An Iterative Noncoherent Relay Receiver for the Two-way Relay Channel
物理层网络编码通过允许多个源终端同时向中继传输来提高双向中继信道的吞吐量。然而，在中继站处对准多个接收信号的相位通常是不可行的，这激发了对非相干解决方案的探索。在本文中，Turbo编码的正交多音频移键控（FSK）被认为是双向中继信道。与模拟网络编码相比，所考虑的系统是数字网络编码的实例;即，中继器解码网络码字并转发重新编码的版本。非相干数字网络编码的关键是中继接收机的实现，这是本文的主要重点。本文推导的中继接收机支持2的幂次的任意调制阶数，并且具有从turbo信道解码器到解调器的先验信息的迭代反馈;即，它使用具有迭代解码的比特交织编码调制（BICM-ID）。通过误码率仿真和容量分析，研究了接收机在瑞利衰落信道中的性能。结果表明，BICM-ID接收器相比于非迭代接收器实现方式提高了0.5-0.9 dB的能量效率。
2013-02-26 cs.IT math.IT
Maximum Likelihood Decoding of Convolutionally Coded Noncoherent ASK Signals in AWGN Channels
在这项工作中，我们开发了最大似然检测（MLD）算法的非相干幅度移位键控（NCASK）系统在加性高斯白噪声（AWGN）信道。所开发的算法被用来调查与卷积编码和软判决维特比译码的NCASK系统的性能。紧和简单的上界已被推导出描述系统的性能，仿真结果表明，推导出的上界是在0.1 dB的模拟点。
2019-11-08 cs.IT math.IT
The Capacity of Random Linear Coding Networks as Subspace Channels
本文将非相干随机线性编码网络（RLCN）看作是输入输出字母表由子空间组成的离散无记忆信道（DMC）。这与以前的信道模型在文献中假设矩阵作为信道输入和输出。对网络拓扑或传递矩阵没有特别的假设，除了后者可能根据某种秩亏概率分布是秩亏的。我们引入了一个随机向量基的选择过程，使DMC对称。我们推导出的容量可以看作是非相干RLCN容量的下限，其中子空间编码足以实现这一界限。
2010-01-13 cs.IT math.IT
Soft-Output Sphere Decoder for Multiple-Symbol Differential Detection of Impulse-Radio Ultra-Wideband
脉冲无线电超宽带（IR-UWB）传输系统的非相干接收机的功率效率可以显着提高，一方面，通过采用多符号差分检测（MSDD），另一方面，通过提供可靠性信息，后续的信道解码器。在本文中，我们将这两种技术结合起来。将软信息的计算简化到单树搜索球形解码器（SD）中，在典型的IR-UWB系统中应用该软输出MSDD仅增加了适度的复杂度，然而，改善了硬输出MSDD的性能，特别是改善了传统的逐符号非相干差分检测的性能。
2010-06-02 cs.IT math.IT
Leveraging Coherent Distributed Space-Time Codes for Noncoherent Communication in Relay Networks via Training
对于点到点多输入多输出系统，Dayal-Büller-Varanasi已经证明了如果使用训练部分形成的信道的简单最小均方误差估计用于基础空时分组码（STBC）的相干检测，则训练码实现与基础空时分组码相同的分集阶数。在这封信中，一个类似的策略，涉及结合现有的相干分布式STBC的训练，信道估计和检测提出了AF中继网络中的非相干通信。仿真结果表明，所提出的简单的策略优于分布式差分空时编码AF中继网络。最后，将该策略扩展到使用正交频分复用的异步中继网络。
2008-09-03 cs.IT math.IT
On Metrics for Error Correction in Network Coding
在对抗模型下，研究了相干和非相干网络编码的纠错问题。对于相干网络编码，网络的拓扑结构和网络代码的知识是假设在源节点和目的节点，纠错能力的（外）码是简洁地描述的秩度量，因此，它表明，通用网络纠错码实现单例界可以很容易地构造和有效地解码。对于非相干网络编码，其中不假设网络拓扑和网络码的知识，（子空间）码的纠错能力完全由一个新的度量给出，称为注入度量，它与Kötter和Kschischang的子空间度量密切相关，但不同。特别是，在一个非恒定尺寸的代码的情况下，与注入度量相关联的解码器示出，以纠正更多的错误，然后最小子空间距离解码器。所有这些结果都是基于对抗性纠错的一般方法，这可能对网络编码之外的其他对抗性信道有用。
2009-08-28 cs.IT math.IT
Turbo DPSK in Bi-directional Relaying
针对双向中继系统中的联合信道解码和物理层网络编码（JCNC）方法，研究了迭代差分相移键控（DPSK）解调和信道解码方案。Bahl，Cocke，Jelinek，和Raviv（BCJR）算法的相干和非相干检测推导出软输入软输出解码的DPSK信号在两个用户多址信道与瑞利衰落。然后，我们提出了一个务实的方法与JCNC计划反复利用外部代码的外部信息。通过相干检测，我们证明了DPSK可以很好地与简单的卷积码级联，以实现像传统点对点通信场景一样的出色编码增益。所提出的非相干检测，它本质上要求在两个连续的符号上的信道保持恒定，可以工作，而无需显式的信道估计。仿真结果表明，迭代过程收敛非常快，大部分编码增益在两次迭代内获得。
2013-02-11 cs.IT math.IT
A Matroid Framework for Noncoherent Random Network Communications
最近提出了随机线性网络编码（RLNC）和存储转发（SAF）中的非相干差错控制模型。在本文中，我们模型的不同类型的随机网络通信作为传输的平面拟阵。这个新的框架包括RLNC和SAF，并允许我们引入一种新的协议，称为随机仿射网络编码（RANC），基于仿射组合的数据包。虽然先前提出的模型RLNC和SAF只考虑错误控制，使用我们的框架，我们首先评估和比较不同的网络协议的性能在无错误的情况下。我们定义和确定的速率，平均延迟，和吞吐量等协议，我们还调查了部分解码的可能性之前，整个消息被接收。因此，我们表明，RANC优于RLNC的数据率和吞吐量方面，由于更有效的编码成数据包的消息。其次，我们的模型可能的变更的消息由网络作为一个运营商的渠道，这概括了建议RLNC和SAF的渠道。错误控制，从而减少到一个编码理论的问题，单位的拟阵，其中两个不同的度量可以用于纠错。我们研究的最大基数的代码的单位一般，特别是在RANC的纠错码。最后，我们设计了一类基于秩度量码的RANC近最优码，并提出了一种低复杂度的译码算法。因此，RANC相对于RLNC的增益被保留，而在复杂性方面没有额外的成本。
2010-10-18 cs.IT cs.NI math.CO
A Note on the Injection Distance
Koetter和Kschischang在[R. Koetter和F.R. Kschischang，“Coding for Errors and Erasures in Random Network Coding”，IEEE Trans. Inform.理论，{54（8），2008]，Gabidulin码的网络编码对应物相对于子空间距离执行渐近最优。最近，Silva和Kschischang在[D.席尔瓦和F.R. Kschischang，“On Eschem for Error Correction in Network Coding”，将出现在IEEE Trans. Inform. Theory，ArXiv：0805.3824v4[cs.IT]，2009]，注入距离给出了在非相干网络编码中发生的事情的详细图片。我们表明，上述代码也是渐近最优的关于这个距离。
2009-12-09 cs.IT math.IT
Distributed Source Coding, Multiple Description Coding, and Source Coding with Side Information at Decoders Using Constrained-Random Number Generators
本文统一分布式信源编码、多描述编码及解码器端带边信息的信源编码，证明两类多扩展问题等价，并基于约束随机数生成器构造可达码，刻画一般相关信源的多字母率失真区域。
2024-10-25 cs.IT math.IT
Correction to "The Generalized Stochastic Likelihood Decoder: Random Coding and Expurgated Bounds"
这封信的目的是处理在论文“广义随机似然解码器：随机编码和删除边界”中定理2的证明中发现的一个空白。"
2017-07-13 cs.IT math.IT
Strategic Successive Refinement Coding for Bayesian Persuasion with Two Decoders
我们研究了一个编码器和两个解码器之间的多用户贝叶斯说服博弈，其中第一个解码器比第二个解码器更好地了解。我们考虑两个完美的链接，一个只到第一个解码器，另一个到两个解码器。我们认为，编码器和解码器被赋予不同的和任意的失真函数。我们研究的战略信源编码的问题，其中编码器承诺的编码，而解码器选择的符号序列，使各自的失真函数最小化。我们的特征在于最佳编码器失真值，考虑连续细化编码相对于一个特定的概率分布，其中涉及两个辅助随机变量，并捕获两个解码器的激励约束。
2021-09-08 cs.IT math.IT
The generalized likelihood decoder: random coding and expurgated bounds
似然解码器是随机解码器，其使用给定信道输出的真实基础消息的后验分布随机选择解码消息。在这项工作中，我们研究了一个广义版本的解码器，后验是成比例的一般功能，只依赖于联合经验分布的输出矢量和码字。该框架允许失配版本和通用（MMI）版本的似然解码器，以及相应的普通确定性解码器，等等。我们提供了一个直接的分析方法，产生确切的随机编码指数（而不是单独的上限和下限，原来是兼容的，这是由斯嘉丽等人早些时候得出的。我们还扩展了从纯信道编码的组合源和信道编码（随机装箱后随机信道编码）的结果与解码器提供的边信息。最后，返回到纯信道编码，我们还导出了随机似然解码器的删除指数，其结果至少与最大似然解码器的经典删除指数一样紧密（并且在某些情况下，严格如此），即使随机似然解码器是次优的。
2015-12-06 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Full Diversity Collaborative Unitary Space-Time Block Code Design via Unique Factorization of Signals
在本文中，一个新的概念称为\textit{uniquely factorable constellation pair}（UFCP）提出了一个非相干全分集协作酉空时分组码的系统设计，通过规范化两个Alamanti码的无线通信系统具有两个发射机天线和一个接收机天线。证明了这种酉UFCP码在无噪声情况下保证了信道系数和发送信号的唯一标识，在有噪声情况下保证了非相干最大似然（ML）接收机的全分集。为了进一步提高误码性能，在传输比特率受限的情况下，通过对一对能量有效的正交幅度调制（QAM）星座图进行适当且唯一的分解来设计最优酉UFCP码，以最大化编码增益.在深入研究分数编码增益函数的基础上，本文提出了一种最大化编码增益的技术方法，即精心设计能量尺度，将QAM星座角上的前三个最大能量点压缩到目标的分母中，并精心设计星座三元组，形成两个UFCP，其中一个与另外两个协作以使得在目标的分子中沿着两个发射机天线的累积最小欧几里得距离尽可能大，并且同时，以避免具有最大能量的QAM星座的尽可能多的角点，以实现分子的最小值。换句话说，通过智能星座协作和有效的能量压缩来获得最佳编码增益。
2011-09-19 cs.IT math.IT
Exact Random Coding Exponents and Universal Decoders for the Asymmetric Broadcast Channel
这项工作包含两个主要贡献有关的非对称广播信道。第一个是两个用户的精确随机编码误差指数的分析，第二个是通用解码器的推导。这些通用解码器是最大互信息（MMI）通用解码器的某些变体，其实现了最优解码的相应随机编码指数。此外，我们引入了一些下界，这涉及到非常少的参数优化，不像原来的，确切的指数，这涉及到辅助概率分布的最小化。二进制对称广播信道的数值结果表明，改进了以前推导出的误差指数相同的模型。
2017-02-26 cs.IT math.IT
Multi-Terminal Source Coding With Action Dependent Side Information
我们考虑具有单个编码器和多个解码器的多终端信源编码，其中编码器或解码器可以采取影响存在于解码器处的边信息的质量的成本受限动作。对于解码器采取行动的情况下，我们的特点的速率-成本的折衷区域的无损信源编码，并给出了一个可扩展性计划的有损信源编码的两个解码器，这是最佳的各种特殊情况下的利益。对于编码器采取行动的情况下，我们的特点的速率成本权衡一类无损信源编码的情况下，多个解码器。最后，我们还考虑扩展到其他多终端信源编码设置与行动，并表征率失真成本权衡的情况下，连续细化与行动。
2011-10-31 cs.IT math.IT
Universal Coding of Ergodic Sources for Multiple Decoders with Side Information
一个多终端有损编码问题，其中包括各种问题，如Wyner-Ziv问题和补充交付问题的特殊情况下，被认为是。它示出的可实现的率失真区域中的任何点可以达到，即使源统计是未知的。
2010-04-19 cs.IT math.IT
One-shot source coding with coded side information available at the decoder
提出了当编码边信息在解码器处可用时用于信源编码的单次可达速率区域（具有帮助器的信源编码）。提出的可达区域是根据条件光滑最大Renyi熵和光滑最大Renyi发散。渐近地（在大的块长度的限制），该区域量化的频谱上的条件熵率和频谱上的互信息率。特别是，它符合率区域中导出的无限独立和相同分布的副本的源的限制。
2013-03-11 cs.IT math.IT
Successive Refinement with Decoder Cooperation and its Channel Coding Duals
我们研究合作的多终端信源编码模型，涉及连续细化。具体来说，我们研究的情况下，一个单一的编码器和两个解码器，其中编码器提供了一个共同的描述解码器和一个私人的描述，只有一个解码器。解码器通过支架协作，即，此外，允许仅访问公共描述的解码器观察由另一个产生的重构符号的确定性函数。我们的基本性能限制的特点，在各自的设置非因果关系，严格因果关系和因果cribbing。我们使用一种新的编码方案，称为前向编码和块马尔可夫解码，这是一个变种的袖口和赵最近使用的协调通过隐式通信。最后，我们使用所获得的洞察力，介绍和解决一些双信道编码的情况下，涉及多址信道与cribbing。
2012-03-22 cs.IT math.IT
Rank Metric Decoder Architectures for Random Linear Network Coding with Error Control
虽然随机线性网络编码是用于在通信网络中传播信息的强大工具，但是它对由各种源引起的错误非常敏感。由于错误传播，错误极大地降低了网络编码的吞吐量，严重破坏了数据的可靠性和安全性。因此，网络编码的差错控制至关重要。近年来，常维码，特别是Kötter-Kschischang（KK）码，被提出用于随机线性网络编码中的差错控制。KK码也可以由Gabidulin码构造，Gabidulin码是一类重要的秩度量码。最近已经提出了用于Gabidulin和KK码的秩度量解码器，但是它们具有高计算复杂性。此外，还不清楚这样的解码器是否可行并且适合于硬件实现。在本文中，我们降低了秩度量解码器的复杂性，并提出了新的解码器架构的代码。我们的解码器架构的Gabidulin和KK码有限的纠错能力在小字段的综合结果表明，我们的架构不仅是负担得起的，但也实现了高吞吐量。
2011-01-22 cs.IT math.IT
Channel capacity of polar coding with a given polar mismatched successive cancellation decoder
Arıkan的极化编码现在是一种被充分研究的技术，其允许以低复杂度编码和解码实现二进制输入无记忆信道的对称容量，前提是使用极化解码架构并且解码度量与真实信道匹配。在本文中，我们分析了通信速率时，可实现的极化编码/解码架构与解码器使用不正确的信道模型。我们定义的“极性不匹配的能力”作为一个模拟的经典不匹配的能力，给它一个表达式，并推导出它的界限。
2018-05-07 cs.IT math.IT
Secure Source Coding with Side-information at Decoder and Shared Key at Encoder and Decoder
研究了当发送方和接收方共享独立的随机私钥时，边信息仅在解码端可用的率失真模糊问题。发送方压缩该序列，接收方重构该序列，使得源和输出之间的平均失真受到限制。在截取源编码消息的窃听者处测量模糊度，利用与源相关的边信息和解码器处的边信息。我们已经推导出了这个问题的整个可实现的率失真模糊区域。
2022-01-24 cs.IT math.IT
Coding in the Presence of Semantic Value of Information: Unequal Error Protection Using Poset Decoders
在这项工作中，我们探索编码的可能性时，信息世界有不同的（语义）值。我们引入了一个损失函数，表示离散信道的编码方案的整体性能和交换的错误概率最小化的预期损失最小化的通常的目标。在这种环境中，我们探索的可能性，使用偏序集解码器，使一个消息明智的不等错误保护（UEP），其中最有价值的信息是通过放置在其邻近信息的字，不同的小值信息的保护。类似的定义和结果也在欧几里德空间中的信号星座中给出。
2011-08-17 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Noncoherent Massive Random Access Networks
本文研究非相干大规模随机接入蜂窝网络的容量极限，推导严格界，揭示干扰衰落衰减速度决定容量是否有界，并采用突发信令证明无界情形。
2025-09-25 cs.IT math.IT
Zero-Delay and Causal Single-User and Multi-User Lossy Source Coding with Decoder Side Information
我们考虑了零延迟单用户和多用户信源编码的平均失真约束和解码器边信息。零延迟约束转化为因果（顺序）编码器和解码器对以及瞬时码的使用。对于单用户设置，我们表明，最佳的性能是通过分时在最多两个标量编码器-解码器对，使用零错误的边信息码。在此设置中，边信息前瞻显示为无用。我们表明，因果编码功能的限制是一个导致性能下降，相比不受限制的系统，而不是顺序解码器或瞬时码。此外，我们表明，即使没有延迟约束，如果编码器或解码器被限制先验标量，性能损失不能由其他组件，这可以是标量以及没有进一步的损失补偿。最后，我们证明了多终端信源编码问题可以在零延迟机制下得到解决，并给出了率失真区域。
2013-01-01 cs.IT math.IT
A Spatially Coupled LDPC Coding Scheme with Scalable Decoders for Space Division Multiplexing
本文研究具有子块局部性的空间耦合LDPC码在空分复用中的应用，重点分析子块间信息交换，并在复杂度、性能和信息流方面比较解码策略。
2023-10-24 cs.IT math.IT
One-Shot Broadcast Joint Source-Channel Coding with Codebook Diversity
University of Toronto（多伦多大学）
本文研究单次广播联合源信道编码问题，通过独立信道将源编码一次广播给K个解码器，至少一个解码器在最大失真约束下恢复源。发现使用不同解码器的不相交码本可带来码本多样性增益，提出利用该现象的编码方案，并通过二元对称信道的数值结果验证了混合方案的优越性。
2026-04-16 cs.IT math.IT
Exponent Function for Source Coding with Side Information at the Decoder at Rates below the Rate Distortion Function
我们认为率失真问题与边信息在解码器提出和调查的Wyner和Ziv。速率失真函数表示数据压缩的速率和解码器获得的数据质量之间的折衷，由Wyner和Ziv确定。在本文中，我们研究的错误概率解码率低于率失真函数。我们评估解码的概率，使得解码器对源输出的估计具有不超过规定失真水平的失真。我们证明了当数据压缩的速率低于率失真函数时，这个概率指数地趋于零，并推导出这个指数函数的显式下界。关于Wyner-Ziv信源编码问题的强逆编码定理尚未建立。我们证明这是我们的结果的一个简单的推论。
2016-04-26 cs.IT math.IT
Secure Lossy Source Coding with Side Information at the Decoders
本文研究了在窃听者（称为Bob）和窃听者（称为Eve）处具有任意相关边信息的情况下的安全有损信源编码问题。该场景由希望压缩源以满足以下方面的期望要求的编码器组成：（i）Bob处的失真水平和（ii）Eve处的模糊率。假设解码器可以访问相关源作为边信息。例如，这个问题可以被看作是考虑到安全要求的著名的Wyner-Ziv问题的推广。一个完整的表征率失真模糊区域的情况下，任意相关的边信息在解码器推导出来。几个特殊的情况下的利益和应用程序的例子，以确保有损信源编码的二进制和三进制边信息的存在下，也被认为是。它示出的边信息在解码器和非零失真的存在下，在合法的解码器之间的统计差异可以是有用的保密性。这些结果的应用出现在各种分布式传感器网络的场景。
2010-09-20 cs.IT math.IT
Distributed Indirect Source Coding with Decoder Side Information
本文面向任务语义通信与分布式学习场景，研究带解码器边信息的分布式间接信源编码率失真问题，给出通用率失真区域界，并在信源条件独立于边信息时精确刻画率失真函数。
2024-05-22 cs.IT math.IT
Erasure/List Random Coding Error Exponents Are Not Universally Achievable
我们研究的问题，普遍解码未知的离散无记忆信道中存在的擦除/列表选项在解码器中，在随机编码制度。具体来说，我们利用一个通用版本的Forney的经典擦除/列表解码器在早期的研究中，这是基于竞争的极大极小方法，并保证普遍的最佳随机编码误差指数的一定比例的可扩展性。在本文中，我们推导出一个精确的单字母表达式的最大可实现的分数。给出的例子中，最大可实现的分数是严格小于单位，这意味着，在一般情况下，没有通用的擦除/列表解码器，实现相同的随机编码误差指数作为一个已知的信道的最佳解码器。这与普通解码（没有擦除/列表选项）中的情况相反，其中最佳指数是普遍可实现的，如众所周知的。它还表明，以前的最大可实现的分数的下界推导一般不紧。然后，我们分析了一个广义的随机编码合奏，其中包括一个训练序列，结合一个次优的实际解码器（“插件”解码器），它首先估计使用已知的训练序列的信道，然后解码剩余的符号的码字使用估计的信道。我们的研究结果的影响之一，是设置一个合理的最佳训练标准的阶段。最后，我们比较了“插件”解码器和通用解码器的性能，在可实现的错误指数，并表明，后者是明显优于前者。
2017-06-22 cs.IT math.IT
The MMI Decoder is Asymptotically Optimal for the Typical Random Code and for the Expurgated Code
我们提供了两个结果有关的最大互信息（MMI）解码器的最优性。首先，我们证明了典型随机码在最佳最大似然（ML）译码器和MMI译码器下的误差指数相等。作为这一结果的推论，我们还表明，删除码的错误指数下ML和MMI解码器是相等的。这些结果加强了Csiszár和Körner的著名结果，根据该结果，这些解码器实现相等的随机编码误差指数，因为典型的随机码和删除码的误差指数严格高于随机编码误差指数，至少在低编码速率下。虽然MMI解码器在随机编码误差指数意义上的通用最优性很容易通过交换信道噪声上的期望值和系综上的期望值来证明，但是当涉及到典型的和删减的指数时，这种交换不再能够被执行。因此，MMI解码器的通用最优性的证明必须是完全不同的，并且证明是高度非平凡的。
2020-07-23 cs.IT math.IT
Compressive Sensing Over Networks
在本文中，我们展示了压缩感知在网络上的一些应用。本文将压缩感知与传统的信源编码和信道编码中的信息论技术联系起来。我们的研究结果提供了一个明确的速率和解码复杂度之间的权衡。压缩感知和传统信息论方法的关键区别在于它们的解码端。虽然用于恢复由信源编码压缩的原始信号的最佳解码器具有高复杂度，但是压缩感知解码器是线性或凸优化的。首先，我们研究了压缩感知在相关源的分布式压缩中的应用。在这里，通过使用压缩感知，我们提出了一个压缩方案的相关源的家庭与模块化的解码器，提供压缩率和解码复杂度之间的权衡。我们称这种方案为稀疏分布式压缩。我们使用这种压缩方案的一般组播网络相关的来源。在这里，我们首先通过网络解码技术解码一些源，然后，我们使用压缩感知解码器来获得整个源。然后，我们研究了压缩感知在信道编码中的应用。我们提出了一种编码方案，结合压缩感知和随机信道编码的高信噪比点对点高斯信道。我们称这种方案为稀疏信道编码。我们提出了一个模块化的解码器提供的容量损失和解码复杂度之间的权衡。在接收端，首先，我们使用压缩感知解码器对噪声信号进行解码，以获得原始信号的噪声估计，然后，我们应用传统的信道编码解码器来找到原始信号。
2010-12-04 cs.IT math.IT
Multiterminal source coding with complementary delivery
研究了相关信息源的编码问题。从两个相关源发出的消息被联合编码，并被传递到两个解码器。每个解码器可以访问两个消息中的一个，以使其能够再现另一个消息。率失真函数的编码问题和它的有趣的属性澄清。
2008-04-11 cs.IT math.IT
A Deep Learning Based Decoder for Concatenated Coding over Deletion Channels
本文提出一种基于深度学习的译码器，利用BI-GRUs作为LLR估计器和外码译码器处理删除/替换信道上的串行级联码，其错误率与MAP检测相当且支持广泛的信道参数。
2024-10-12 cs.IT math.IT
Finite-state source-channel coding for individual sequences with source side information at the decoder
我们研究了联合信源-信道编码问题的半确定性设置：确定性信源序列（a.k.a.单独的序列）通过无记忆信道使用延迟受限编码器和解码器来传输，所述延迟受限编码器和解码器都可以通过可变有限状态机来实现，并且解码器被授权访问辅助信息，所述辅助信息是源序列的噪声版本。我们首先推导出可实现的预期失真的下界方面的源序列的经验统计，编码器的状态的数量，解码器的状态的数量，它们的周期，和整体延迟。在长块的限制下，该界被证明是渐近可实现的通用分组码。我们还推导出一个下界的最佳可实现的超额失真概率和讨论的情况下，它是可以实现的。这里，当然，信源编码和信道编码不能在不损失最优性的情况下完全分离。最后，我们概述了几个扩展的模型考虑，如：（i）将一个共同的重建约束，（ii）在两端的边信息的可用性，和（iii）扩展到香农信道的因果状态信息在编码器。这项工作扩展并改进了早期的相同风味的工作（Ziv 1980，Merhav 2014），该工作仅关注预期的失真，两端没有边信息，也没有上述额外的成分。
2021-09-28 cs.IT math.IT
Information Embedding on Actions
信道和信源编码的最佳激励问题最近在许多相关场景中被公式化和解决。在这类模型中，在编码器或解码器处采取动作，以有效的方式获取边信息或者有效地控制或探测信道状态。在本文中，嵌入信息的行动的问题进行了研究的来源和信道编码设置。在这两种情况下，存在仅观察由动作相关的点对点链路的编码器或解码器采取的动作的函数的解码器。对于信源编码模型，该解码器希望重构在点对点链路上传输的信源的有损版本，而对于信道编码问题，解码器希望检索在链路上传送的消息的一部分。对于信源编码在解码器处采取动作的问题，在假设所述解码器非因果地、严格因果地或因果地观察动作的函数的情况下，导出了速率、两个解码器处的失真和动作成本的所有可实现元组的集合的单字母表征。还解决了由编码器采取动作的问题的特殊情况。然后，对于具有动作的信道编码设置，获得可实现的容量-成本区域的单字母表征。提供的例子，阐明了信息嵌入的作用，为行动相关的源和信道编码问题的行动。
2012-07-25 cs.IT math.IT
Dirty Paper Coding using Sign-bit Shaping and LDPC Codes
脏纸编码（DPC）是指用于在多用户通信系统的发射机处预减去已知干扰的方法。DPC有许多应用，包括用于广播信道的编码。最近，基于格的编码技术已经为DPC提供了几种设计。在基于格的DPC中，有两种代码-定义用于整形的格的卷积码和用于信道编码的纠错码。最近的文献中报道了几种具体的设计，使用卷积和基于图的代码来获得接近容量的整形和编码增益。在大多数报告的设计中，编码器工作在成形和信道码的联合网格上，或者解码器需要成形和信道解码器之间的迭代。这导致实施的高度复杂性。在这项工作中，我们提出了一个基于格的DPC计划，提供了良好的成形和编码增益与适度的复杂性在编码器和解码器。我们使用卷积码的符号位整形，和低密度奇偶检验（LDPC）码的信道编码。关键的想法是引入一个码字延迟和在发送端仔细解析比特，这使得LDPC解码器能够首先在接收端运行。这提供了增益，而不需要整形和信道解码器之间的迭代。仿真结果证实，在高速率下，所提出的DPC方法以适度的复杂度执行接近容量。作为所提出的DPC方法的应用，我们展示了一种叠加编码设计，该设计提供比高斯广播信道上的分时更好的速率。
2010-01-20 cs.IT math.IT
Rate-Distortion Region for Distributed Indirect Source Coding with Decoder Side Information
本文研究任务导向语义通信中分布式间接信源编码的率失真问题，刻画了信源条件独立时的精确率失真函数，并提出分布式BA算法以数值计算率失真区域。
2025-01-23 cs.IT math.IT
Robust Coding for Lossy Computing with Observation Costs
编码器希望最小化保证解码器能够计算仅在编码器处可用的序列和仅在解码器处可以测量的序列的逐符号函数所必需的比特率。这个经典的问题，首先由Yamamoto研究，在这里通过包括两个新的方面来解决：（i）解码器获得其序列的噪声测量，其中这样的测量的质量可以通过在解码器或在编码器处采取的成本约束的“动作”序列来控制;（ii）在解码器处的测量可能以编码器不可预测的方式失败，因此需要鲁棒编码。所考虑的场景概括了已知的设置，如Heegard-Berger-Kaspi和“自动售货机的信源编码”问题。率失真成本函数推导出在相关的特殊情况下，以及一般的上限和下限。数值例子也制定出获得进一步深入了解最佳系统的设计。
2012-04-16 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
Sequential decoding for lossless streaming source coding with side information
研究了在解码端具有边信息的离散无记忆信源的无损固定速率流编码问题。采用随机时变树码对字符串进行序列二进制编码，采用可变偏置的堆栈算法利用边信息，给出了一种带边信息的延迟通用无损信源编码系统。该方案示出了指数衰减的错误概率与延迟，与指数等于Gallager的随机编码指数的源与边信息。堆栈解码器的计算的随机变量的平均值是有界的，并且给出了偏置的条件以保证$0 \leq ρ\leq 1$的有限$ρ^{th}$矩。此外，该问题也研究的情况下，有一个离散的无记忆信道之间的编码器和解码器。同样的方案略有修改，给出了一个联合源信道编码器和堆栈的顺序解码器使用边信息。同样，通过适当选择偏差，误差概率随延迟呈指数衰减，并且计算的随机变量具有有限均值。给出了几个例子的仿真结果。
2007-03-23 cs.IT math.IT
Robust Coding for Lossy Computing with Receiver-Side Observation Costs
编码器希望最小化保证解码器能够计算仅在编码器处可用的序列和仅在解码器处可以测量的序列的符号函数所必需的比特率。这个经典的问题，首先由Yamamoto研究，在这里通过包括两个新的方面来解决：（i）解码器获得其序列的噪声测量，其中这种测量的质量可以通过成本约束的“动作”序列来控制;（ii）解码器处的测量可能以编码器不可预测的方式失败，因此需要鲁棒编码。所考虑的场景概括了已知的设置，如Heegard-Berger-Kaspi和“自动售货机的信源编码”问题。率失真成本函数的推导和数值例子也制定出获得进一步的洞察到最佳的系统设计。
2012-04-18 cs.IT math.IT
Coding Theorems for Asynchronous Slepian-Wolf Coding Systems
Slepian-Wolf（SW）编码系统是具有两个编码器和一个解码器的信源编码系统，其中这些编码器独立地将来自两个相关信源的信源序列编码成码字，并且解码器从码字重构两个信源序列。在本文中，我们考虑SW编码系统是异步的情况，即，每个编码器以某个未知延迟对源序列进行采样。我们假设延迟是未知的，但编码器和解码器已知可能延迟的最大值和最小值。我们还假设源是离散平稳无记忆的，并且源的概率质量函数（PMF）是未知的，但系统知道它属于某个PMF集合。对于这种异步SW编码系统，我们澄清了可实现的速率区域，这是一组编码器的速率对，使得解码错误概率为零，块长度趋于无穷大。我们发现，这个区域并不总是与同步SW编码系统，其中每个编码器的采样源序列没有任何延迟。
2019-06-07 cs.IT math.IT
On Secure Source Coding with Side Information at the Encoder
考虑了一个带边信息（S.I.）的安全信源编码问题.在解码器和窃听器。编码器具有其希望通过到合法解码器的速率受限链路以有限失真描述的源。发送的消息也被窃听者观察到。编码器的目标是最大限度地减少合法解码器所引起的失真和窃听者的信息泄漏率。当编码器可以访问未编码的S.I.在解码端，我们描述了率失真信息泄漏率（R.D.I.）区域下的马尔可夫链假设和当S.I.在编码器处的S.I.缺席。当解码器还可以访问窃听者S.I.时，我们将R.D.I.没有马尔可夫链条件。然后，我们考虑一个相关的设置，其中编码器和解码器获得编码的S.通过一个速率受限的助手，并描述R.D.I.几种特殊情况下的区域，包括对数损失失真下的特殊情况和二次高斯设置的特殊情况。最后，我们考虑了在解码端的列表或熵约束的放大措施，并表明R.D.I.在这些放大措施下，本文考虑的设置区域与R.D.I.一致。在解码器处的每符号对数损失失真约束下的区域。
2013-07-03 cs.IT math.IT
Structure Theorems for Real-Time Variable-Rate Coding With and Without Side Information
离散马尔可夫信源的输出由可变速率编码器瞬时编码，并由有限状态解码器解码。我们的性能指标是失真和瞬时速率的线性组合。结构定理，有关的编码器和下一个状态函数推导出每个给定的有限状态解码器，它可以访问侧信息。
2011-08-14 cs.IT math.IT
Universal Decoding for Source-Channel Coding with Side Information
我们考虑Slepian-Wolf编码的设置，其中源向量的随机二进制值经历信道编码，然后在接收器处基于与源相关的附加边信息进行解码。对于一个给定的随机选择的信道码字的分布，我们提出了一个通用的解码器，既不依赖于相关的源，也不依赖于信道的统计，假设第一，他们都是无记忆的。对该通用译码器的随机合并/随机编码误差指数的精确分析表明，它与最优最大后验概率（MAP）译码器所达到的误差指数相同。以前已知的结果普遍Slepian-Wolf源解码，普遍的信道解码，和普遍的源-信道解码，都得到了这个结果的特殊情况。随后，我们进一步将结果推广到几个方向，包括：（i）有限状态源和有限状态信道，以及基于Lempel-Ziv解析的通用解码度量，（ii）任意源和信道，其中通用解码是关于给定类别的解码度量，以及（iii）完全解码度量。（对称）Slepian-Wolf编码，其中两个源流分别被馈送到随机合并源编码器，随后是随机信道编码器，然后由通用解码器联合解码。
2016-01-24 cs.IT math.IT
Lossy Source Coding with Reconstruction Privacy
我们考虑的问题，有损信源编码与边信息的隐私约束下，在解码器的重建序列应保持一定程度的秘密，从另一个终端，如窃听者，发送者，或帮助。我们感兴趣的是在一个特定的终端重建隐私约束如何影响率失真权衡。在这项工作中，我们允许解码器使用随机映射，并给出内部和外部边界的率失真模糊区域的不同情况下，边信息是非因果关系和因果关系在解码器。在每个重构符号仅依赖于源描述和当前边信息符号的特殊情况下，提供了完整的率失真模糊区域。一个二进制的例子说明了一个新的权衡，由于新的隐私约束，并从使用随机解码器的增益。
2014-06-24 cs.IT math.IT
On State Dependent Broadcast Channels with Cooperation
在本文中，我们调查的问题，在物理退化，状态相关的广播信道（BC）与合作解码器的通信。两种不同的设置被认为是他们的能力区域的特点。首先，我们研究了一个设置，其中一个解码器可以使用一个有限的容量链路发送其他解码器的信息有关的消息或信道状态。在这种情况下，我们分析了两种情况：一种情况下，非因果状态信息可用于编码器和强解码器，另一种情况下，状态信息仅可用于编码器的因果关系的方式。其次，我们研究的设置中，解码器之间的合作仅限于发生之前的通道的输出。在这种情况下，非因果地被告知状态序列的一个解码器可以仅协作以向另一解码器发送关于状态序列的速率受限信息。容量区域的证明引入了一种新的编码方法，用于不同用户之间的合作信道，其中我们利用解码器之间的链接进行多合并。最后，我们讨论了使用率分裂技术时，合作BC编码的最优性。特别是，我们表明，速率分裂不一定是最佳的编码时，通过解决一个例子，我们的编码方法优于速率分裂的合作BC。
2014-05-20 cs.IT math.IT
Lossy Coding of Correlated Sources over a Multiple Access Channel: Necessary Conditions and Separation Results
研究了多址信道（MAC）下相关信源的有损编码。首先，当解码器具有相关边信息时，提出了一种联合信源-信道编码方案。接下来，研究了分离的信源和信道编码的最优性，该最优性出现于编码器处的公共观测或编码器和解码器处的边信息的可用性。结果表明，分离是最佳的，当编码器有一个共同的观察，其无损恢复是需要在解码器，和两个源是独立的条件下，这个共同的观察。分离的最优性也被证明时，编码器和解码器有机会共享的边信息的条件下，这两个源是独立的。然后利用在存在边信息的情况下获得的这些分离结果来提供用于在没有边信息的情况下在MAC上传输相关源的一组必要条件。最后，通过专门获得的必要条件的传输的二进制和高斯源在MAC，它表明，他们可能会比现有的文献中的结果更紧密，提供了一个新的逆这个基本问题。
2018-06-14 cs.IT math.IT
Coding for Errors and Erasures in Random Network Coding
研究了随机线性网络编码中的差错控制问题。假定"非相干“或"信道无关”模型，其中假定发射机和接收机都不知道信道传输特性。受线性网络编码是向量空间保持的性质的启发，信息传输被建模为向量空间$V$的基到网络中的注入和向量空间$U$的基的接收器的收集。引入了与分组空间相关联的投影几何的度量，并且示出了如果空间的维度$V \cap U$足够大，则用于该度量的最小距离解码器实现正确的解码。如果每个码字的维数被限制为一个固定的整数，则该码形成有限域格拉斯曼图的子集，或者等价地，形成相应格拉斯曼图的顶点的子集。球包装和球覆盖的界限，以及推广的Singleton界提供这样的代码。最后，一个Reed-Solomon类码的建设，有关Gabidulin的建设的最大秩距离码，描述和苏丹风格的“列表-1”的最小距离译码算法。
2008-03-25 cs.IT cs.NI math.IT
Distributed Source Coding in the Presence of Byzantine Sensors
分布式信源编码问题被认为是当传感器，或编码器，是拜占庭攻击下，也就是说，一组未知的传感器已被重新编程的恶意入侵者破坏的融合中心的重建。三种不同形式的问题被认为是。第一种是可变速率设置，其中解码器自适应地选择传感器传输的速率。一个明确的表征的可变速率可实现的和速率给出了任何数量的传感器和任何组的叛徒。通过让叛徒模拟一个假分布并将生成的值报告为真实值，可以建设性地证明相反的情况。选择这种假分布，使得解码器无法确定哪些传感器是叛徒，同时最大化解码每个值所需的速率。使用一种方案证明了可并行性，在该方案中，解码器从传感器接收小的信息包，直到其消息可以被解码，然后移动到下一个传感器。传感器使用随机化从一组编码函数中进行选择，这使得叛徒不可能导致解码器出错。两种形式的固定速率的问题被认为是，一个确定性编码和一个随机编码。这两个问题的可实现的速率区域，它示出，可以实现较低的速率与随机编码。
2007-10-25 cs.IT math.IT
Channel Optimized Distributed Multiple Description Coding
本文针对对称和非对称环境下的分布式信源编码，提出了信道优化的分布式多描述矢量量化（CDMD）方案。CDMD编码器的设计使用一个确定性的退火方法在噪声信道与数据包丢失。提出了一种最小均方误差非对称CDMD解码器，该解码器利用边信息（SI）及其相应的接收描述来有效地重构信源。所提出的迭代对称CDMD解码器联合重构多个相关信源的符号。提出了两种对称CDMD解码器，即估计SI和软SI解码器，它们分别利用重构符号和其他信源的后验概率作为迭代中的SI。在多源CDMD设置中，对于源的重构，提出了三种方法来在解码期间选择另一源作为其SI。该方法基于最小物理距离（在无线传感器网络设置中）、最大互信息和最小端到端失真来操作。所提出的系统和算法的性能进行了详细的评估和比较。
2011-01-03 cs.IT math.IT
Capacity and Random-Coding Exponents for Channel Coding with Side Information
对一类广义的Gel'fand-Pinsker编码问题导出了容量公式和随机编码指数。这些指数产生渐近上界的可实现的错误的对数概率。在我们的模型中，信息是可靠地传输通过噪声信道有限的输入和输出字母和随机状态序列，和信道是由一个假设的对手选择。关于状态序列的部分信息可用于编码器、对手和解码器。发射机的设计受到成本约束。考虑两类信道：1）复合离散无记忆信道（CDMC），和2）具有任意记忆的信道，受到附加成本约束，或者更一般地受到给定输入的信道输出的条件类型的硬约束。这两个问题密切相关。随机编码指数使用堆叠分箱方案和最大惩罚互信息解码器来实现，该最大惩罚互信息解码器可以被认为是经验广义最大后验解码器。对于具有任意记忆的信道，随机编码指数大于其CDMC对应物。这项研究的应用包括水印，数据隐藏，通信中存在的部分已知的伪造者，和问题，如广播信道，所有这些都涉及的基本思想的装箱。
2006-12-28 cs.IT math.IT
