IT math.IT
Secure Semantic Communication over Wiretap Channels: Rate-Distortion-Equivocation Tradeoff
University of Surrey（萨里大学）
研究窃听信道下语义源的安全通信，提出包含两个相关部分的信源模型，并推导率-失真- equivocation 区域的单字母可达和逆界。
2026-05-24 cs.IT math.IT
Asymptotically Optimal Multiple-access Communication via Distributed Rate Splitting
我们考虑了在分布式环境中的多址通信问题，同时考虑了加性高斯白噪声信道和离散无记忆信道。我们提出了一个计划，称为分布式速率分裂，以实现最佳的速率允许的信息论在分布式方式。在该方案中，每个真实用户在M用户高斯信道中通过功率/速率分裂机制或在M用户离散无记忆信道中通过随机切换机制产生多个虚拟用户。在接收机处，所有虚拟用户被相继解码。与其他多址接入技术相比，分布式速率分裂可以以较低的复杂度和较少的协调来实现。此外，在一个对称的设置，我们表明，该计划实现的速率元组收敛到信息理论界所允许的最大等速率点，每个真实用户的虚拟用户的数量趋于无穷大。当容量区域是不对称的，我们证明了一个点上的优势面可以渐近实现。最后，当每个真实用户的虚拟用户数不相等时，我们表明可以以分布式方式容纳不同的用户速率要求。
2006-10-03 cs.IT math.IT
On Cooperative Multiple Access Channels with Delayed CSI at Transmitters
我们考虑一个合作的两个用户多址信道中的传输是由一个随机状态控制。两个编码器都发送公共消息，并且其中一个编码器还发送单独的消息。我们研究了这种通信模型的容量区域的不同程度的可用性的状态在编码器，因果关系或严格因果关系。在这种情况下，其中的状态是透露因果关系的两个编码器，但不是解码器，我们发现一个明确的表征的能力区域中的离散无记忆的情况下。在这种情况下，其中的状态只透露严格因果关系的两个编码器，我们建立的能力区域的内部和外部边界。外界是非平凡的，并且具有相对简单的形式。它的优点是只包含一个辅助随机变量。然后，我们引入了一类合作多址信道的状态，严格因果关系已知的内部和外部边界同意的编码器，所以我们的特点是这个类的容量区域。在这类通道中，状态可以作为通道输入和输出的确定性函数获得。我们还研究了模型中的状态，严格因果关系，在一个不对称的方式，只有一个编码器。在整个文件中，我们讨论了一些例子，并计算这些例子的容量区域。结果揭示了更多的光延迟信道状态信息的效用，以增加容量区域的状态相关的合作多址信道，并配合在这个框架中的最新进展。
2014-09-01 cs.IT math.IT
On Strong Secrecy for Multiple Access Channel with States and Causal CSI
本文研究带因果CSI和外部窃听者的离散无记忆SD-MAC强保密通信，提出两类结合窃听编码与密钥协商的分组马尔可夫编码方案推导容量内界，并验证其在带退化消息集的SD-MAWC若干情形下的最优性。
2023-05-02 cs.IT math.IT
