Sequential Channel Synthesis
在过去的十年中，信道综合问题得到了广泛的研究。在本文中，我们考虑的顺序版本中，编码器和解码器的工作顺序的方式。在目标联合分布的一个温和的假设下，我们提供了一个完整的（单字母）表征的解决方案的点对点的情况下，这表明，典型的符号的符号映射一般不是最佳的，但确实是最佳的，如果我们对编码器和解码器做一些额外的假设。我们还将这个结果扩展到广播场景和交互式通信场景。我们提供了在广播设置和一个完整的表征的解决方案在一个温和的条件下的目标联合分布的互动通信的情况下的界限。我们的证明是基于雷尼熵方法。
2022-02-11 cs.IT math.IT
Distributed Massive MIMO Channel Estimation and Channel Database Assistance
由于单天线信噪比低和信令开销大，信道估计是大规模MIMO系统的主要瓶颈。空间约束可以通过利用稀疏性来提高估计性能。存在基于到达角估计的远场波束域信道估计的解决方案。然而，对于近场和分布式MIMO空间信道估计没有等效的解决方案。我们提出了一种解决方案-源域信道估计-这是基于源位置估计。我们扩展到采用“信道数据库”，将有关的物理散射环境的信息到信道估计。我们提出的方法来生成，存储和使用的渠道数据库，以协助本地化和通信。
2017-12-19 cs.IT math.IT
Distributed Interference Cancellation in Multiple Access Channels
在本文中，我们考虑一个高斯多址信道与多个独立的加性高斯白干扰。每个干扰对于恰好一个发射机是非因果已知的。容量区域的特征在于在一个恒定的间隙内，而不管信道参数。这些结果是基于一个分层的模格计划，实现分布式干扰消除。
2011-02-24 cs.IT math.IT
Distributed Joint Source-Channel Coding for Functions over a Multiple Access Channel
在本文中，我们提供了相关数据的功能在多址信道（MAC）的有损传输的充分条件。所得的条件可作为Yamamoto结果的推广.我们还获得了有效的联合信源-信道编码方案，用于传输离散和连续字母表信源以恢复函数值。关键词：联合信源-信道编码，图着色，Lipschitz函数，相关信源.
2009-08-09 cs.IT math.IT
Distributed Capacity of A Multiple Access Channel
在分布式通信中，每个发射机准备信道码的集合。为了对消息进行编码，发射机单独选择信道码，而不与其他发射机或接收机共享编码选择。在接收到信道输出符号块时，如果可以满足预定的可靠性要求，则接收机对感兴趣的消息进行解码，否则报告冲突。在假设码字长度取无穷大的前提下，对分布式信道编码定理进行了修正，定义并推导了离散时间无记忆多址信道的分布式容量。针对码字长度有限的情况，提出了一种改进的可达误码性能界。
2018-05-07 cs.IT math.IT
Distributed Power Allocation in Multi-User Multi-Channel Relay Networks
这篇论文已被作者撤回，因为他们认为暂时不适合发表这篇论文。
2010-08-31 cs.IT math.IT
Distributed Joint Source-Channel Coding on a Multiple Access Channel with Side Information
我们考虑多个分布式信源在多址接入信道（MAC）上的传输问题，在信源和解码器处具有边信息。源-通道分离不适用于此通道。给出了具有给定畸变的信源传输的充分条件。源和/或信道可以具有连续的字母表（因此高斯源和高斯MAC是特殊情况）。作为特例得到了以前的各种结果。我们还提供了几个很好的联合信源-信道编码方案，用于离散/连续信源和离散/连续字母信道。信道反馈和衰落也被认为是。关键词：多址信道，边信息，有损联合信源-信道编码，反馈信道，衰落信道.
2008-03-10 cs.IT math.IT
Distributed Space-Time Block Codes for the MIMO Multiple Access Channel
在这项工作中，多发射天线多址信道被认为是。提出了一种适用于该信道的分布式空时码族的构造方法。假设在发射机处没有信道侧信息，并且不允许用户一起协作。结果表明，该码实现了信道的分集复用折衷。作为一个例子，我们考虑两个用户MIMO-MAC信道。仿真结果表明，与正交传输方案（例如，分时）相比，新的编码方案提供了显著的增益。
2008-04-09 cs.IT math.IT
Exact Common Information and Exact Channel Synthesis for Correlated Gaussian Sources
Nankai University（南开大学）
本文解决Yu和Tan的两个猜想，确定ρ相关高斯源的精确共同信息表达式与精确信道合成的容许区域，证明其严格大于Wyner共同信息及总变差版本所需速率，采用最优传输等方法完成证明。
2026-08-27 cs.IT math.IT
Distributed Quantization for Measurement of Correlated Sparse Sources over Noisy Channels
在本文中，我们设计和分析了分布式矢量量化（VQ）的压缩测量相关的稀疏源噪声信道。受压缩感知（CS）的框架，用于获取压缩测量的稀疏源的启发，我们开发优化的量化方案，使分布式编码和传输的CS测量噪声信道，然后在解码器的联合解码。的最优性是解决相对于最小化的总和之间的稀疏源和它们的重建向量在解码器的均方误差（MSE）失真。我们提出了一个矢量量化编码器-解码器的设计，通过迭代算法，并推导出一个下界的研究分布式系统的端到端的MSE。通过几个模拟研究，我们评估所提出的分布式方案的性能。
2015-07-27 cs.IT math.IT
Channel Estimation Techniques for Quantized Distributed Reception in MIMO Systems
物联网（IoT）可以实现云多输入多输出（MIMO）系统的开发，其中支持互联网的设备可以作为分布式传输/接收实体工作。我们预计，使用云MIMO的分布式接收的空间复用将是未来无线通信系统的关键因素。在本文中，我们首先审查实际的接收机的空间复用传输数据的分布式接收的融合中心依赖于量化的接收信号从地理上分离的接收节点。使用这些接收机的结构，我们提出了实用的块衰落的情况下的信道估计技术。所提出的信道估计技术依赖于在接收节点处的非常简单的操作，同时随着训练长度变大而实现接近最优的信道估计性能。
2014-11-30 cs.IT math.IT
A Distributed Sparse Channel Estimation Technique for mmWave Massive MIMO Systems
在本文中，我们研究了稀疏信道估计的问题，通过协作和完全分布式的方法。估计问题制定在角度域中，通过利用空间上共同的稀疏结构的多用户场景中所涉及的信道。稀疏信道估计问题是通过一个有效的分布式方法解决的，在该方法中，参与的用户协同估计他们的信道稀疏支持集，在本地估计信道值之前，假设存在全局和公共支持子集。所提出的算法，命名为WDiOMP的性能进行比较，DiOMP，本地OMP和集中式解决方案的基础上SOMP，在支持集恢复错误在各种实验场景下。即使在底层稀疏结构未知的情况下，也证明了WDiOMP的功效。
2021-07-22 cs.IT math.IT
Configurable Distributed Physical Downlink Control Channel for 5G New Radio: ResourceBundling and Diversity Trade-off
第五代无线通信系统的新技术在全球范围内得到了广泛的研究。具体地，用于5G无线电接入网络的空中接口协议将在未来几年由3GPP标准化。物理层下行链路控制信道（PDCCH）在调度系统中起着至关重要的作用，是实现所有物理层数据传输的核心元素。最近，在3GPP中已经开发了旨在应对不同场景的可配置分布式PDCCH。为了全面了解各自的技术优势和潜在的场景依赖的限制，详细的性能分析和评估的可配置分布式PDCCH在本文中进行了深入研究。特别地，指数有效SNR映射（EESM）已经被用作不同场景中的可配置分布式PDCCH的性能度量。从EESM结果证明，可配置的分布式PDCCH通过根据控制信道传输所经历的信道和干扰场景来调整资源捆绑级别，为所实现的频率分集和信道估计增益之间的权衡提供了额外的自由度。
2018-08-20 cs.IT math.IT
Distributed Universally Optimal Strategies for Interference Channels with Partial Message Passing
在分布式无线网络中，节点通常不知道网络的拓扑结构（网络大小、连通性和信道增益）。因此，它们必须以分布式方式计算它们的发送和接收参数。本文考虑在确定性干扰信道中，每个发射机知道距离它至多两跳的所有链路的信道增益，而接收机知道距离它至多三跳的所有链路的信道增益。有了这个有限的信息，我们找到一个条件的网络连接，存在一个分布式的策略，可以选择由用户与部分信息的网络状态，它实现了相同的总和容量，可实现的集中式服务器，知道所有的信道增益。具体地说，分布式决策只有在每个连接组件处于一对多配置或全连接配置时才是速率和最优的。在所有其他网络连接情况下，损失可以任意大。
2009-10-20 cs.IT math.IT
Distributed Channel Quantization for Two-User Interference Networks
我们介绍了基于会议的分布式信道量化器的两个用户干扰网络中的干扰信号被视为噪声。与传统的分布式量化器相比，每个接收器独立量化自己的信道，建议的量化器允许多轮的反馈通信的形式，接收器之间的会议。以和速率和最小速率的网络中断概率为性能指标，在分时传输策略和干扰传输策略中考虑量化器的设计。首先，我们提出了分布式量化器，实现最佳的网络中断概率的总和率的分时和干扰传输策略的平均反馈率只有两个比特每个信道状态。然后，对于分时策略，我们提出了一个分布式量化器，实现最佳的网络中断概率的最小速率与有限的平均反馈速率;传统的量化器需要无限的速率，以达到相同的性能。对于干扰传输策略，还提出了一种能够逼近最小速率的最佳网络中断概率的分布式量化器。数值模拟证实，我们的分布式量化器基于会议优于传统的。
2014-03-31 cs.IT math.IT
Regularized ZF in Cooperative Broadcast Channels under Distributed CSIT: A Large System Analysis
在发射机（TX）处获得准确的信道状态信息（CSI）对于诸如网络MIMO、干扰对齐等的许多协作方案是至关重要的。实际的CSI反馈和有限的基于回程的共享不可避免地产生CSI的降级，这是特定于每个TX的，从而产生CSI的分布式形式。在分布式CSI（D-CSI）广播信道设置中，各种TX基于它们对全局多用户信道矩阵的个体估计来设计预编码器的元素，这在与常用的集中式CSI假设相比时直观地降低了性能。本文解决了这个具有挑战性的情况下，并提出了分布式CSI多TX广播信道设置的速率性能的第一次分析，在大量的天线制度。使用随机矩阵理论（RMT）的工具，我们得到了确定性的等效的信号干扰加噪声比（SINR）的流行的正则化迫零（ZF）预编码器，允许揭开这样的合作方法的分布式的价格。
2015-02-12 cs.IT math.IT
Secure Cascade Channel Synthesis
我们考虑的问题，产生相关的随机变量在分布式的方式，其中通信被约束到级联网络。级联中的第一个节点观察i.i.d.在沿级联启动通信之前，在本地对$X^n$进行排序。所有节点共享独立于$X^n$的公共随机性位。我们认为安全的合成-随机变量产生的系统似乎是适当的相关性和独立同分布。甚至对于知道通信传输的窃听者也是如此。我们的特点之间的最佳权衡的共同随机使用的量和所需的通信速率。我们发现，共同的随机性不仅有帮助，它的使用超过了通信速率的要求。最有效的方案是基于叠加码本，其中第一节点为所有下游节点选择消息。我们还提供了相关问题的一个短暂的看法，展示了最佳速率区域可能会缩小或扩大。
2016-06-09 cs.IT math.IT
On Optimal Distributed Joint Source-Channel Coding for Correlated Gaussian Sources over Gaussian Channels
本文研究了高斯多址接入信道（GMAC）上相关高斯信源的分布式联合信源-信道编码问题。在解码器和/或编码器处可以存在边信息。首先，我们专门一个一般的结果（在MAC与边信息的相关源的传输），以获得足够的条件，在高斯MAC的可靠传输。该系统不满足信源信道分离。本文研究并比较了现有的三种信源-信道编码联合编码方案.我们表明，这些计划是最佳的，在不同的情况下。放大转发（AF）方案简化了编解码器的设计，但在低信噪比下是最优的，而在高信噪比下不是。另一种方案在高信噪比下是渐近最优的。第三种编码方案对于正交高斯信道是最佳的。我们还表明，AF是接近正交信道的最佳方案，即使在高信噪比。
2009-05-14 cs.IT math.IT
Node Repair for Distributed Storage Systems over Fading Channels
分布式存储系统和相关的存储代码可以有效地存储大量数据，同时确保在节点故障的情况下可检索数据。这种系统的研究，特别是有限域上存储码的设计，假设节点通信的物理信道是无差错的。例如，在无线存储系统中，情况并非总是如此。我们研究了分布式存储系统中节点修复期间子数据包被错误修复的概率，其中节点通过AWGN或Rayleigh衰落信道进行通信。渐近概率（SNR的增加），一个节点被错误地修复示出完全由DSS的修复局部性和无线信道的符号出错率确定。最后，我们提出了一些设计标准的物理层编码在这种情况下，并使用它来计算最佳旋转QAM星座用于无线分布式存储系统。
2014-09-25 cs.IT math.IT
Distributed Hypothesis Testing Over Noisy Channels
研究了多个观测器在噪声信道中将观测值传递给一个检测器的分布式二元假设检验问题。给定其自身的边信息，检测器的目标是在数据的联合分布的两个假设之间做出决定。当第1类错误概率随块长度变化时，得到了最优第2类错误指数（T2-EE）的上、下界。这些界限一致，并表征最佳的T2-EE时，只有一个单一的助手参与。我们的结果表明，最佳的T2-EE取决于数据和通道的边缘分布，而不是他们的联合分布。然而，HT和信道编码之间的操作分离并不成立，并且通过生成与观测数据相关的信道输入来实现最佳T2-EE。
2017-04-05 cs.IT math.IT
Distributed Spatial Multiplexing Systems with Hardware Impairments and Imperfect Channel Estimation under Rank-$1$ Rician Fading Channels
分析了单天线发射终端和多天线基站接收机的多用户通信系统的性能。该系统在独立和非相同分布的秩- $1$莱斯衰落信道下操作，在收发器处具有不完美的信道估计和残余硬件损伤（假设补偿算法，其减轻主要损伤）。考虑空间复用操作模式，其中所有用户同时将其流发送到接收器。迫零与连续干扰消除（SIC）一起应用，作为用于接收流的有效检测的手段。一些重要的性能指标，即整个系统的中断概率和遍历容量，新的解析封闭形式的表达式。解析表达式和仿真结果都显示了在大规模MIMO和毫米波通信系统的使用场景中，不完美的信道估计和硬件损伤对整体系统性能的影响。
2016-10-25 cs.IT math.IT
Distributed Joint Source and Channel Coding with Low-Density Parity-Check Codes
研究了基于奇偶校验的低密度奇偶校验码（LDPC码）在分布式联合信源信道编码中的应用。基于奇偶校验的方法是理论上可实现的极限。不同的边缘度分布用于源变量节点和奇偶变量节点。特别地，针对非对称无记忆信道中的非对称相关非均匀信源，提出了码字平均密度演化算法（CADE）。大量的仿真结果表明，可变节点的分裂可以提高次优码的编码效率，降低错误平层。
2014-04-08 cs.IT math.IT
Coded Computation Against Distributed Straggling Channel Decoders in the Cloud for Gaussian Uplink Channels
研究了云无线接入网络（CRAN）架构的上行链路，其中在云处的解码发生在分布式解码处理器处。为了减轻云中离散解码器的影响，云在将接收到的帧分发给解码处理器之前，通过线性码对接收到的帧进行重新编码。针对高斯信道，假设在用户端使用格码，推导了最大用户速率，使得所有服务器都能可靠地恢复与云端所用线性码对应的消息的线性组合。此外，开发了作为解码延迟的函数的帧出错率（FER）的两个分析上界，以便量化云的线性码在FER和云处的解码延迟之间的权衡方面的性能。
2018-07-12 cs.IT math.IT
Distributed User Scheduling for MIMO-Y Channel
该文提出了一种多用户MIMO-Y信道的分布式用户调度方案，其中三个$N_{T}$天线用户（$N_{T}=2N,\,3N$）从三个簇中选出，通过一个$N_{R}$天线放大转发中继（$N_{R}=3N$）进行信息交换，$N\geq1$表示MIMO-Y信道中每个单播传输的数据流数目.所提出的方案有效地收获多用户分集（MuD），而无需全局信道状态信息（CSI）或集中式计算。特别地，提出了一种新的参考信号空间（RSS），使集群（CS）和组（GS）模式的分布式调度。首先考虑使用$N_{T}=2N$的最小用户天线（Min-UA）传输。接下来，我们考虑使用${N_{T}=3N}$的相等数量的中继和用户天线（ER-UA）传输，目的是与Min-UA相比减少CSI开销。对于ER-UA传输，解析推导了所提出的分布式调度方案的可达MuD阶数，证明了所提出的基于RSS的分布式调度方案的优越性和最优性.这些结果揭示了MIMO-Y信道中多用户调度的一些基本行为和用户调度方案的性能-复杂度权衡。
2015-06-20 cs.IT math.IT
Distributed Interference Cancellation in Multiple Access Channel with Transmitter Cooperation
本文研究了两个用户高斯多址信道中存在两个独立的加性高斯白噪声干扰。每个干扰对于恰好一个发射机是非因果已知的。允许发射机通过有限容量链路进行合作。对于较强用户和较弱用户，容量区域的特征分别在3和1.5比特内，而与信道参数无关。作为一个副产品，我们的特点的情况下，没有合作的容量区域内的1和0.5位的较强的用户和较弱的用户分别。这些结果是基于一个分层的模格传输架构，实现分布式干扰消除。
2010-09-22 cs.IT math.IT
Distributed Joint Source-Channel Coding for arbitrary memoryless correlated sources and Source coding for Markov correlated sources using LDPC codes
本文针对Slepian-Wolf速率域中任意点的任意相关信源，利用LDPC码，给出了一种分布式联合信源信道编码方案。我们考虑Slepian-Wolf设置两个源和一个目的地，其中一个源通过解码器处已知的一些相关模型从另一个源导出。对两个信源采用分布式编码和单独解码。我们还给出了一个分布式的信源编码方案时，源相关有记忆，以达到任何点的Slepian-Wolf率可达区域。在这种情况下，我们执行单独的编码，但联合解码。
2008-02-19 cs.IT math.IT
Differential Distributed Space-Time Coding with Imperfect Synchronization in Frequency-Selective Channels
差分分布式空时编码（D-DSTC）是一种在无线中继网络中，在信道信息不确定的情况下提高分集度的协作传输技术。传统上，假设信道是平坦衰落的，并且中继在符号级完全同步。然而，由于宽带系统中的延迟扩展和中继网络的分布式特性，这些假设可能会被违反。因此，可能出现符号间干扰（ISI）。本文提出了一种新的差分编码和解码过程的D-DSTC系统中的多个中继慢频率选择性衰落信道的不完美同步。所提出的方法克服了由频率选择性引起的ISI，并且对同步错误具有鲁棒性，同时不需要中继站和目的地处的任何信道信息。此外，最大可能的多样性与类似的传统的D-DSTC的解码复杂度被获得。仿真结果显示了所提出的方法在各种情况下的性能。
2014-11-16 cs.IT math.IT
Distributed Coded Modulation Schemes for Multiple Access Relay Channels
在本文中，我们研究了多址中继信道的网络嵌套编码调制方案。研究了基于网络编码调制的分布式卷积码的分布式系统的性能。推导了最大似然序列检测（MLSD）分布式系统误码性能的解析上界。所研究的系统的构造界被证明是渐近紧的增加信道信噪比（SNR）值
2022-03-15 cs.IT eess.SP math.IT
MIMO Multiway Distributed-Relay Channel with Full Data Exchange: An Achievable Rate Perspective
我们认为有效的通信多输入多输出（MIMO）多路分布式中继信道（MDRC）与充分的数据交换，其中每个用户，配备多个天线，广播其消息的所有其他用户通过一些分布式中继的帮助。我们提出了一种基于物理层网络编码（PNC）的方案，涉及线性预编码的信道对齐嵌套格编码的PNC，和基于格的预编码的干扰减轻，我们表明，与所提出的方案，分布式中继实现了相同的和速率协作中继在高信噪比制度。我们还表明，该方案实现的MIMO MDRC在一个恒定的间隙在高信噪比的渐近和容量。数值结果表明，所提出的方案大大优于现有的方案，包括解码和转发和放大和转发。
2016-12-26 cs.IT math.IT
Treeplication: An Erasure Code for Distributed Full Recovery under the Random Multiset Channel
本文提出了一种新的擦除码称为Treeplication设计的分布式恢复的完整信息字，而大多数以前的工作在编码的分布式存储只支持分布式修复的个别符号。在具有$2k-1$顶点的二叉树上定义用于$k$信息符号的树化码，以及用于从树层中选择码符号的分布。我们分析和优化的代码下的随机多集模型，它捕获的系统属性，可用于恢复的节点是随机抽取的存储代码符号的节点。树型代码被证明有充分的恢复通信成本相当于复制，同时提供更好的可恢复性。
2020-02-23 cs.IT math.IT
Optimal Distributed Beamforming for MISO Interference Channels
我们考虑的问题，量化的帕累托最优边界的可实现的速率区域多输入单输出（MISO）的干扰信道，问题归结为解决一系列的凸可行性问题后，一定的变换。通过两种新的分布式最优波束形成算法解决了可行性问题，第一种是基于交替投影方法的并行计算，第二种是基于循环投影方法的局部计算。这两个算法的收敛性证明。
2010-11-29 cs.IT math.IT
Exact Channel Synthesis
我们考虑了精确的通道综合问题。这个问题涉及到当两个终端共享一定的随机率时，确定远程创建精确相关所需的最小信息量。这个问题概括了现有的近似版本，其中所生成的联合分布需要在总变差（TV）距离度量下接近目标分布（而不是完全等于目标分布）。我们提供了单字母的内部和外部边界上的容许区域的共享随机率和通信速率的精确信道合成问题。这两个界限符合双对称二进制源。我们观察到，对于这样的来源，准确的信道合成的容许速率区域严格包括在电视近似版本。我们还扩展了精确的和电视近似的信道合成问题的来源与可数无限字母和连续的来源，后者包括高斯源。作为副产品，引理软覆盖下的Rényi散度措施。
2019-09-26 cs.CC cs.IT math.IT
Distributed Opportunistic Scheduling For Ad-Hoc Communications Under Noisy Channel Estimation
研究了无线ad-hoc网络中多个链路使用随机接入竞争同一信道的分布式机会调度问题。在这样的网络中，分布式机会调度（DOS）涉及联合信道探测和分布式调度的过程。它已被证明，在完美的信道估计，最大化网络吞吐量的最佳DOS是一个纯阈值的政策。在本文中，这种形式主义被推广到探讨DOS下的噪声信道估计，其中的传输速率需要从估计的速率，以减少中断后退。结果表明，最优调度策略仍然是基于阈值的，并且速率阈值原来是估计误差的方差的函数，并且是退避速率函数的函数。由于最佳退避率是棘手的，一个次优的线性退避方案，回退估计的信噪比（SNR），从而速率的建议。通过迭代算法可以得到相应的最优退避比和速率门限。最后，仿真结果表明，增加训练时间，以提高信道估计的探测效率为代价所造成的权衡。
2008-02-28 cs.IT math.IT
Distributed Generative Adversarial Networks for mmWaveChannel Modeling in Wireless UAV Networks
在本文中，提出了一种新的框架，使空对地信道建模毫米波（mmWave）频率在无人机（UAV）无线网络。首先，开发了一种有效的信道估计方法来收集毫米波信道信息，允许每个UAV通过生成对抗网络（GAN）训练本地信道模型。接下来，为了以隐私保护的方式在UAV之间共享信道信息，开发了基于分布式GAN架构的协作框架，以使每个UAV能够以完全分布式的方法从整个数据集中学习mmWave信道分布。给出了分布式网络中信息共享的最优网络结构使学习率最大的充要条件。仿真结果表明，所提出的GAN方法在每次学习迭代中共享更多的生成信道样本会提高学习速率，但随着网络中无人机数量的增加，学习速率会降低。结果还表明，所提出的GAN方法产生了更高的学习精度，相比于一个独立的GAN，并提高了无人机下行链路通信的平均速率超过10%，相比基线实时信道估计方案。
2021-02-22 cs.IT math.IT
A Distributed Massive MIMO Channel Sounder for "Big CSI Data"-driven Machine Learning
提出了一种用于获取大型CSI数据集的分布式大规模MIMO信道探测器DICHASUS。测量的数据在用于用户定位、JCAS、信道制图、在FDD操作中实现大规模MIMO等的各种机器学习算法的研究中具有潜在的应用。所提出的信道探测器架构与以前类似的设计不同，因为每个单独的单天线接收器是完全自主的，能够实现任意的空间分布的天线部署，并提供几乎无限的天线数量的可扩展性。可选地，提取的信道系数向量可以用通过GNSS接收器（用于室外操作）或通过各种室内定位技术获得的地面实况位置数据来标记。
2022-06-30 cs.IT eess.SP math.IT
A Distributed Power Control and Transmission Rate Allocation Algorithm over Multiple Channels
在本文中，我们考虑多个信道和无线节点与多个收发器。每个节点在每个可用信道上分配一个发射机。对于每个分配的发射机，节点以分布式方式决定传输的功率电平和数据速率，使得满足无线节点的某些服务质量（QoS）需求。更具体地说，我们调查的情况下，在每个通信对的所有信道的平均SINR保持在一定的阈值以上。提出了一种用于每个发射机的联合分布式功率和速率控制算法，该算法动态地调整数据速率以满足每个信道处的目标SINR，并且更新功率电平以允许可变的期望SINR。该算法是完全分布式的，只需要本地干扰测量。所提出的算法的性能示出通过说明性的例子。
2011-10-28 cs.IT math.DS math.IT
Distributed Learning and Multiaccess of On-Off Channels
研究了K<N个用户对一组N个开关信道的分布式接入问题。信道被开槽并建模为独立但不一定相同的交替更新过程。每个用户在每个时隙的开始决定是观察还是发送。只有当信道处于开启状态并且只有一个用户在传输时，传输才成功。当用户观察时，它会识别如果它决定传输，传输是否会成功。提出了一种称为交替感知和访问（ASA）的分布式学习和访问策略。结果表明，ASA具有有限的预期遗憾时，与固定的信道分配的最优集中式方案。
2013-02-25 cs.IT math.IT math.OC
Channel Charting-Based Channel Prediction on Real-World Distributed Massive MIMO CSI
针对分布式大规模MIMO中用户移动导致的信道老化问题，提出基于信道图的自监督信道预测方法，利用CSI样本相似性重建潜在空间表示，在真实数据集上验证其总速率优于Wiener预测器和过时CSI。
2024-10-15 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Approximation of Functions over Fast Fading Channels with Applications to Distributed Learning and the Max-Consensus Problem
在这项工作中，我们考虑的问题，分布逼近的功能在多址信道加性噪声。与以前的作品相比，我们考虑到快速衰落，并给出明确的概率界的近似误差，使我们能够推导出的信道使用的数量上的界限，需要近似一个函数到一个给定的近似精度。衰落和噪声过程都不限于高斯分布。相反，我们考虑亚高斯随机变量，其中包括高斯以及许多其他分布的实际意义。结果的动机和直接应用于a）计算分布式机器学习模型中的预测器和b）超密集网络中的最大共识问题。
2019-09-21 cs.IT eess.SP math.IT
Improving Triplet-Based Channel Charting on Distributed Massive MIMO Measurements
信道制图的目的是从由多天线无线系统获取的高维CSI中学习无线电环境的虚拟地图。由于在静态环境中，CSI是发射机位置的函数，因此可以使用降维技术以自监督方式学习从CSI到信道图坐标的映射。最先进的基于三重态的方法在分布式大规模多输入多输出信道探测器测量的多个数据集上进行评估，具有协同定位和分布式天线设置。合适的三重选择的重要性进行了研究，通过比较结果的通道图从一个天才辅助三重生成器，并通过测量数据的模拟轨迹上的三重学习。最后，探讨了学习的前向制图功能到类似但不同的无线电环境的可转移性。
2022-06-20 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Power Control with Partial Channel State Information: Performance Characterization and Design
本文的目标之一是有助于找到分布式功率控制策略，有效地利用全球信道状态的信息，它可能是本地或嘈杂。测量分布式功率控制方案的全局效率的合适方式是使用长期效用区域。首先，当信道状态服从独立块衰落规律且观测结构为无记忆时，给出了一般效用函数的效用域刻画。其次，利用相应的定理构造了一个迭代算法，该算法提供了一次性的功率控制策略。所提出的算法的性能进行评估的能源效率和频谱效率的通信，并表现出更好地比国家的最先进的技术，具有额外的优势，即使在存在任意的观察结构，如对应于嘈杂的信道增益估计是适用的。
2019-07-23 cs.GT cs.IT math.IT
Asymptotic Average Mutual Information Over Finite Input Mixture Gamma Distributed Channels
本文建立了一个统一的分析框架来研究高信噪比下有限输入信号驱动的混合伽马（MG）分布式衰落信道的渐近平均互信息（AMI）。研究发现，随着平均信噪比的增加，AMI收敛到某个常数，其收敛速度（ROC）由编码增益和分集阶数决定。此外，推导出的结果被用来研究一个银行的并行衰落信道具有有限的输入的渐近最优功率分配策略。建议在高信噪比区域，具有较低编码增益或分集阶数的子信道应被分配更多的功率。最后，数值结果提供了配合的理论分析。
2021-11-24 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Randomized Distributed Function Computation (DeepRDFC): Neural Distributed Channel Simulation
本文提出基于深度学习的RDFC方法，通过自编码器优化概率分布匹配，提升通信效率并满足强函数计算需求。
2026-03-11 cs.AI cs.IT cs.LG
Distributed Learning for Channel Allocation Over a Shared Spectrum
Bar-Ilan University（巴伊兰大学）；BITS Pilani（比尔拉科学技术学院皮拉尼分校）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
信道分配是将信道分配给用户的任务，使得某些目标（例如，和速率）被最大化。在诸如蜂窝网络的集中式网络中，该任务由基站执行，基站从用户收集信道状态信息（CSI）并计算最优解。在诸如ad-hoc和设备到设备（D2 D）网络之类的分布式网络中，不存在基站，并且在用户之间传送全局CSI是昂贵的或根本不切实际的。当CSI是时变的并且用户未知时，用户面临着在线学习信道统计信息并收敛到良好信道分配的挑战。这引入了具有多个决策者的多臂强盗（MAB）场景。如果两个或两个以上的用户选择相同的信道，则会发生冲突，并且他们都获得零奖励。我们提出了一种分布式信道分配算法，每个用户运行并收敛到最优分配，同时实现了O \left（\log T \right）的顺序最优遗憾。该算法是基于载波侦听多址接入（CSMA）实现的分布式拍卖算法。它不需要用户之间的任何信息交换。用户只需要一次观察一个信道，并感知该信道上是否有传输，而无需解码传输或识别传输用户。我们使用模拟的LTE和5G信道演示了我们的算法的性能。
2019-02-19 cs.IT cs.LG eess.SP
Fully distributed optimal channel assignment for open spectrum access
在本文中，我们解决的问题，完全分布式分配的用户的子带，使系统的总速率最大化。我们引入了一个修改后的拍卖算法，可以应用在一个完全分布式的方式使用机会CSMA分配方案，是$ε$最优的。我们分析了该算法的预期时间复杂度，并提出了一种具有较低预期复杂度的算法变体。然后，我们表明，在独立同分布瑞利信道的情况下，一个简单的贪婪计划是渐近最优的$\SNR$增加或用户的数量增加到无穷大。最后，我们提供的建议算法的模拟结果。
2013-12-30 cs.DC cs.IT cs.NI
