Nonlinear Equalization for Optical Communications Based on Entropy-Regularized Mean Square Error
提出了一种用于短距离光信道非线性均衡的熵正则化均方误差（MSE-X）代价函数。对于相干光传输实验，MSE-X实现了与标准MSE代价函数相同的比特出错率和显著更高的可实现信息速率。
2022-06-02 cs.IT eess.SP math.IT
Exponential Separation of Quantum Communication and Classical Information
我们展示了一个布尔函数，其量子通信复杂度比经典信息复杂度呈指数级增长。另一个方向的指数分离已经从克伦特的工作中得知。[SICOMP 44，pp. 1550-1572]，因此我们的工作意味着这两个复杂性度量是不可比较的。由于经典信息复杂度是量子信息复杂度的上界，而量子信息复杂度又等于分摊量子通信复杂度，因此我们的工作意味着分布式量子通信复杂度的紧直和结果不成立.我们用来表示这种分离的函数是Rao和Sinha [ECCC TR 15 -057]引入的对称k元指针跳跃函数，其经典通信复杂度指数地大于其经典信息复杂度。在本文中，我们证明了该函数的量子通信复杂度是多项式等价于它的经典通信复杂度。我们的证明背后的高层次思想可以说是迄今为止最简单的信息和通信之间的指数分离，由一系列的舍入消除参数驱动，使我们能够进一步简化Rao和Sinha的方法。作为我们开发的技术的另一个应用，我们给出了一个简单的证明，在计算n位的相关大于函数时，Alice和Bob的通信之间的最佳权衡：假设Bob通信至多b位，那么Alice必须发送n/exp（O（b））位给Bob。即使在允许预共享纠缠时也是如此。我们还提出了一个经典的协议实现这一界限。
2016-11-28 cs.CC cs.IT math.IT
Weighted finite impulse response filter for chromatic dispersion equalization in coherent optical fiber communication systems
利用有限冲激响应（FIR）滤波器进行时域色散（CD）均衡是目前相干光纤通信系统的常用方法。FIR滤波器抽头的复数权重从CD传递函数的截断脉冲响应计算，并且复数权重的模是常数。在我们的工作中，我们考虑到一个单一的通道信号的带宽有限，并提出加权FIR滤波器，以提高CD均衡的性能。本文研究了升余弦FIR滤波器和高斯FIR滤波器。针对QPSK、16QAM和32QAM相干检测信号的EVM，对升余弦FIR滤波器和高斯FIR滤波器进行了优化。结果表明，加权滤波器的优化参数与调制格式、符号速率和传输光纤长度无关。采用优化后的加权FIR滤波器，CD均衡信号的EVM显著降低。加权FIR滤波器的原理也可以作为加权函数推广到其它对称函数。
2017-04-29 cs.IT math.IT
Round-Preserving Asymptotic Compression of Prior-Free Interactive Protocols
Department of Computer Science & Institut Quantique, Université de Sherbrooke（计算机科学系与量子研究所，舍布鲁克大学）
本文提出了一种在无先验交互协议中实现轮次保留和有限共享随机性的通信复杂度与信息复杂度相等的证明方法。
2025-07-17 cs.IT math.IT
Delay Alignment Modulation: Enabling Equalization-Free Single-Carrier Communication
本文提出了一种新的宽带传输技术，称为延迟对齐调制（DAM），它使低复杂度的均衡免费的单载波通信，而不会受到符号间干扰（ISI）。DAM的关键思想是在发射机侧故意为承载信息的符号引入适当的延迟，使得在时间色散信道上传播之后，所有多径信号分量将同时且建设性地到达接收机。我们首先表明，通过应用DAM的基本多输入单输出（MISO）通信系统，ISI免费加性高斯白噪声（AWGN）系统可以得到简单的迫零（ZF）波束形成。此外，更一般的DAM方案进行了研究与ISI最大比传输（MRT）和ISI最小均方误差（MMSE）波束形成。仿真结果表明，当信道稀疏或天线尺寸较大时，DAM不仅以较低的复杂度解决了正交频分复用（OFDM）面临的峰均功率比（PAPR）高、带外辐射（OOB）严重、易受载波频偏（CFO）影响等问题，而且由于保护间隔开销的节省而实现了更高的频谱效率。
2022-01-07 cs.IT eess.SP math.IT
Multiparty Equality Function Computation in Networks with Point-to-Point Links
在这份报告中，我们研究了多方相等函数（MEQ）的多方通信复杂性问题：EQ（x_1，.，x_n）= 1，如果x_1=.= x_n，否则为0。输入向量（x_1，.，x_n）分布在n ≥ 2个节点中，其中x_i对于节点i是已知的，其中x_i选自集合{1，.，M}，对于某个整数M>0。我们考虑的是点对点通信模型（类似于消息传递模型），而不是“数字上的数字”模型，我们认为这在网络设置中更现实。我们假设一个由n个节点组成的同步全连接网络，节点ID（标识符）是公知的。我们假设所有点对点通信信道/链路都是私有的，使得当节点发送时，只有指定的接收者可以接收消息。发送者的身份对接收者是已知的。我们证明了传统的技术推广的两方通信复杂性问题是不足以获得紧界下的点对点通信模型。然后，我们介绍的技术，显着减少了空间的协议进行研究。这些技术被用来研究MEQ问题的一些实例。
2010-10-26 cs.DC cs.IT math.IT
Learning Joint Detection, Equalization and Decoding for Short-Packet Communications
我们提出并实际演示了一个联合检测和解码方案的短分组无线通信的情况下，需要首先检测到的消息的存在，然后才实际解码it.For这一点，我们扩展了最近提出的串行涡轮自动编码器神经网络（NN）架构和训练它找到短消息，可以"一次"，检测，同步，当在具有存储器的非同步信道上发送时被均衡和解码。所提出的系统的概念上的优点源于具有用于联合检测和解码的叠加导频的整体消息结构，而不需要依赖于专用前导码。这不仅导致更高的频谱效率，而且与使用专用前导码相比，还转化为更短消息的可能性。我们比较了检测出错率（DER），位出错率（BER）和块出错率（BLER）的性能与手工制作的国家的最先进的传统的基线和我们的模拟显示了一个显着的优势，建议的基于自动编码器的系统在每一种情况下的传统的基线高达k = 96信息位的消息。最后，我们实际上评估和确认所提出的系统的改进性能的空中（OTA）使用软件定义无线电（SDR）为基础的测量测试平台。
2022-07-12 cs.IT eess.SP math.IT
Semantic Channel Equalizer: Modelling Language Mismatch in Multi-User Semantic Communications
CEA-Leti（法国原子能与替代能源委员会电子与信息技术实验室）；Université Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学）
本文针对多用户语义通信中因语言失配导致的语义噪声问题，提出基于最优传输理论的语义信道均衡器，通过变换码本上的语义均衡操作补偿语义信道失真，在运算复杂度和传输准确率上优于传统方法。
2023-08-04 cs.AI cs.IT eess.SP
Information-Theoretic Analysis of an Energy Harvesting Communication System
在能量收集通信系统中，外源再充电过程为数据传输提供能量，并且到达的能量可以在消耗之前缓冲在电池中。如果没有足够的能量，传输就会中断。我们在信息论的背景下处理这种随机能量到达的通信。基于经典的加性高斯白噪声（AWGN）信道模型，研究了发射端能量到达随机时的编码问题。我们表明，随机能量到达的AWGN信道的容量等于平均功率约束等于平均充电率的容量。我们提供了两种不同的容量实现方案：{ \it save-and-transmit}和{ \it best-effort-transmit}。接下来，我们考虑的情况下，能量到达具有随时间变化的平均在一个较大的时间尺度。我们推导出最大平均吞吐量的最佳离线功率分配，并提供了一个算法，找到最佳的功率分配。
2010-09-29 cs.IT math.IT
Phase Modulated Communication with Low-Resolution ADCs
本文研究了一种低分辨率无线通信系统，在该系统中，发射信号受到衰落和加性噪声的干扰。首先，当量化比特数不足以分辨M个信号点时，得到了对所有M进制调制方案都正确的平均误符号概率（SEP）的普遍下界。其次，在M进制相移键控（M-PSK）的特殊情况下，导出了等概率信号点的最佳最大似然检测器。第三，利用推导出的最佳接收机的结构，一般平均SEP表达式的M-PSK调制与n比特量化时，无线信道受到衰落的圆对称分布得到。最后，推导出的分析结果进行了广泛的仿真研究一般Nakagami-m衰落信道。据观察，如果n大于或等于log_2（M +1），则具有n比特量化的收发器架构在通信可靠性方面是渐近最优的。也就是说，对于n大于或等于log_2（M+1）的无限位和n位量化器，平均SEP的衰减指数相同且等于m。另一方面，对于n = log_2（M）和n < log_2（M），它分别仅等于一半和0。因此，对于具有大的m值的衰落环境，使用额外的量化比特显著地改善了通信可靠性。
2019-06-28 cs.IT eess.SP math.IT
Lower Bounds for Interactive Function Computation via Wyner Common Information
在理论计算机科学和信息论领域中，协作各方之间需要多少通信来计算其数据的函数的问题具有根本的重要性。在这项工作中，重点是提出这方面的下限。协议的信息成本是协议向Alice和Bob揭示的关于彼此输入的信息量，函数的信息复杂度是所有有效协议的信息成本的下确界。对于摊销的情况下，它是已知的，计算的最佳速率等于信息的复杂性。然而，精确计算这种信息复杂度并不是一件简单的事情。在这项工作中，我们下界信息的独立输入的Wyner共同信息的某一对随机变量的复杂性。我们证明了Wyner公共信息的最优辅助随机变量的一个结构性质，并利用它在某些情况下精确计算Wyner公共信息。通过这种技术得到的下界是紧的一个非平凡的例子-平等（EQ）的三进制字母表。我们也给出一个例子来表明，下界可能，在一般情况下，不紧。
2016-02-07 cs.IT math.IT
Necessary and sufficient optimality conditions for classical simulations of quantum communication processes
我们考虑的过程包括准备，通过量子信道的传输，和随后的测量的量子态。信道的通信复杂度是经典仿真所需的最小经典通信量，最近，我们把这个量的计算归结为一个带线性约束的凸最小化问题。每个解决方案的约束提供了一个上限的通信复杂度。在本文中，我们推导出原来的一个对偶最大化问题。对偶约束的可行点是不等式，给出了通信复杂度的下界，并举例说明。这两个问题的最优值是相等的（零对偶差距）。利用这一性质，我们用一组等式和不等式给出了最优性的充分必要条件。我们使用这些条件和两个合理的，但未经证实的假设，推导出的下限$n 2^{n-1}$的容量等于$n$量子比特的无噪声量子信道。在最近关于量子态真实性的争论中，这个下限可能会产生有趣的结果。
2014-03-03 cs.IT math.IT quant-ph
Deep Learning of the Nonlinear Schrödinger Equation in Fiber-Optic Communications
光纤通信中的一个重要问题是对非线性薛定谔方程进行实时的反演，以反演信道的确定性效应。有趣的是，流行的分步傅里叶方法（SSFM）产生的计算图让人想起深度神经网络。这种观察允许人们利用来自机器学习的工具来降低复杂性。特别地，SSFM的主要缺点是其使用M个步骤的复杂度比线性均衡器大至少M倍。这是因为线性SSFM算子是一个稠密矩阵。在以前的工作中，截断方法，如频率采样，小波，或最小二乘法已被用来获得“便宜”的运营商，可以使用滤波器实现。然而，通常需要大量的滤波器抽头来限制截断误差。例如，Ip和Kahn表明，对于10 Gbaud信号和2000 km光链路，具有25步的截断SSFM在每一步中需要70个抽头滤波器，并且比线性均衡多100倍的操作。我们发现，通过使用深度学习联合优化所有过滤器，可以显著降低复杂度，以获得类似的精度。以交替方式使用优化的5抽头和3抽头滤波器，取决于实施方式，仅需要线性均衡的复杂度的约2-6倍。
2018-04-09 cs.IT math.IT stat.ML
Pilot-Based Channel Estimation Design in Covert Wireless Communication
在这项工作中，第一次，我们解决了信道估计设计与导频的背景下，隐蔽的无线通信。具体来说，我们考虑瑞利衰落的通信信道从发射机到接收机和加性高斯白噪声（AWGN）的检测信道从发射机到看守。在发送信息信号之前，发射机必须发送导频以使得能够在接收机处进行信道估计。利用检测错误概率的下界，首先证明了以相等的功率发送导频信号和信息信号可以最大限度地降低系统的检测性能，这一点通过基于似然比检验的最优检测器所达到的最小检测错误概率得到了证实。这促使我们在信道估计中考虑等发射功率，从而在隐蔽无线通信中优化导频信号和信息信号之间的信道使用分配。我们的分析表明，分配给导频的信道使用的最佳数量增加的隐蔽性约束变得更紧。此外，我们的研究表明，分配给信道估计的所有可用信道使用的最佳百分比随着信道使用总数的增加而减少。
2019-08-01 cs.CR cs.IT math.IT
