Upper Bounds and Duality Relations of the Linear Deterministic Sum Capacity for Cellular Systems
信息论和无线通信的MAC-BC对偶性对于高效的算法设计是一个有趣的概念。然而，到目前为止，对于重要的蜂窝信道还没有概念。为了在这方面取得进展，我们认为在本文中的线性确定性蜂窝信道。特别是，我们证明了一个网络的对偶与两个干扰MAC在每个小区和一个网络与两个干扰BC在每个小区。工作区域仅限于弱干扰区。首先，将提供可实现的方案以及上限。这些界限对于两个通道是相同的。我们将证明，在特定情况下，上界对应于可实现的方案，因此建立了它们之间的对偶关系。
2014-08-21 cs.IT math.IT
A Unified Theory of Multiple-Access and Interference Channels via Approximate Capacity Regions for the MAC-IC-MAC
为一类干扰多址接入信道建立近似容量区域，所述干扰多址接入信道由两个多址接入信道（MAC）组成，每个多址接入信道具有任意数量的发射机，每个MAC中的一个发射机对另一MAC的接收机造成干扰，该信道此后称为MAC-IC-MAC。对于离散无记忆（DM）MAC-IC-MAC，得到了两个内界，它们是Chong { \em et al}关于两用户DM干扰信道（IC）的先验内界的推广.对于半确定性的MAC-IC-MAC，它示出，在非干扰发射机的单用户编码和在每个MAC的干扰发射机的叠加编码实现了一个速率区域内的容量区域的可量化的间隙，从而扩展这样的结果为两个用户的半确定性IC由Telatar和Tse。对于高斯MAC-IC-MAC，获得了在容量区域的恒定间隙内的近似容量区域，推广了Etkin { \em et al}针对两用户高斯IC的这样的结果。与上述近似容量结果的两个用户IC的可扩展性需要工会的所有可接受的输入分布，我们的差距结果的半确定性和高斯的MAC-IC-MAC是可以实现的，只有一个子集和所有可接受的编码分布之一，分别。每个小区具有多于一个用户的对称高斯MAC-IC-MAC的对称广义自由度（GDoF）是具有平坦肩部的V形，其是干扰强度（在高SNR下的INR与SNR的比率，两者都以dB表示）和每个小区中的用户数量的函数。...
2018-09-03 cs.IT math.IT
Interference Channels with Correlated Receiver Side Information
研究了在接收端信息相关的干扰信道上传输独立信源的联合信源-信道编码问题。当每个接收机的边信息与自己的期望源，它表明，源信道码分离是最佳的。当每个接收机具有与干扰源相关的边信息时，基于使用Han和Kobayashi的叠加编码和部分解码思想的联合信源-信道编码方案，提供了可靠传输的充分条件。当接收器侧信息是干扰源的确定性函数时，源信道码分离再次被证明是最优的。作为特殊情况，对于一类Z干扰信道，当接收机面对干扰的边信息是干扰源的确定性函数时，以单字母表达式的形式提供了可靠传输的充分必要条件。作为这些联合信源-信道编码结果的副产品，还提供了具有退化消息集的一类Z信道的容量区域。
2008-10-14 cs.IT math.IT
On Interference Alignment and the Deterministic Capacity for Cellular Channels with Weak Symmetric Cross Links
在本文中，我们研究了使用线性确定性近似模型的蜂窝系统的上行链路，其中有两个用户发送到一个接收器，相互干扰的第三个发射机与第二个接收器通信。我们给出了一个可实现的编码方案，并证明了其最优性，即表征的容量区域。该方案是一种干扰对齐的形式，其利用两个用户小区的信道增益差。
2011-04-01 cs.IT math.IT
The Effect of Maximal Rate Codes on the Interfering Message Rate
“好”的效果，点对点的能力实现，代码序列上的一个额外的信号，有界方差，通过加性高斯噪声信道传输的检查。对于这样的代码序列，它示出，它们的效果，在互信息方面，在额外的有界方差信号，就好像额外的加性高斯噪声已被发送。此外，分析表明，对于可靠的通信，有界方差信号必须由接收机完全估计（即，最小均方误差趋于零）。这一结果解决了“科斯塔猜想”关于角点的两个用户高斯干扰信道的代码序列的有界方差，并表明，这两个消息必须可靠地解码。
2018-04-16 cs.IT math.IT
On Gaussian Multiple Access Channels with Interference: Achievable Rates and Upper Bounds
我们研究了两个干扰高斯2用户多址接入信道之间的相互作用。在混合强--极强干扰和个别很强干扰下，容量区域具有特征。此外，在非常强的干扰的较少限制的定义下推导出总容量。最后，一般上限的总和容量提供，这是近紧的弱交叉链接。
2011-03-13 cs.IT math.IT
Deterministic Capacity of MIMO Relay Networks
中继网络的确定性容量是当中继仅限于传输\emph{reliable}信息时网络的容量，即源消息的（渐近）确定性函数。在本文中，它表明，确定性容量的MIMO中继网络的数量可以发现在低功率制度，其中$\SNR\to0$。这是通过推导单个字母的上限并找到这些上限的极限作为$\SNR\to0$来实现的。这种技术的优点是它克服了寻找互信息的最佳分布的困难。
2009-04-01 cs.IT math.IT
To Decode the Interference or To Consider it as Noise
我们解决了单用户数据传输的信道中，接收到的信号招致来自有限数量的用户（干扰用户），使用单码本发送自己的消息的干扰。然而，允许接收机解码干扰用户的消息。这意味着从任何干扰用户发送的信号在接收器侧被解码或被视为噪声。我们提出以下方法来获得该信道的可实现速率。假设其自身的数据被成功解码，接收机将干扰用户的集合划分为两个不相交的子集，即可解码用户的集合和不可解码用户的集合。然后，选择发射机的速率，使得预期信号可以与可解码用户的集合联合解码。为了证明该方法的有效性，我们证明了在加性高斯信道中，高斯分布是最优的，可达速率就是该信道的容量。为了获得最大可实现速率，需要找到干扰用户的最大可解码子集。由于大量的可能的选择，具有找到具有最大基数的可解码用户的集合的有效算法是期望的。为此，我们提出了一种算法，使接收机在多项式时间完成这项任务。
2007-11-20 cs.IT math.IT
The Capacity Region of the Linear Shift Deterministic Y-Channel
研究了线性位移确定性Y通道。也就是说，我们有三个用户和一个中继，其中每个用户希望通过中继向每个其他用户广播一条消息，从而导致多路中继设置。该设置的割集界限不足以表征其容量区域。新的上界推导出，当与割集边界相结合，提供了一个外界的能力区域。结果表明，该外边界是可以实现的，因此，线性移位确定性Y通道的容量区域的特点。
2011-06-17 cs.IT math.IT
The Deterministic Multicast Capacity of 4-Node Relay Networks
在本文中，我们完全描述了一个四节点中继网络的确定性容量区域的节点之间没有直接的链接，其中每个节点与其他三个节点通过中继通信。为此，我们开发了一个上限的确定性的能力区域，基于一个片面的精灵的概念。为了建立可扩展性，我们使用迂回方案，通过间接路径而不是直接发送特定位来实现上限。
2013-04-16 cs.IT math.IT
On the Sum Capacity of A Class of Cyclically Symmetric Deterministic Interference Channels
某些确定性干扰信道已被证明可以在渐近低噪声状态下精确地模拟高斯干扰信道。出于这种对应关系，我们研究了一个K用户对，循环对称，确定性干扰信道中，每个接收器的经验，只从其相邻的发射机（Wyner模型）的干扰。我们建立了一个大的信道参数的总和容量，从而推广了以前的结果为2对的情况下。
2009-01-26 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
CSIT Sharing over Finite Capacity Backhaul for Spatial Interference Alignment
采用时分双工（TDD）传输的蜂窝系统是用于在下行链路中实现干扰对准（IA）的良好候选，因为信道互易性使得能够在上行链路阶段中由基站（BS）估计信道状态。然而，干扰BS需要经由有限容量的回程链路来共享它们的信道估计。提出了一种量化方案，其减少了在TDD系统中实现IA所需的信息交换量（与传统方法相比）。导出了足以保持IA的复用增益的BS之间要交换的比特数的缩放（与发射功率）。
2013-02-05 cs.IT math.IT
Multicoding Schemes for Interference Channels
2用户离散无记忆干扰信道的最著名的内界是Han-Kobayashi速率区域。实现该区域的编码方案基于速率分裂和叠加编码。在本文中，我们开发了一种多编码方案，以实现相同的速率区域。所提出的编码方案的多编码性质的一个关键优点是，它可以自然地扩展到更一般的设置，例如当编码器有状态信息或可以偷听对方。特别是，我们扩展我们的编码方案，以表征的能力区域的状态相关的确定性Z-干扰信道的非因果状态信息时，在干扰发射机。我们专门研究我们的结果的情况下，线性确定性模型与开/关干扰的无线系统中，认知发射机是noncausally知道它干扰的主要传输的时间模型。对于这种特殊的情况下，我们提供了一个明确的表达能力的区域，并讨论了一些有趣的最优策略的性质。我们还扩展了我们的多编码方案，以找到确定性Z-干扰信道的容量区域时，干扰发射机的信号可以在其他发射机（a.k.a.单向局部垛式）。
2015-02-15 cs.IT math.IT
On the Capacity Region of Two-User Linear Deterministic Interference Channel and Its Application to Multi-Session Network Coding
在本文中，我们研究了两个用户的多输入多输出（MIMO）线性确定性干扰信道（IC）的容量，与可能的相关性内/之间的信道矩阵。容量区域的特征在于信道矩阵的秩。结果表明，具有Han-Kobayashi型速率分裂的\emph{linear precoding}，将每个用户的信息承载符号分割成公共和专用部分足以在导出的容量区域中获得所有速率对。容量的结果被应用到获得一个可实现的速率区域的双单播网络与随机网络编码在中间结点，它可以被建模的两个用户MIMO线性确定性IC研究。结果表明，新提出的可实现的区域是严格大于文献中现有的区域。
2012-07-09 cs.IT math.IT
Capacity Region of the Broadcast Channel with Two Deterministic Channel State Components
本文建立了一类随机状态广播信道的容量域，其中每个信道分量是从两个可能的函数中选择的，每个接收机知道它的状态序列。该信道模型不适合任何类型的广播信道的容量区域是以前已知的，是有用的，在研究无线通信信道时，衰落状态是已知的，只有在接收机。容量区域与UV外边界一致，并通过Marton编码实现。
2014-01-27 cs.IT math.IT
The Approximate Capacity of the Many-to-One and One-to-Many Gaussian Interference Channels
最近，Etkin，Tse和Wang发现两用户高斯干扰信道的容量区域在1比特/秒/赫兹之内。一个自然的目标是将这种方法应用到具有任意数量的用户的高斯干扰信道。我们朝着这个目标取得进展，找到的能力区域的多对一和一对多高斯干扰信道内的一个恒定的比特数。结果利用确定性模型来提供对高斯信道的洞察。确定性模型明确了信号尺度的维数。出现了一个中心主题：使用格码在信号尺度上对齐干扰信号。
2008-09-21 cs.IT math.IT
The Capacity Region of the Restricted Two-Way Relay Channel with Any Deterministic Uplink
本文研究了双向中继信道（TWRC），其中两个用户通过中继进行通信。对于用户到中继站的上行链路为任意确定性函数，中继站到用户的下行链路为任意信道的受限TWRC，得到了容量域。所考虑的TWRC在每个用户只能发送其消息的功能的意义上是受限的。
2012-01-11 cs.IT math.IT
The two-user Gaussian interference channel: a deterministic view
本文从自然确定性信道模型出发，研究了双用户高斯干扰信道。主要结果是，确定性信道均匀近似高斯信道，容量区域不同的一个通用常数。因此，在恒定误差内找到高斯信道的容量的问题被简化为找到更简单的确定性信道的容量的问题。因此，本文提供了一个替代推导最近的恒定间隙容量表征的Etkin，谢，王。此外，确定性模型提供了对高斯信道的重要见解。
2008-07-21 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 Deterministic Code Capacity Region of an Arbitrarily Varying Multiple-Access Channel Under List Decoding
我们研究的容量区域$C_L$的任意变化的多址信道（AVMAC）的确定性代码解码成一个固定大小的列表$L$和平均错误概率准则。在研究点到点任意变化信道的固定大小列表解码的已知结果的启发下，我们为每个随机码的容量区域具有非空内部的AVMAC定义了一个非负整数$Ω$，称为其对称性。结果表明，对于每个$L \leq Ω$，$C_L$都有一个空的内部，对于每个$L \geq (Ω+1)^2$，$C_L$等于AVMAC的非退化容量区域.对于具有非退化随机码容量区域的二进制AVMAC，证明了对称性总是有限的。
2013-01-10 cs.IT math.IT
The Two-User Deterministic Interference Channel with Rate-Limited Feedback
本文研究了速率受限反馈对确定性干扰信道总速率容量的影响。我们的特点，在对称的情况下，该信道的总速率容量，并表明，有反馈链路可以增加最多的可用反馈率的总速率容量。我们的证明包括一个新的上限和速率容量和一组新的可扩展性策略。
2010-04-28 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
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
The Deterministic Capacity of Relay Networks with Relay Private Messages
研究了一个确定性4节点网络的容量域，其中3个节点只能通过第4个节点进行通信。然而，第四节点不仅仅是中继，因为它可以与所有其他节点交换私有消息。这种情况类似于基站在用户之间中继消息并在骨干系统和用户之间传递消息的情况。我们假设一个不对称的情况下，任何两个节点之间的信道是不可逆的。首先，基于单边精灵的概念，得到了容量域的上界。随后，我们构建了一个可实现的方案，实现这个上限使用的叠加广播节点4的消息和可实现的“绕道”计划减少3用户中继网络。
2013-08-08 cs.IT math.IT
Capacity region of the deterministic multi-pair bi-directional relay network
本文研究了多对双向（或双向）无线中继网络的容量域，其中一个中继节点促进多对用户之间的通信。该网络是一个推广的众所周知的双向中继信道，我们只有一对用户。我们研究这个问题的背景下，确定性的信道相互作用模型，消除了信道噪声，使我们能够专注于信号之间的相互作用。我们的特点是该网络的容量区域时，中继操作在全双工模式或半双工模式（与非自适应中继传输调度）。在这两种情况下，我们表明，割集上界是紧的，相当有趣的是，容量区域是通过一个简单的方程转发策略。
2009-03-15 cs.IT math.IT
The Capacity Region of Restricted Multi-Way Relay Channels with Deterministic Uplinks
本文研究了多用户通过单个中继交换消息的多路中继信道。容量区域是针对一种特殊类别的MWRC导出的，其中（i）上行链路和下行链路在没有直接用户到用户链路的意义上是分离的，（ii）信道在每个用户的发送信道符号可以仅取决于其自己的消息而不是其接收信道符号的意义上是受限的，以及（iii）上行链路是任何确定性函数。
2012-05-25 cs.IT math.IT
Fast Algorithm for Finding Unicast Capacity of Linear Deterministic Wireless Relay Networks
由Avestimehr、Diggavi和Tse '07提出的无线中继网络的确定性信道模型已经捕获了无线通信的广播和推理性质，并且已经广泛用于近似无线中继网络的容量。将最大流最小割定理推广到线性确定性无线中继网络中，并将线性确定性无线中继网络的单播容量刻画为描述源-目的割的所有二进制邻接矩阵的最小秩，这些邻接矩阵的个数随网络规模呈指数增长.在本文中，我们开发了一个快速算法，找到线性确定性无线中继网络的单播容量的最大数量的线性无关路径使用路径增强的思想。我们开发了一种改进的深度优先搜索算法，为线性确定性中继网络找到线性独立的路径，其总数被证明等于底层网络的单播容量。我们的算法的结果提出了一个容量实现的传输策略与一位长度的线性编码的中继节点在有关的线性确定性无线中继网络。文中给出了算法在一般情况下的正确性证明。此外，我们的算法具有由$O(|{\cal{V}}_x|\cdot C^4+d\cdot |{\cal{V}}_x|\cdot C^3)$界定的计算复杂性，这表明了对Amaudruz和Fragouli（其复杂度由$O(M\cdot |{\cal{E}}|\cdot C^5)$与$M\geq d$和$|{\cal{E}}|\geq|{\cal{V}}_x|$界定）以及Yazdi和Savari（其复杂度由$O(L^8\cdot M^{12}\cdot h_0^3+L\cdot M^6\c…
2009-09-30 cs.IT math.IT
Deterministic Identification over Channels without CSI
证明了随机和确定性识别的识别能力超过高斯信道\emph{with}信道边信息（CSI）的信道容量。在这项工作中，我们扩展了确定性识别块衰落信道没有CSI的信道估计和用户识别应用识别码。我们证明了，即使在没有CSI的情况下，识别能力是渐近高于传输容量。并从理论上和数值上分析了该算法的有限长性能。仿真结果验证了所提出的盲确定性辨识方法在有限块长度体制下的可行性。
2022-08-11 cs.IT math.IT
Capacity of a Class of Deterministic Relay Channels
具有发射机输入X、接收机输出Y、中继输出Y_1 = f（X，Y）和从中继到接收机的具有容量R_0的单独通信链路的一类确定性中继信道的容量被示为C（R_0）= \max_{p(x)} \min \{I（X;Y）+R_0，I（X;Y，Y_1）\}。因此，从中继器来的每一比特对接收器来说正好是一比特。两种替代的编码方案，实现这一能力。第一个方案，"散列和转发“，是基于一个简单而新颖的使用随机装箱的空间继电器输出，而第二个方案使用通常的”压缩和转发“。事实上，这两种方案可以结合在一起，给出一类最优编码方案。作为一个推论，这个中继容量的结果证实了Ahlswede和韩的猜想，在特殊情况下，当信道状态可从信道输入和输出恢复时，在解码器上具有速率受限状态信息的信道的容量。
2006-11-13 cs.IT math.IT
A Deterministic Algorithm for the Capacity of Finite-State Channels
我们提出了两个经典的梯度上升法计算马尔可夫输入的有限状态信道的容量的修改版本。对于信道互信息在欧氏空间的一个紧凸子集中取值的情况，我们的算法在多项式时间内达到多项式精度，而且对于某些特殊的有限状态信道族，我们的算法在一定的技术条件下可以在多项式时间内达到指数精度.对于信道互信息可能不是强凹的情况，我们的第二种算法至少是局部收敛的。
2020-06-06 cs.IT math.IT
On the Capacity Region of the Deterministic Y-Channel with Common and Private Messages
在多用户高斯中继网络中，希望向每个用户传输私有信息，同时向所有用户传输公共信息。然而，这两种信息的网络的容量区域是不容易表征。现有技术使用简单的线性确定性模型来近似这些高斯网络的容量。本文讨论了具有公共消息和私有消息的确定性Y-信道的容量域。在该信道中，每个用户的目标是除了针对其他两个用户的公共消息之外，还向他们发送两个私人消息。由于用户之间没有直接联系，所有消息都必须通过中间中继。我们提出了外边界的率区域使用精灵辅助和割集界。然后，我们开发了一个贪婪的计划来定义一个可实现的区域，并表明，在一定数量的水平在中继，我们的可实现的区域与上界相一致。最后，我们认为，这种设置的这些界限是不足以表征的容量区域。
2018-01-13 cs.IT math.IT
Optimal Codes for Deterministic Identification over Gaussian Channels: Closing the Capacity Gap
Technische Universität München（慕尼黑工业大学）；Technische Universität Braunschweig（布伦瑞克工业大学）；Universität zu Köln（科隆大学）
本文针对高斯信道确定性识别的容量间隙问题，通过构造优化编码方案，证明线性对数容量为1/2，并展示了该方案在可靠性与速率权衡上的最优性能。
2026-04-13 cs.IT math.IT
On Channel Output Feedback in Deterministic Interference Channels
本文研究了两用户对称确定性干扰信道中，信道输出反馈对系统总容量的影响。我们发现，从一个接收器到它自己的发射器的单个反馈链路的结果在相同的总容量具有从两个接收器到两个发射器的总共4个反馈链路。因此，从总容量的角度来看，三个额外的反馈链路是没有帮助的。我们还考虑了一个半双工反馈模型，其中的前向和反馈资源是对称和分时的。令人惊讶的是，我们发现，有没有增益的总容量与反馈的半双工反馈模型时，干扰链路有更多的容量比直接链接。
2009-08-31 cs.IT math.IT
Using Network Coding to Achieve the Capacity of Deterministic Relay Networks with Relay Messages
本文推导了具有中继消息的确定性中继网络的容量。我们考虑一个由五个节点组成的网络，其中四个节点只能通过第五个节点进行通信。然而，第五节点不仅仅是中继，因为它可以与其他网络节点交换私有消息。首先，我们开发了一个上界的容量区域的概念的基础上，一个单侧精灵。在可验证性证明的过程中，我们还推导出了一个4用户中继网络的确定性容量（没有私人消息在中继）。容量实现方案使用两种网络编码技术的组合：简单排序方案（SOS）和迂回方案（DS）。在SOS中，我们在每个用户处对传输的比特进行排序，使得双向消息将在中继器处以相同的信道级别被接收，而DS背后的基本思想是消息的某些部分遵循到其各自目的地的间接路径。因此，本文旨在表明，用户合作和网络编码可以提高吞吐量，即使当用户不直接连接到对方。
2014-04-26 cs.IT math.IT
Noisy Channel-Output Feedback Capacity of the Linear Deterministic Interference Channel
在本技术报告中，对带噪声输出反馈（IC-NOF）的双用户线性确定性（LD）干扰信道的容量区域进行了全面表征。这个结果允许识别几个不对称的情况下，其中实现信道输出反馈的发射机-接收机对中的仅一个是有益的，因为实现它在两个链路中，在可实现的个人速率和总速率的改进w.r.t.没有反馈的案例。在其他场景中，在任何发射机-接收机对中使用信道输出反馈在可实现的单独速率改进方面仅有益于两对中的一对，或者简单地，它被证明是无用的，即，即使在反馈链路中完全没有噪声的情况下，具有和不具有反馈的容量区域也是相同的。
2016-11-15 cs.IT math.IT
Capacity Region of the Symmetric Injective K-User Deterministic Interference Channel
我们描述了对称内射K用户确定性干扰信道（DIC）的容量区域的所有信道参数。通过首先沿着每个用户的聚合速率的方向投影Han-Kobayashi（HK）方案的可实现速率区域来导出可实现速率区域，该可实现速率区域根据每个用户的公共和私有速率（即，公共利率和私人利率之和）。然后，我们表明，投影区域的特点是只有在香港地区的共同率和私人率的系数是相同的，从而简化了该地区的那些方面的投影。此外，我们推导出一个严格的逆简化的可实现的速率区域的每个方面。
2017-05-01 cs.IT math.IT
The Arbitrarily Varying Gaussian Relay Channel with Sender Frequency Division
本文研究发送端频分的任意变化高斯中继信道。我们确定的随机码容量，并建立上下限和确定性的代码容量。据观察，当信道输入受到低功率限制时，确定性码容量可能严格低于随机码容量，并且随着输入变得不那么受约束，间隙消失。第二种模型在本文中是原始的任意变化的中继信道的一般情况下。我们开发的随机码容量的上下界，并给出条件下，确定性的代码容量与随机码容量相一致，并在何种条件下，它是较低的。然后，我们建立了发送端频分的任意变化高斯中继信道的原始对应信道的容量。在这种情况下，确定性和随机码容量是相同的。
2018-05-29 cs.IT math.IT
The Capacity of a Class of Linear Deterministic Networks
本文研究了一类线性确定性中继网络的最优编码策略。所研究的网络是一个中继网络，有一个源，一个目的地，和两个中继节点。另外，存在对中继节点接收的信息信号造成干扰的信号干扰源。我们的模型捕捉的影响，消息信号和干扰信号的干扰，对一个单一的中继网络，或干扰的信号从多个中继网络与对方的线性确定性框架。对于几个范围的网络参数，我们发现上界的最大可实现的源-目的地速率在presense的干扰节点，并在每种情况下，我们找到一个最佳的编码方案，实现了上界。
2010-01-13 cs.IT math.IT
Approximate capacity of the two-way relay channel: A deterministic approach
研究了两个节点一个中继的全双工双向（或双向）中继信道的容量。假设前向方向上的信道与后向方向上的信道不同（通常），即不假设信道互易性。我们使用最近提出的确定性方法来捕捉问题的本质，并确定一个良好的传输和中继策略的高斯信道。根据各个信道增益的比率，我们建议在中继器处使用简单的放大转发或特定的叠加编码策略。我们分析了可实现的速率区域，并表明该方案实现了3位内的割集界的所有值的信道增益。
2008-08-22 cs.IT math.IT
General Capacity for Deterministic Dissemination in Wireless Ad Hoc Networks
在广义物理模型（GphyM）下，研究了随机无线网络中确定性传播（DD）的容量缩放定律.这确实不是一个新话题。我们重新处理这个问题的动机是双重的：首先，我们的目标是提出一个更一般的结果，通过研究系统的不同参数对网络容量的影响，统一一般齐次随机模型的网络容量。其次，我们的目标是关闭在文献中的网络容量的上限和下限之间的差距。（1）研究一般节点密度$λ\in [1,n]$的齐次随机网络，而不是文献中的随机稠密网络（RDN，$λ=n$）或随机扩展网络（REN，$λ=1$）。(2)我们解决了一般的确定性传播会话，\ie，一般的组播会话，它统一的单播和广播会话的能力，通过设置为一个通用值$n_d\in[1,n]$为每个会话的目的地的数量。(3)我们允许会话的数量在$n_s\in(1,n]$的范围内变化，而不是像文献中那样假设$n_s=Θ(n)$。通过引入Poisson布尔连续渗流模型，得到了任意情形下$(λ, n_d, n_s)$的容量的一般上界，并根据文献中已有的一般下界证明了它们是紧的.
2015-04-17 cs.IT math.IT
Secret Writing on Dirty Paper: A Deterministic View
最近有很多成功的使用确定性的方法来提供高斯网络容量的近似表征。在本文中，我们采取了确定性的观点，并重新考虑的问题，窃听信道的边信息。一个精确的表征的保密能力得到一个线性确定性模型，这自然表明一个编码方案，我们表明，以实现保密能力的退化高斯模型（被称为“秘密写在脏纸”）在半位。
2012-01-05 cs.IT math.IT
Noisy Channel-Output Feedback Capacity of the Linear Deterministic Interference Channel
本文研究了带噪声输出反馈的两用户线性确定性干扰信道的容量域。该结果允许识别几种非对称场景，其中在发射机-接收机对中的仅一个中实施信道输出反馈与在两个链路中实施它一样有益，就可实现的单独速率和速率改进而言。没有反馈的案例。在其他场景中，在任何发射机-接收机对中使用信道输出反馈在可实现的单独速率改进方面仅有益于两对中的一对，或者简单地，它被证明是无用的，即，即使在反馈链路中完全没有噪声的情况下，具有和不具有反馈的容量区域也是相同的。
2016-01-27 cs.IT math.IT
Interference Alignment: From Degrees-of-Freedom to Constant-Gap Capacity Approximations
干扰对齐是多干扰链路通信中的关键技术。在几个这样的场景中，干扰对齐被用来表征信道的自由度。然而，这些自由度容量近似值通常太弱，无法准确预测有限信噪比（SNR）下的信道容量行为。本文的目的是显着加强这些结果表明，干扰对齐可以用来表征能力在一个恒定的差距。我们专注于真实的，时不变的，频率平坦的X通道。实现该信道的自由度的唯一已知解决方案是基于真实干扰对准或基于层选择方案。这些解决方案似乎都不足以为一个恒定的差距容量近似。在本文中，我们提出了一种新的通信方案，并表明它实现了高斯X信道的容量在一个恒定的间隙。为了帮助在这个过程中，我们开发了一种新的确定性信道模型。该确定性模型依赖于信道系数的0.5log（SNR）最高有效位，而不是仅依赖于传统确定性模型中使用的单个最高有效位。建议的确定性模型承认更广泛的可实现的计划，可以被翻译到高斯信道。对于这个确定性模型，我们找到了一个近似最优的通信方案。然后，我们将此方案的确定性信道的原始高斯X-通道，并表明，它实现了一个恒定的间隙内的容量。这是需要干扰对齐的一般全连接网络的第一个恒定间隙结果。
2013-04-17 cs.IT math.IT
Feedback Capacity of the Gaussian Interference Channel to within 2 Bits
对于带反馈的两用户高斯干扰信道（IC），我们将容量范围描述为2 bit/s/Hz以内，对称容量描述为1 bit/s/Hz以内。我们开发可实现的计划，并得出一个新的外边界，达到这一结论。该结果的一个结果是反馈提供乘法增益，即，增益对于某些信道参数变得任意大。这是一个令人惊讶的结果，因为迄今为止已知反馈在无记忆点对点信道中不提供增益，而在多址信道中仅提供有界的附加增益。增益来自于使用反馈来最大化资源利用，从而使得能够在干扰用户之间实现更有效的资源共享。结果利用确定性模型来提供对高斯信道的见解。该确定性模型是El Gamal-Costa确定性模型的一个特例，作为一个侧面推广，我们建立了这类确定性IC的精确反馈容量域.
2010-05-18 cs.IT math.IT
Finite State Channels with Time-Invariant Deterministic Feedback
我们考虑容量的离散时间信道反馈的一般情况下，反馈是一个时不变的确定性函数的输出样本。在信道状态取有限字母表中的值的假设下，我们找到了一个可实现的速率和容量的上限。我们进一步表明，当信道是不可分解的，并没有符号间干扰（ISI），它的容量是由输入$X^N$和输出$Y^N$，即$C = \lim_{N \to \infty} \frac{1}{N} \max I(X^N \to Y^N)$，其中的最大化之间的（归一化）有向信息的最大值的限制是采取本文中定义的因果条件概率$Q(x^N||z^{N-1})$。容量的结果被用来表明，源-信道分离定理保持时不变的确定性反馈。我们还表明，如果信道的状态是已知的编码器和解码器，然后反馈不增加容量。
2006-08-17 cs.IT math.IT
Galaxy Codes: Advancing Achievability for Deterministic Identification via Gaussian Channels
针对高斯信道中确定性识别容量仅知上下界的问题，提出星系码构造，将可达性界从1/4提升至3/8，推动高效通信。
2025-01-22 cs.IT math.IT
On the Sum-Capacity with Successive Decoding in Interference Channels
本文研究了两用户高斯干扰信道中高斯叠加编码和连续译码的和容量。我们首先研究了一个近似的确定性制定的问题，并引入互补条件，捕获使用高斯编码和连续解码。在确定性信道问题中，首先在对称信道中，然后在一般非对称信道中，我们找到了具有最小消息数的约束和容量及其可实现方案。我们表明，受约束的总容量振荡作为交叉链路增益参数之间的信息理论的总容量和总容量与干扰作为噪声处理的函数。此外，我们表明，如果两个用户中的任何一个的消息的数量小于所需的最小数量，以实现约束的总容量，最大可实现的总速率下降到与干扰作为噪声处理。我们提供了两个算法（一个简单的一个和一个更精细的一个）的最佳方案在确定性信道模型的高斯信道模型。我们还推导出两个上限的高斯汉-小林计划，自动上限的和容量使用连续的高斯码字的解码。数值计算结果表明，与确定性信道的结果相似，高斯信道中的约束和容量在Han-Kobayashi方案和单消息方案的和容量之间振荡.
2011-03-29 cs.IT math.IT
Deterministic Identification Codes for Fading Channels
研究事件触发通信的识别容量，提出Gaussian AWGN及快慢衰落信道的确定性识别码构造，证明其容量下界，并揭示与Shannon范式完全不同的容量缩放规律。
2025-02-03 cs.IT math.IT
The Capacity Region of the Arbitrarily Varying MAC: With and Without Constraints
我们确定的随机码容量区域和任意变化的多址接入信道（AVMAC）的输入和状态约束下的确定性码容量区域。在单用户的情况下，确定性的代码容量区域的边界是输入约束的不连续函数。对于AVMAC没有约束，由于Ahlswede和蔡的特征是完整的，除了两种情况下，在文献中指出的一个开放的问题。缺失的部分是作为我们结果的一个特例得到的。
2020-07-01 cs.IT math.IT
The Capacity of Memoryless Channels with Sampled Cyclostationary Gaussian Noise
非正交通信在未来的通信体系结构中扮演着重要的角色。在这种情况下，接收信号被干扰信号破坏，该干扰信号通常在连续时间中是循环平稳的。如果干扰周期与采样周期同步，则采样的干扰是离散时间（DT）循环平稳过程。然而，在共同干扰场景中，干扰的周期不一定与采样周期同步。在这种情况下，DT干涉是一个几乎循环平稳的过程。在这项工作中，我们的特点是容量的信道中的噪声来自采样的循环平稳高斯过程。对于同步采样的情况，容量可以以闭合形式获得。当采样与干扰的符号率不同步时，所得到的信道不是信息稳定的，因此经典工具不适用。利用信息谱方法，证明了在循环平稳噪声环境下，信道容量可以用信道容量序列的极限来表示。我们的研究结果表征的采样率和采样时间偏移量的变化对所产生的DT信道的容量的影响。特别是，我们证明，在采样周期的微小变化可以大大影响容量。
2019-10-17 cs.IT math.IT
Information without rolling dice
容量和熵的确定性概念进行了研究的背景下，使用平方可积的，有限带宽的信号受到扰动的信息的通信和存储。$(ε,δ)$ -容量，扩展了Kolmogorov $ε$ -容量到最多$δ$重叠的包装集，并与Shannon容量进行了比较.结果的函数形式表明，在Kolmogorov和香农的设置，容量和熵的增长与自由度的数量线性，但仅与信号噪声比。这一基本见解超越了信息论模型的随机或确定性描述的细节。对于$δ=0$，分析导致新的界限上的Kolmogorov $ε$ -容量，并紧渐近表达式的Kolmogorov $ε$ -熵的带限信号。引入了误差指数的确定性概念。简要讨论了该理论的应用。
2015-04-17 cs.IT math.IT
Deterministic Identification Over Multiple-Access Channels
本文研究多址信道上的确定性识别，确定了平均误差下的容量区域，并给出最大误差下的界，通过将MAC视为任意变化信道证明可达性，单射信道容量区域为超矩形。
2023-06-20 cs.IT math.IT
A Generalized Cut-Set Bound for Deterministic Multi-Flow Networks and its Applications
我们提出了一般多单播确定性网络的总容量的一个新的外界。直观地说，这个界限可以理解为将割集界限应用于原始网络的级联副本，并对允许的发送信号分布进行特殊限制。我们首先研究有限域网络的应用，在那里我们得到一个一般的外界表达的秩的转移矩阵。然后，我们表明，即使我们的外边界是确定性的网络，最近的结果有关的AWGN KxKxK网络的容量和确定性的对应的容量允许我们建立一个外边界的自由度的KxKxK无线网络一般的连接。这个界限是紧的情况下，“相邻小区干扰”的拓扑结构，并产生图论的必要和充分条件K自由度是可实现的一般拓扑结构。
2014-04-19 cs.IT math.IT
