On the Capacity of Memoryless Finite-State Multiple Access Channels with Asymmetric Noisy State Information at the Encoders
我们考虑无记忆有限状态多址接入信道（FS-MAC）的容量与因果不对称的噪声状态信息可在两个发射机和完整的状态信息可在接收机。当状态过程是独立同分布时，这种信道的容量提供了单字母的内界和外界。外界是通过观察，建议的内界是紧的总和率容量。
2011-06-01 cs.IT math.IT
Single-Letter Characterization of Epsilon-Capacity for Mixed Memoryless Channels
对于类的混合通道分解成固定的无记忆通道，单字母表征的$\varepsilon$ -容量还没有被称为除了限制类的通道，如常规的可分解的信道介绍温克尔鲍尔。本文给出了$\varepsilon$ -容量的单字母特征的混合信道分解成至多可数许多无记忆信道与有限的输入字母表和一般的输出字母表有/无成本约束。它示出了一个给定的表征减少到一个由Ahlswede给出的信道容量时，$\varepsilon$为零。在编码定理的证明中，将Polyanskiy，Poor和Verdú给出的Meta逆界具体化为分解为一般分量信道的混合信道。
2014-07-01 cs.IT math.IT
The lowest-possible BER and FER for any discrete memoryless channel with given capacity
本文研究了在速率为R>C的无记忆信道上传输时，使误帧率最小的信道编码方案的特性。的结果进行比较，导致最小误码率的信道编码方案的众所周知的属性。这两种优化要求是相互矛盾的。所得结果的一个有价值的应用。
2009-03-20 cs.IT math.IT
Achieving near-Capacity on Large Discrete Memoryless Channels
我们提出了一种方法，以提高容量的一致先验在离散无记忆信道（DMC）与高输入基数。它包括适当地减少输入集。讨论了输入子集的不同设计标准。我们开发了一个有效的算法来解决这个问题的最大化的截止率的基础上。该方法应用于单比特收发器MIMO系统，结果表明，通过采用标准二进制码，同时避免使用分布整形器，容量可以接近十分之一dB。
2010-10-26 cs.IT math.IT
A New Achievable Scheme for Interference Relay Channels
我们建立了一个可实现的速率区域的离散无记忆干扰中继信道，包括两个源-目的地对和一个或多个中继。我们开发了一个可实现的方案结合汉小林和嘈杂的网络编码方案。我们将我们的可解释性应用于两种情况。首先，我们描述了一类离散无记忆干扰中继信道的容量区域。该类自然地推广了El Gamal和Costa的单射确定性离散无记忆干扰信道和Kim的具有正交接收器组件的确定性离散无记忆中继信道。此外，对于高斯干扰中继信道与正交接收机组件，我们表明，我们的计划取得了更好的和速率比噪声网络编码。
2013-03-05 cs.IT math.IT
Optimal Order of Decoding for Max-Min Fairness in $K$-User Memoryless Interference Channels
考虑$K$ -用户无记忆干扰信道，其中每个接收机在解码指定发射机的数据之前顺序地解码发射机子集的数据。因此，每个发射机的数据率取决于（i）解码该发射机的数据的接收机的子集，（ii）在这些接收机中的每一个处采用的解码顺序。本文提出了一种贪心算法，用于寻找在每个接收机处解码的用户和相应的解码顺序，使得用户的最小速率最大化。证明了该算法是最优的。
2007-01-18 cs.IT math.IT
Vector Flows and the Capacity of a Discrete Memoryless Channel
本文提出一种基于连续时间动力系统的新方法计算离散无记忆信道容量，作为Blahut-Arimoto算法的连续时间版本，并借助博弈论类比设计模拟电路硬件实现。
2023-12-27 cs.IT math.IT
Capacity of The Discrete-Time Non-Coherent Memoryless Gaussian Channels at Low SNR
我们解决的离散时间无记忆高斯信道的容量，其中的信道状态信息（CSI）既不是在发送器，也不是在接收器。在低信噪比（SNR）的最佳容量实现的输入分布的精确特征，和非相干信道的确切容量的推导。导出的关系允许更好地理解在低信噪比的非相干信道的容量。然后，我们计算了非相干惩罚，并给出了一个更精确的表征的次线性项的SNR。最后，为了更深入地了解最佳输入如何随信噪比变化，给出了实现容量的输入的非零质量点定位的上界和下界。
2008-05-02 cs.IT math.IT
A Lower Bound on the Essential Interactive Capacity of Binary Memoryless Symmetric Channels
本文将离散无记忆信道的基本交互容量定义为使用确定性编码方案在信道上可靠地模拟任何交互协议的转录本的最大速率。与文献中的其他交互能力定义相反，该定义不对扬声器的顺序（可以是自适应的）进行假设，并且不允许使用任何私人/公共随机性;因此，基本的交互能力仅是信道模型的函数。本文证明了任何二进制无记忆对称信道的基本交互容量至少是其香农容量的$0.0302$。为此，我们提出了一个简单的编码方案，扩展汉明码结合错误检测的基础上，实现了在特殊情况下的二进制对称信道（BSC）的下限。然后，我们适应整个家庭的BMS通道的计划，并表明，它实现了相同的下限使用极端的巴塔查里亚参数。
2021-08-12 cs.IT math.IT
On the Capacity of Memoryless Adversary
本文研究了对抗性噪声下的通信模型。在这个模型中，攻击者仅根据传输位的值在线决定是否破坏该位。像通常的二进制对称信道的信息论或完全对抗信道的组合编码理论，对手可以，以高概率，最多引入一个给定的分数的错误。结果表明，这种无记忆对手的容量（可靠信息传输的最大速率）是严格低于二进制对称信道。我们给出了新的上界的能力，这样的通道-这个上限的紧张性仍然是一个悬而未决的问题。我们的证明的主要组成部分是仔细检查的纠错性能的代码与偏斜的距离分布。
2014-01-19 cs.IT math.IT
On the Capacity and Mutual Information of Memoryless Noncoherent Rayleigh-Fading Channels
研究了无记忆非相干单输入单输出（SISO）瑞利衰落信道。当输入幅度分布是离散的并且被限制为具有两个质量点时，导出了该信道的输出和输入之间的互信息的封闭形式表达式，并且随后示出了如何使用这些表达式来获得该信道对于高达约0 dB的信噪比（SNR）值的容量的封闭形式表达式，以及SNR值在0 dB和10 dB之间的紧容量下限。给出了信道容量及其下界的表达式，该表达式是通过数值求根算法得到的参数的函数。
2006-05-17 cs.IT math.IT
New Converse Bounds for Discrete Memoryless Channels in the Finite Blocklength Regime
本文研究了有限块长离散无记忆信道的信道容量的确定问题。我们得到明确的下限和上限的能力。我们将证明，信息谱的方法是非常有用的调查这个问题。
2019-04-09 cs.IT math.IT
Capacity of The Discrete-Time Non-Coherent Memoryless Rayleigh Fading Channels at Low SNR
离散时间无记忆信道的容量，其中连续的符号独立地衰落，并且其中信道状态信息（CSI）在发射机处和接收机处都不可用，被认为是在低SNR下。我们推导出一个封闭形式的表达式的最佳容量实现输入分布在低信噪比（SNR），并给出了精确的容量的非相干信道在低信噪比。推导出的关系可以更好地理解在低信噪比的非相干信道的容量，并带来了分析的答案，在以前的工作中观察到的最佳输入分布的特殊行为的阿布Faycal，Trott和Shamai。然后，我们计算了非相干惩罚，并给出了一个更精确的表征的次线性项的SNR。最后，为了更好地理解最佳输入如何随SNR变化，给出了实现容量的输入的上界和下界。
2008-01-03 cs.IT math.IT
Exponent Function for Stationary Memoryless Channels with Input Cost at Rates above the Capacity
针对带输入代价的平稳无记忆信道，证明容量以上速率时正确解码概率指数衰减，并给出有限输入输出集合下的最优指数函数，采用基于信息谱的递归方法。
2025-09-25 cs.IT math.IT
On the Capacity of the Discrete Memoryless Broadcast Channel with Feedback
本文提出了一种离散无记忆广播信道的{无噪声，有噪声，广义}反馈编码方案，并导出了相应的可达域。该方案是基于一个块马尔可夫策略相结合的马顿计划和一个有损版本的格雷-怀纳计划与边信息。在每个块中，发射机发送新的数据和更新信息，允许接收机改善在前一个块中观察到的信道输出。对于Dueck广播信道的推广，我们的方案实现了无噪声反馈容量，这是严格大于无反馈容量。对于Blackwell信道的推广，当反馈是无噪声的，我们的新方案实现的速率点是在无反馈容量区域之外。它遵循一个简单的连续性参数，对于这两个信道，当反馈噪声足够低时，我们的方案提高了无反馈容量，即使当反馈是嘈杂的。
2012-11-25 cs.IT math.IT
On the Capacity of Memoryless Finite-State Multiple-Access Channels with Asymmetric State Information at the Encoders
当信道状态过程为独立同分布序列时，发送端可获得部分（量化）状态信息，而接收端可获得完整的信道状态信息，本文给出了有限状态多址信道容量区域的单字母特征。假设部分信道状态信息在编码器处是不对称的。作为主要贡献，给出了一个紧逆编码定理。当信道状态有记忆的情况下，相关的困难进行了讨论，并连接到分散随机控制理论。
2010-12-09 cs.IT math.IT
Capacity of Generalized Discrete-Memoryless Push-to-Talk Two-Way Channels
在这份报告中，我们推广香农的一键通双向通道（PTT-TWC），允许可靠的全双工传输以及噪声接收的半双工（PTT）模式。将PTT-TWC看作两个状态相关的单向通道，我们引入了与单向通道有关的通道对称性。香农的TWC容量内界被证明是紧的广义模型下的对称性。我们还解析推导出容量区域，这是示出的凸包（最多）4速率对。举例说明了不同形状的容量区域，并通过实例讨论了有效的传输方案。
2021-01-29 cs.IT math.IT
An Outer Bound for the Memoryless Two-user Interference Channel with General Cooperation
干扰信道对无线网络进行建模，其中若干源-目的地对竞争相同的资源。当节点同时传输时，目的地会受到干扰。本文考虑一个四节点网络，其中两个节点是源，另外两个是目的地。所有节点都是全双工的，并且协作以减轻干扰。一个和率外界推导出，这是统一的一些以前推导出的外界的特殊情况下的合作。该方法被证明是扩展到合作干扰网络与两个以上的源-目的地对和任何部分和率。导出的界限如何与包括认知节点的信道模型的类似界限相关，即，还讨论了具有某个其他节点的消息的非因果知识的节点。最后，在高斯噪声信道下对该界进行了估计，并用于比较不同的合作模式。
2012-04-13 cs.IT math.IT
On Bounds and Closed Form Expressions for Capacities of Discrete Memoryless Channels with Invertible Positive Matrices
虽然离散无记忆信道的容量得到了很好的研究，它仍然是不可能得到一个封闭形式的表达式的容量的任意离散无记忆信道。本文描述了一种基于Karush Kuhn Tucker（KKT）条件的基本技术，以获得（1）具有可逆正信道矩阵的离散无记忆信道的良好上界和（2）当信道矩阵满足与其奇异值和Gershgorin圆相关的某些条件时，容量的封闭形式表达式。
2020-01-07 cs.IT math.IT
Nested Polar Codes Achieve the Shannon Rate-Distortion Function and the Shannon Capacity
结果表明，嵌套极化码实现了任意（二进制或非二进制）离散无记忆信源的香农率失真函数和任意离散无记忆信道的香农容量.
2014-01-25 cs.IT math.IT
On the Capacity of Memoryless Channels with Synchronization Errors
被认为是一个随机信道矩阵，允许符号插入和删除，除了随机错误定义的同步错误的无记忆信道。这样的信道是信息稳定的，因此它们的香农容量存在。然而，信道容量的计算是艰巨的，并且仅存在容量的一些上界和下界（对于某些特殊情况）。在这篇简短的论文中，使用一个简单的方法，我们证明了信道容量是一个凸函数的随机信道矩阵。由于更广泛研究的独立同分布（i.i.d.）删除通道是一种特殊情况，作为该结果的直接推论，我们还认为i.i.d.删除信道容量是删除概率的凸函数。我们进一步使用这个结果，以改善现有的容量上限删除通道适当的“凸化”参数。特别是，我们证明了删除信道的容量，作为删除概率d --> 1，是由$0.4143(1-d)$的上限（这也是观察到的不同（较弱）最近的结果）。
2011-02-28 cs.IT math.IT
A Tight Upper Bound for the Third-Order Asymptotics for Most Discrete Memoryless Channels
本文证明了当信道的ε色散为正时，n次使用的离散无记忆信道的ε误差容量（平均误差概率）的对数的上界为正态近似加上一个不超过1/2logn + O（1）的三阶项.这与Y的下限相匹配。Polyanskiy（2010），用于具有正反向色散的离散无记忆信道。如果ε-色散为零，ε-误差容量的对数的上界是容量的n倍加上一个常数项，除了一小类DMC和ε>= 1/2。
2013-10-24 cs.IT math.IT
The Augustin Center and The Sphere Packing Bound For Memoryless Channels
对于任何具有凸约束集和有限Augustin容量的信道，存在唯一的Augustin中心和相关的Erven-Harremoes界。引入Augustin-Legendre容量、中心和半径，并证明它们与相应的Renyi-Gallager实体相等。球包装界与多项式前因子推导出两个家庭的信道上的代码：（可能是非平稳）无记忆信道与多个附加成本约束和固定的无记忆信道与凸约束的经验分布的输入码字。
2017-05-04 cs.IT math.IT
On the Capacity Advantage of a Single Bit
在这项工作中，我们研究的能力优势，通过增加一个单一的通信位-不是一个链接的能力1，但一个单一的位在所有的时间-到一个无记忆的网络。具体来说，我们提出了一个无记忆的网络中，增加一个比特的通信严格增加的容量区域。
2016-07-24 cs.IT math.IT
Feedback Does Not Increase the Capacity of Approximately Memoryless Surjective POST Channels
该研究证明近似无记忆POST信道的反馈容量与非反馈容量相同，表明反馈在这些信道中不提供容量增益。
2026-03-09 cs.IT cs.SY eess.SY
Capacity-Maximizing Input Symbol Selection for Discrete Memoryless Channels
针对离散无记忆信道的输入符号选择问题，本文推导了基于转移矩阵的容量损失上界，并提出一种以该界为替代目标的聚类选择算法，通过数值实验验证其有效性。
2024-07-01 cs.IT math.IT
Joint Sensing and Communication over Memoryless Broadcast Channels
被认为是一个无记忆的状态相关的广播信道（BC），其中的发射机希望传达两个私人消息，同时通过广义反馈估计各自的状态，两个接收机。该模型是由联合雷达和通信系统驱动的，其中雷达和数据应用共享相同的频带。对于i.i.d.状态序列，我们表征的容量失真权衡区。对于一般的BC，我们提供的capacitydistortion区域的内部和外部边界，以及一个充分条件时，它等于产品的容量区域和可实现的失真的集合。有趣的是，所提出的协同设计显着优于传统的方法，分裂的资源用于传感或通信。
2020-11-06 cs.IT math.IT
Discrete Memoryless Interference and Broadcast Channels with Confidential Messages: Secrecy Rate Regions
我们研究离散无记忆干扰和广播信道的信息理论安全与独立的机密消息发送到两个接收器。机密信息以信息论的保密性被传送给它们各自的接收者。也就是说，每个接收者都完全不知道要发送给另一个接收者的消息。秘密级别由窃听接收器处的含糊率来衡量。在本文中，我们提出了这两个通信系统的保密容量区域的内界和外界。导出的外边界具有适用于两个信道模型的相同的互信息表达式。不同之处在于优化表达式的输入分布。内边界速率区域通过随机分箱技术实现。对于广播信道，双合并编码方案允许联合编码和保密性的保持。此外，我们表明，对于一个特殊的情况下的干扰信道，被称为开关信道，两个界限满足。最后，我们描述了高斯干扰信道的几种传输方案，并推导出它们的可达速率区域，同时确保互信息理论的保密性。提出了一种编码方案，其中发射机专用的一些功率来创建人工噪声，并显示优于时间共享和简单的多路复用传输的机密消息。
2007-12-11 cs.IT math.IT
On the Structure of the Capacity Region of Asynchronous Memoryless Multiple-Access Channels
无记忆多路存取通道的异步容量区域是某些多面体的并集。众所周知，这种多面体的顶点可以通过称为连续解码的技术来接近。还已知的是，连续解码的扩展适用于这种多面体的主面。该扩展包括以这样的方式形成用户组，即组内的用户被联合解码，而组被相继解码。本文更进一步。它表明，连续解码扩展到上述多面体的每一个面。从分配给该面上的标签获得感兴趣面上的所有速率的组组成以及解码顺序。从标签中可以提取一些结构属性，例如对应面的尺寸以及两个面是否相交。任何给定尺寸的面数的表达式也来自标签。
2008-02-23 cs.IT math.IT
The Error Probability of Spatially Coupled Sparse Regression Codes over Memoryless Channels
本文研究无记忆信道上空间耦合稀疏回归码，严格分析 GAMP 解码器的非渐近性能，证明其错误概率随码长指数衰减。
2024-09-09 cs.IT math.IT
Neural Computation of Capacity Region of Memoryless Multiple Access Channels
本文提供了一个数值计算框架的无记忆多址接入信道（MAC）的可达速率区与一个连续的字母表从数据。特别是，我们使用最近的结果变分下界互信息和KL-发散计算MAC的速率区域的边界，使用一组参数化的神经网络的功能。我们的方法依赖于一个变分的下限KL-散度和上界KL-散度的基础上的f-散度不等式。与以前的工作，计算估计的互信息，这是既不是一个下限，也不是一个上限，我们的方法估计的下限互信息。我们的数值结果表明，该方法提供了更紧密的估计相比，基于MINE的估计在大信噪比，同时计算更有效。最后，我们将所提出的方法应用于光强度MAC，并获得了一个新的可实现的速率边界比以前的作品更紧。
2021-05-10 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
A New Upperbound for the Oblivious Transfer Capacity of Discrete Memoryless Channels
我们得到了一个新的上界的离散无记忆信道的字符串不经意传输容量。我们使用的主要工具是Prabhakaran和Prabhakaran（2014）中引入的一对随机变量的张力区域，它用于推导源模型中安全采样率的上限。本文研究了信道模型下字符串不经意传输的安全计算问题。我们的界限是基于在通道模型的张力区域的单调性。我们证明了我们的界严格改进了Ahlswede和Csiszár（2013）的上界。
2014-05-08 cs.CR 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
The Capacity of Memoryless Channels with Sampled Cyclostationary Gaussian Noise
非正交通信在未来的通信体系结构中扮演着重要的角色。在这种情况下，接收信号被干扰信号破坏，该干扰信号通常在连续时间中是循环平稳的。如果干扰周期与采样周期同步，则采样的干扰是离散时间（DT）循环平稳过程。然而，在共同干扰场景中，干扰的周期不一定与采样周期同步。在这种情况下，DT干涉是一个几乎循环平稳的过程。在这项工作中，我们的特点是容量的信道中的噪声来自采样的循环平稳高斯过程。对于同步采样的情况，容量可以以闭合形式获得。当采样与干扰的符号率不同步时，所得到的信道不是信息稳定的，因此经典工具不适用。利用信息谱方法，证明了在循环平稳噪声环境下，信道容量可以用信道容量序列的极限来表示。我们的研究结果表征的采样率和采样时间偏移量的变化对所产生的DT信道的容量的影响。特别是，我们证明，在采样周期的微小变化可以大大影响容量。
2019-10-17 cs.IT math.IT
First- and Second-Order Coding Theorems for Mixed Memoryless Channels with General Mixture
本文研究了一阶和二阶最大可达速率的代码/没有成本约束的混合{信道}的信道法的特点是一般的混合（最多）不可数许多固定和无记忆的离散信道。这些信道被称为{具有一般混合的混合无记忆信道}，并且包括作为特殊情况的可计数或可计数的无记忆信道的混合无记忆信道类。对于具有一般混合的混合无记忆信道，建立了一阶编码定理，给出了$\varepsilon$容量的计算公式，进而给出了二阶编码定理的一个直接部分.引入了一个混合无记忆信道子类，其组成信道可按容量排序，并建立了一阶和二阶编码定理。结果表明，所建立的公式减少到几个已知的公式限制的情况下。
2016-05-06 cs.IT math.IT
On Extrinsic Information of Good Codes Operating Over Discrete Memoryless Channels
我们表明，任何好的（容量实现）代码的编码比特操作在一个广泛的类离散无记忆信道（DMC）的外部信息为零时，信道容量是低于码率和正常数，否则，即外部信息传递（EXIT）图是信道质量的阶跃函数，对于任何容量实现代码。由此可见，对于纠错解码器必须在第一次迭代时以高于容量的速率操作的常见类型的迭代接收器（诸如在turbo均衡、turbo信道估计、并行和串行级联编码等中），实现DMC上的容量的经典好码是无效的，并且应当被不同的新码所取代。结果的另一个含义是，在关于编码的发送符号的所有信息包含在相应的接收符号中并且不能从其它接收符号推断出关于它的信息的意义上，以高于信道容量的速率操作的好的代码分解成它的各个发送符号。在本报告的第1部分中，对二进制输入加性高斯白噪声信道进行了处理。第2部分将结果扩展到对称二进制信道和二进制擦除信道，并提供了一个启发式扩展到更广泛的一类信道模型。
2005-04-14 cs.IT math.IT
On Dispersions of Discrete Memoryless Channels with Noncausal State Information at the Encoder
在本文中，我们研究了有限的块长度限制的状态相关的离散无记忆信道的离散无记忆状态是已知的非因果编码器。对于点对点的情况，这被称为Gel'fand-Pinsker信道模型。本文定义了Gel'fand-Pinsker信道的（n，ε）-容量为分组码长度为n且平均错误概率不大于ε的条件下消息的最大传输速率。本文给出了Gel'fand-Pinsker信道模型的（n，ε）容量的一个下界，从而给出了离散无记忆信道性能极限研究中的一个基本二阶量色散的一个上界。此外，我们推广了Y. Steinberg（2005），其中研究了Gel'fand-Pinsker模型的（退化）广播信道扩展。结合Gel'fand-Pinsker编码、叠加编码和色散（有限块长）分析的思想，给出了该广播信道模型的（n，ε）容量域的内界。
2013-11-12 cs.IT math.IT
On the degradations of Binary-Input Discrete Memoryless Channels
Yangzhou University（扬州大学）；Suzhou City University（苏州城市学院）
本文研究了极化码中合成信道的可靠性评估，提出通过退化方法来简化信道评估，确定最优对称BIDMC退化方案以最大化对称容量。
2026-04-28 cs.IT math.IT
Codewords With Memory Improve Achievable Rate Regions of the Memoryless Gaussian Interference Channel
在过去的四十年里，两用户高斯干扰信道（GIC）在文献中得到了广泛的研究。除了强干扰或非常强干扰的情况外，GIC的容量区域的充分表征是一个长期存在的公开问题。对于一般的GIC，多年来已经提供了许多内部边界，其中，Han-Kobayashi（HK）区域是最著名的一个。然而，HK区域的计算过于复杂，因为辅助随机变量的出现，其最优选择是一个公开的问题。如在其它多用户通信系统中，这些可实现区域基于i.i.d.（无记忆）码字，在每个码字内的符号被独立绘制的意义上。在本文中，我们表明，对于GIC，这是值得采用的随机编码集合的码字与内存。具体来说，我们采取已知的GIC可实现的区域，并通过允许代码符号之间的依赖性来概括/改进它们。例如，我们通过从一阶自回归移动平均（ARMA）高斯过程中绘制（每个码字和每个用户的）码字来改进最先进的HK区域。通过这种方式，我们提出了几个新的可实现的速率区域，这是很容易计算的，并且严格优于国家的最先进的已知的可实现的区域。
2018-04-08 cs.IT math.IT
On the Non-Adaptive Zero-Error Capacity of the Discrete Memoryless Two-Way Channel
我们研究的问题，在一个离散的无记忆的双向通道使用非自适应计划，零概率的错误准则。基于随机编码、线性规划、线性码和图的渐近谱，我们推导出了零误差容量区域的单字母内界和外界。除其他外，我们提供了一个单字母的外部边界的基础上结合香农的消失误差容量区域和双向模拟的线性规划界的点对点通道，这与单向的情况下，一般是优于两者。此外，我们通过图的渐近谱建立了双向信道的零差错容量区域的外界，并证明了在某些情况下可以实现该界。
2021-09-10 cs.DM cs.IT math.CO
On The Reliability Function of Discrete Memoryless Multiple-Access Channel with Feedback
本文推导了具有无噪声反馈和变长码的离散无记忆多址信道（MAC）的可靠性函数的上下界。对于上界，我们使用Burnashev的证明技术用于点对点的情况。此外，我们采用的技术来证明的反馈能力的MAC的逆。对于误差指数的下限，我们提出了一个编码方案，包括一个数据和一个确认阶段。在数据阶段，使用任意反馈容量实现码。在确认阶段，每个发射机使用一对大小为2的码本向接收机发送一位信息，每个发射机一个码本。根据适当优化的联合概率分布随机选择该阶段的码字。边界线性增加相对于一个特定的欧几里德距离测量之间定义的传输速率对和容量边界。对于一类MAC，下限和上限匹配。
2018-06-29 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
An outer bound to the capacity region of the broadcast channel
给出了两接收机离散无记忆广播信道容量域的一个外界。对于容量区域已知的所有情况，外边界都是紧的。当专门化到没有公共信息的情况时，这个外边界包含在Korner-Marton外边界中。这种遏制被证明是严格的二进制反对称广播信道。因此，该外边界通常比离散无记忆广播信道上的所有其他已知外边界更紧。
2006-10-05 cs.IT math.IT
K-user Interference Channels: General Outer Bound and Sum-capacity for Certain Gaussian Channels
本文导出了一般无记忆干扰信道容量域的一个外界。推导如下从一个概括的技术开发的克莱默和Etkin等人的高斯双用户信道。导出的边界是对任何无记忆通道有效的第一个已知的外部边界。在高斯噪声中，信道的类别，建议的界给出了总速率容量的确定，包括退化的信道和一类Z-信道。
2011-02-16 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
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
From Symmetry to Capacity: Nested Codes on Binary Memoryless Symmetric Channels
Duke University（杜克大学）
本文针对二元无记忆对称信道，基于嵌套结构扩展过往方法，利用布尔函数分析推导递归界，结合相关技术实现接近容量的误码性能，为结构化码研究提供理论与实践参考。
2026-09-04 cs.IT math.IT
A Formula for the Capacity of the General Gel'fand-Pinsker Channel
我们考虑的凝胶'fand-Pinsker问题，其中的通道和状态是一般的，即，可能是非平稳的、非无记忆的和非遍历的。利用信息谱方法和对Wyner的背负编码引理的一个非平凡修正，证明了该容量可以表示为一个关于谱内互信息率和谱超互信息率之差的最优化.我们考虑各种专业化，包括信道和状态是无记忆的，但不一定是固定的情况。
2014-04-16 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Bistatic Integrated Sensing and Communications over Memoryless Relay Channels
Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学）；Zhejiang University（浙江大学）；University of Newcastle（纽卡斯尔大学）；The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
本文研究了双工集成感知与通信在无记忆中继信道中的基本限制，提出混合-部分解码-压缩转发方案，通过容量-失真函数分析通信与感知的权衡，并展示了集成设计的优势。
2026-03-04 cs.IT math.IT
Outage Behavior of Discrete Memoryless Channels Under Channel Estimation Errors
传统上，通信系统是在接收机和/或发射机处假设完美的信道状态信息而设计的。然而，在许多实际情况下，只有与真实信道不同的信道估计可用。我们解决这个信道不匹配的情况下，通过使用估计引起的中断容量的概念，为此，我们提供了一个相关的编码定理及其强逆，假设一个离散的无记忆信道。我们说明了我们的想法，通过数值模拟传输下的服务质量（QoS）的限制，使用速率受限的反馈信道和最大似然（ML）信道估计的莱斯衰落信道。我们的结果提供了直观的见解的影响，信道估计和信道特性（信噪比，莱斯K因子，训练序列长度，反馈速率等）。平均停电容量。
2007-06-20 cs.IT math.IT
Performance and Construction of Polar Codes on Symmetric Binary-Input Memoryless Channels
信道极化是一种构造对称二进制输入离散无记忆信道（B-DMC）的容量实现码的方法[1]。在原始论文中，构造复杂度是块长度的指数。本文提出了一种新的构造任意对称二进制无记忆信道（B-MC）的方法。此外，新的上限和下限的极化码的块错误概率的BEC和任意对称B-MC，分别推导。
2009-05-23 cs.IT math.IT
Maximal-Capacity Discrete Memoryless Channel Identification
该研究将最大容量 DMC 识别建模为纯探索多臂老虎机问题，提出容量估计器及 BestChanID 等算法，并给出样本复杂度分析与基本下界。
2024-01-18 cs.IT math.IT stat.ML
Beyond Capacity: The Joint Time-Rate Region
在无记忆网络通信的背景下研究的容量的传统概念建立在块码的概念上，并且要求对于足够大的块长度n，所有接收器节点在n个信道使用后同时解码其所需的信息。在这项工作中，我们概括了传统的容量区域，探索通信速率时，一些接收器需要解码他们的信息之前，在不同的预定时间，这里称为“时间速率”区域。通过减少到标准的容量概念，我们提出了一个内界的时间率区域。先前已经研究了时间速率区域，并以“静态广播”的名义表征了无记忆广播信道（具有唯一的公共消息）。
2021-01-28 cs.IT math.IT
