On the Capacity Region of Multiple Access Channel
讨论了多址信道的容量域。研究发现，正交多址接入和非正交多址接入在相同的总功率约束下具有相同的容量域。
2016-05-07 cs.IT math.IT
On the Capacity of Channels with Deletions and States
我们考虑一类信道形成的级联的删除信道和有限状态信道。对于这类信道，我们表明，业务容量等于固定容量，这可以接近马尔可夫过程的序列与马尔可夫订单增加。作为一个副产品，我们表明，由塔尔，Pfister，Fazeli和Vardy构造的极化编码方案实现了删除信道的容量。
2019-11-10 cs.IT math.IT
On the Sum Capacity of the Discrete Memoryless Interference Channel with One-Sided Weak Interference and Mixed Interference
确定了一类离散无记忆干扰信道的和容量。这类信道被定义为类似于具有弱干扰的高斯Z干扰信道;因此，通过让受到干扰的收发器对以使得其消息可以在非预期接收器处使用单用户检测解码的速率通信来实现总容量。此外，这类离散无记忆干扰信道在容量域上等价于某些离散退化干扰信道。这允许使用相关联的劣化广播信道的容量区域来构造容量外边界。然后使用相同的技术来确定具有混合干扰的离散无记忆干扰信道的总容量。上述结果允许一个确定的总和容量或容量区域的几个新的离散无记忆干扰信道。
2012-07-13 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
Capacity-Achieving Polar Codes for Arbitrarily-Permuted Parallel Channels
任意排列的并行信道上的信道编码首先由Willems等人（2008）研究。本文介绍了用于任意排列并行通道的容量实现极化编码方案，其中分量通道是无记忆的、二进制输入和输出对称的。
2012-08-19 cs.IT math.IT
The adaptive zero-error capacity for a class of channels with noisy feedback
具有无噪声反馈的离散无记忆信道（DMC）的自适应零差错容量已被证明是正的，只要存在至少一个信道输出“不证明者”，即，不能从至少一个输入到达的信道输出。此外，只要存在一个disprover，自适应零错误容量达到香农（小错误）的能力。在这里，我们研究的DMC的零错误容量时，信道反馈是嘈杂的，而不是完美的。我们表明，噪声反馈的自适应零错误容量是下界的前向信道的零未检测到的错误容量，并表明在一定条件下，这是紧。
2017-04-04 cs.IT math.IT
Channel Coding at Low Capacity
低容量场景在物联网（IoT）和下一代无线网络技术中变得越来越重要。这样的场景需要在具有极小容量的信道上进行高效且可靠的传输。在这些约束内，现有技术的编码技术可能不能直接应用。此外，在有限长度分析的最佳信道编码的现有工作提供了不准确的预测，在低容量制度的限制。本文从有限长度的基本极限和码的构造两个方面研究了低容量下的信道编码。我们首先说明低能力制度意味着什么。然后，我们的特点有限长度的基本限制的信道编码在低容量制度的各种类型的信道，包括二进制擦除信道（BEC），二进制对称信道（BSC），和加性高斯白噪声（AWGN）信道。从代码建设的角度来看，我们的特点是最佳的重复次数的传输在二进制无记忆对称（BMS）信道，在代码块长度和底层的信道容量，这样的容量损失由于重复是可以忽略不计的。此外，示出了实现容量的极化码自然地采用上述最佳重复次数。
2023-02-04 cs.IT math.IT
The Capacity of More Capable Cognitive Interference Channels
我们建立了一类离散无记忆认知干扰信道（DM-CIC）的容量区域，称为认知更有能力的信道，我们表明，叠加编码是最佳的编码技术。这是迄今为止DM-CIC的最大容量区域，因为现有容量结果明确显示为其子集。
2014-01-18 cs.IT math.IT
On the Capacity of Joint Fading and Two-path Shadowing Channels
研究了衰落和双径阴影（JFTS）联合衰落/阴影信道中发射功率和调制速率自适应策略的不同最优和次优组合的各态历经和中断信道容量。假设在接收机和/或发射机处具有可忽略的反馈延迟的完美的信道侧信息（CSI），获得用于信道容量的解析易处理的表达式。此外，JFTS参数上的信道容量实现这些自适应传输技术的影响被确定。
2016-05-11 cs.IT math.IT
On the Capacity of Multilevel NAND Flash Memory Channels
在本文中，我们发起了第一个信息理论研究的多级NAND闪存通道与单元间的干扰。更具体地说，对于多级NAND闪存通道，在较弱的假设下，首先证明了这种通道是不可分解的，具有渐近均分性，然后进一步证明了平稳过程达到其信息容量，因此，当其阶趋于无穷大时，其马尔可夫容量收敛于其信息容量;最后，我们确定其行动能力等于其信息能力。我们的研究结果表明，这是非常合理的应用的想法和技术，在有限状态通道的容量的计算，这是相对较好的探索，多级NAND闪存通道的容量。
2016-05-07 cs.IT math.IT
Zero-Error Feedback Capacity for Bounded Stabilization and Finite-State Additive Noise Channels
本文研究了具有记忆的{ \em因果}离散信道的零差错反馈能力。首先，通过扩展经典的零差错反馈容量的概念，一个新的概念{ \em均匀零差错反馈容量} $ C_{0f} $的这种信道被引入。利用这一概念，通过因果信道的不稳定的{噪声}线性系统的{有界}稳定的一个严格条件，假设没有{信道}状态信息的任何一端的信道。
2022-06-01 cs.IT math.IT
On the Capacity and Generalized Degrees of Freedom of the X Channel
我们探讨的能力和广义自由度的两个用户的高斯X信道，即2用户干扰信道的泛化，其中有一个独立的消息从每个发射机到每个接收机。本文主要有三个结果。首先，我们描述了确定性X信道模型的对称设置下的总容量。其次，我们描述了广义自由度的高斯X通道下类似的对称模型。第三，我们将先前获得的干扰信道的噪声干扰容量表征扩展到X信道。具体来说，我们表明，与噪声（非常弱）干扰信道相关联的X信道具有相同的总容量的噪声干扰信道。
2008-10-27 cs.IT math.IT
MIMO Z-Interference Channels: Capacity Under Strong and Noisy Interference
针对多输入多输出高斯Z干扰信道，分别建立了强干扰和对齐强干扰情况下的信道容量域。这种信道的总速率容量是在噪声干扰下建立的。这些结果推广了标量高斯Z干扰信道的已知结果。
2009-11-24 cs.IT math.IT
On the Capacity of the Wiener Phase-Noise Channel: Bounds and Capacity Achieving Distributions
研究了加性高斯白噪声（AWGN）信道在时变维纳相位噪声影响下的信道容量。严格的上限和下限的能力，这条通道的发展。上界是通过使用对偶方法，并考虑一个特定的分布在输出的通道。为了降低容量，首先通过求解信道互信息的函数优化来找到实现容量的输入分布族。然后，通过Monte-Carlo模拟从建议的分布中抽取样本，得到容量的下限。所提出的实现容量的输入分布是循环对称的、非高斯的，并且输入幅度随着时间的推移而相关。所评估的容量界限对于宽范围的信噪比（SNR）值是紧的，并且因此它们可以用于量化容量。具体而言，在低SNR下的界限遵循众所周知的AWGN容量曲线，而在高SNR下，它们与相位噪声信道的文献中可用的高SNR容量结果一致。
2015-09-21 cs.IT math.IT
Capacity Theorems for Broadcast Channels with Two Channel State Components Known at the Receivers
我们建立了几类广播信道的容量区域，其中每个用户的信道是从两个可能的信道状态分量中选择的，并且状态仅在接收机处是已知的。当信道分量是确定性的时，我们表明容量区域是通过马顿编码实现的。该信道模型不属于任何类别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。然后，我们建立容量区域时，信道组件的顺序，例如，退化了特别是，我们表明，通过高斯输入分布的广播信道与退化的高斯矢量信道分量的容量区域。最后，我们扩展的结果，有序的通道，两个广播信道的例子，两个以上的通道组件，但表明，这些扩展一般不成立。
2015-09-14 cs.IT math.IT
Capacity Bounds and Sum Rate Capacities of a CLass of Discrete Memoryless Interference Channels
本文研究了一类离散无记忆干扰信道的容量，其中干扰的定义类似于单侧弱干扰的高斯干扰信道。确定了这类信道的和速率容量。与高斯情况一样，通过让受到干扰的收发器对以使得其消息可以在非预期接收器处使用单用户检测解码的速率通信来实现总速率容量。它还建立了这类离散无记忆干扰信道是等效的容量区域某些退化的干扰信道。这允许使用相关联的降级广播信道的容量区域来构建容量外边界。同样的技术，然后使用确定的和速率容量的离散无记忆干扰信道的混合干扰的定义在文件中。利用得到的容量界和速率和容量，求解了几种新的离散无记忆干扰信道的容量。
2013-03-08 cs.IT math.IT
Capacity of the Trapdoor Channel with Feedback
我们建立了陷门信道的反馈容量是黄金比例的对数，并提供了一个简单的通信方案，实现容量。作为分析的一部分，我们制定了一类动态的程序，其特征容量的单线有限状态信道。活板门渠道是一个例子，承认一个简单的解析解。
2006-10-09 cs.IT math.IT
Capacity Analysis for Continuous Alphabet Channels with Side Information, Part II: MIMO Channels
在这一部分中，我们考虑了多天线结构的无线移动系统的容量分析。我们将第一部分的结果应用到一个众所周知的基带，离散时间多天线系统，其中发射机和接收机都知道信道的统计规律。我们分析的容量加性高斯白噪声（AWGN）信道，衰落信道与完整的信道状态信息（CSI）在接收端，衰落信道没有CSI，和衰落信道与部分CSI在接收端。对于每种类型的通道，我们研究的能力值以及问题，如存在性，唯一性，和表征的能力实现措施不同类型的时刻约束。结果适用于瑞利和莱斯衰落信道中存在的任意线的视线和相关配置文件。
2004-11-06 cs.IT math.IT
The Capacity of the Relay Channel
该研究通过三种方案表征中继信道容量，并利用典型序列性质完成证明。
2026-09-22 cs.IT math.IT
Capacity Region of Finite State Multiple-Access Channel with Delayed State Information at the Transmitters
一个单字母的表征提供了有限状态多址接入信道的容量区域。信道状态是马尔可夫过程，发射机可以访问延迟的状态信息，并且信道状态信息在接收机处可用。假设信道状态信息的延迟在发射机处是不对称的。我们应用的结果，以获得有限状态高斯MAC的容量区域，并为有限状态多址衰落信道。我们得出功率控制策略，最大限度地提高这些通道的容量区域。
2011-01-13 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
On the Capacity of Multiple-Access-Z-Interference Channels
研究了多址接入信道（MAC）对单用户信道产生干扰时网络的容量。在离散情况下，建立了基于叠加编码和联合译码的可达码率域。在干扰很强的情况下，得到了离散无记忆信道和高斯信道的容量域。对于强干扰情况，建立了离散无记忆信道的容量区域;对于高斯信道，在容量区域的边界上得到了一条直线。此外，高斯信道的容量区域被确定的情况下，当一个干扰链路是强的，和其他非常强。对于混合干扰高斯信道的一个子类，确定了容量区域的边界点。最后，在弱干扰高斯信道下，得到了不同信道系数和功率约束条件下的总容量。
2012-09-05 cs.IT math.IT
Achieving Secrecy Capacity of the Wiretap Channel and Broadcast Channel with a Confidential Component
Wyner的窃听信道模型是第一个同时考虑可靠性和安全性约束的通信模型。在最近的文献中，各种型号的窃听信道的容量实现计划受到了相当大的关注。在本文中，我们表明，一般的能力（不一定退化或对称）窃听信道下的“强保密约束”，可以实现使用基于极化码的传输方案。我们还扩展我们的建设的情况下，广播信道的机密消息定义的Csisz{á}r和K{örner}，实现了整个容量区域的通信模型。
2016-11-03 cs.IT math.IT
Correction to "A Note on Gallager's Capacity Theorem for Waveform Channels"
我们纠正所谓的矛盾Gallager的容量定理波形通道中提出的海报在2012年IEEE国际信息论研讨会。
2013-11-04 cs.IT math.IT
Single Letter Expression of Capacity for a Class of Channels with Memory
我们研究了有限字母表通道与单位记忆上以前的通道输出称为UMCO通道。我们确定的必要条件和充分条件，以测试是否实现信道输入分布的反馈能力是时不变的，以及是否反馈能力的特点是由单字母，表达式，类似于无记忆信道。该方法是基于显示的某一动态规划方程，这在一般情况下，是一个嵌套的优化问题的序列的通道输入分布，减少到一个非嵌套的优化问题。此外，对于UMCO信道，我们给出了一个简单的ML误差指数的表达式，我们确定了充分条件来测试反馈是否不增加容量。我们得到类似的结果，当输电成本约束。我们将结果应用于一类特殊的UMCO信道，即有和无传输成本约束的二进制状态对称信道（BSSC），表明反馈容量的优化问题是非嵌套的，实现信道输入分布的容量和相应的信道输出转移概率分布是时不变的，并且反馈容量由单字母公式表征，正如香农对无记忆通道容量的单字母表征。然后，我们推导出封闭形式的表达能力实现信道输入分布和反馈容量。我们使用封闭形式的表达式来评估ML解码的误差指数。
2017-01-04 cs.IT math.IT
Capacity of Binary State Symmetric Channel with and without Feedback and Transmission Cost
我们考虑一个单位记忆通道，称为二进制状态对称通道（BSSC），其中的通道状态是当前通道输入和前一个通道输出的模2加法。我们推导出封闭形式的表达式的容量和相应的信道输入分布，这个BSSC的反馈和传输成本和没有。我们还表明，BSSC的容量不增加反馈，它是通过一阶对称马尔可夫过程。
2015-02-15 cs.IT math.IT
On the Capacity of MIMO Interference Channels
研究了多输入多输出干扰信道（MIMO IC）的容量域，其中信道矩阵为平方可逆矩阵。强干扰的容量区域建立强干扰的定义平行的标量信道。此外，Z干扰，噪声干扰，和混合干扰的和速率容量的建立。这些结果推广了标量高斯IC的已知结果。
2008-09-25 cs.IT math.IT
Capacity Bounds for Multiuser Channels with Non-Causal Channel State Information at the Transmitters
在本文中，容量的内和外边界建立的多用户信道与信道状态信息（CSI）已知的非因果关系在发射机：多址信道（MAC），广播信道（BC）与公共信息，和中继信道（RC）。对于每个信道，在一些特殊情况下，实际容量区域也被导出。具体而言，它示出，对于一些确定性模型与非因果CSI在发射机，类似于科斯塔的高斯信道，CSI的可用性在确定性接收机不影响容量区域。
2011-05-17 cs.IT math.IT
Feedback Capacity of the Compound Channel
在这项工作中，我们发现的容量的复合有限状态信道与时不变的确定性反馈。我们考虑的模型涉及使用固定长度的分组码。我们的可扩展性的结果包括一个通用的解码器的存在性证明的家庭的有限状态反馈信道。作为我们的能力的结果，我们表明，反馈并没有增加复合吉尔伯特-埃利奥特通道的能力。此外，我们表明，对于一个平稳和均匀遍历马尔可夫信道，如果复合信道容量是零，没有反馈，那么它是零反馈。最后，我们利用有限状态信道的结果，证明了无记忆复合信道的反馈容量由$\inf_θ \max_{Q_X} I(X;Y|θ)$给出。
2007-11-05 cs.IT math.IT
The Capacity of the Amplitude-Constrained Vector Gaussian Channel
研究了在输入向量范数具有峰值幅度约束条件下，多输入多输出加性高斯白噪声信道的容量问题。提出了关于实现能力的投入分配的新见解。此外，它提供了一个迭代算法，以数值计算的信息容量和最佳输入分配这样的信道。
2021-05-05 cs.IT math.IT
On the Sum Capacity of Many-to-one and One-to-many Gaussian Interference Channels
我们得到新的和容量的高斯多对一和一对多的干扰信道的信道参数制度，其中的总和容量是已知的，只有一个恒定的差距。简单的Han-Kobayashi（HK）方案，即，HK计划高斯信令，没有时间共享，没有公共私人功率分裂，实现总和容量的信道条件下，获得新的结果。为了获得和容量的结果，我们表明，基因辅助上界匹配的简单HK计划在一定的信道条件下可实现的和速率。
2017-05-03 cs.IT math.IT
Capacity Definitions for General Channels with Receiver Side Information
我们考虑三个容量定义一般信道与信道侧信息在接收器，其中信道被建模为一个序列的有限维条件分布不一定是平稳的，遍历的，或信息稳定的。{ \em香农容量}是在任意小错误概率下渐近可实现的最高速率。{ \em容量对中断}是在给定解码器识别的中断概率的情况下渐近可实现的最高速率。{ \em预期容量}是利用单个编码器和多个解码器渐进地可实现的最高平均速率，其中信道侧信息确定使用中的解码器。作为期望速率信道编码的一种特殊情况，容量-中断编码有两个解码器：一个在非中断状态下工作，解码所有传输的信息，另一个在中断状态下工作，不解码任何信息。预期容量等于香农容量的信道由一个平稳的遍历随机过程，但通常是更大的一般信道。这些可选的容量定义基本上放松了所有发送的信息必须在接收机处解码的约束。我们通过信息密度推导出这些容量定义的容量定理。最后通过数值算例说明了它们之间的联系和区别。我们还讨论了端到端失真，源信道编码和分离的这些替代容量定义的含义。
2008-04-26 cs.IT math.IT
The Capacity of a Class of Multi-Way Relay Channels
一类多路中继信道的容量，其中L个用户通过一个中继通信（在可能不同的速率），推导出的情况下，其中的信道输出是信道输入和接收机噪声的模和。割集上限的能力是可以实现的。更具体地，使用（i）速率分割、（ii）函数解码转发和（iii）联合信源-信道编码来实现容量。我们注意到，虽然单独的信源-信道编码可以实现共同速率容量，但是联合信源-信道编码用于实现用户以不同速率发送的一般情况的容量。
2011-11-15 cs.IT math.IT
Capacity Region of Layered Erasure One-sided Interference Channels without CSIT
本文研究了一种分层擦除干扰信道模型，它是利用确定性模型方法对具有衰落的高斯干扰信道的简化。特别地，分层擦除单侧干扰信道的容量区域是完全确定的，假设信道状态信息（CSI）是已知的接收机，但没有CSI在发射机（CSIT）。结果适用于任意衰落统计。Aggarwal、Sankar、Calderbank和Poor关于几种干扰配置下的容量域或总容量的先前结果被证明是本文所示容量域的特例。
2009-09-06 cs.IT math.IT
On the Capacity of a General Multiple-Access Channel and of a Cognitive Network in the Very Strong Interference Regime
1979年，Han确定了在发送节点之间具有任意消息分布的多址信道的容量，并且容量区域的表达式包含许多速率界限，并且随着消息的数量呈指数增长。我们推导出一个更紧凑的表达的容量区域中，该信道的速率界限的数量取决于在编码器的消息的分布。使用这个表达式，我们证明了一类一般的认知网络，我们表示为“非常强的干扰”制度的能力。在这种情况下，在所有接收机解码所有消息时没有速率损失，并且容量区域减少到复合多址信道的容量。该结果概括了干扰信道、认知干扰信道、具有认知中继的干扰信道和许多其他信道的“非常强的干扰”容量结果。
2012-02-05 cs.IT math.IT
Multipath Channels of Unbounded Capacity
离散时间，非相干，多径衰落信道的容量。它表明，如果路径增益的方差衰减速度比指数，那么容量是无限的发射功率。
2008-10-13 cs.IT math.IT
List-Decoding Capacity Implies Capacity on the q-ary Symmetric Channel
本文证明 q 元对称信道容量与对抗信道列表译码容量之间存在黑盒联系：满足最小距离条件并达到列表译码容量的线性码，也可达到 qSC 容量。
2024-10-26 cs.IT math.IT
On the Capacity of Waveform Channels Under Square-Law Detection of Time-Limited Signals
推导了时域复值信号平方律检测下波形信道的容量界。上限是信道在（复值）相干检测下的容量。每个维度的下限都比上限小一位。
2020-01-22 cs.IT math.IT
New Outer Bounds on the Capacity Region of Gaussian Interference Channels
最近的高斯干扰信道的容量区域上的外部边界被推广到$m$ -具有$m>2$和非对称功率和串扰系数的用户信道。再次示出的界限，给出高斯干扰信道的总速率容量与低功率和串扰系数。通过在每个接收机处使用单用户检测来实现容量，即，将干扰视为噪声不会导致性能损失。
2008-01-14 cs.IT math.IT
Primary Rate-Splitting Achieves Capacity for the Gaussian Cognitive Interference Channel
认知干扰信道对认知覆盖无线电系统进行建模，其中认知无线电偷听相邻节点的传输。这个频道的容量一般是未知的。对于高斯情况，容量在三种机制中是已知的，通常表示为“弱干扰”、“非常强的干扰”和“初级认知解码”。本文提供了一个新的容量结果，基于速率分裂的主要用户的消息到一个公共和私人的一部分，并概括了能力的结果在“非常强的干扰”和“主要解码认知”制度。这一结果表明，认知干扰信道的容量不仅取决于信道条件，但也与主用户的合作水平。
2012-04-10 cs.IT math.IT
The Capacity of Channels with Feedback
我们介绍了一个一般的框架，用于治疗通道的记忆和反馈。首先，我们推广了Massey的有向信息的概念，并用它来描述一般信道的反馈容量。其次，我们提出了马尔可夫信道的编码结果。这需要在编码器和解码器处确定适当的足够的统计。第三，提出了一个计算马尔可夫信道容量的动态规划框架。第四，它表明，平均成本最优方程（ACOE）可以被看作是一个隐式的单字母表征的能力。第五，描述了具有简单充分统计的场景。
2006-09-25 cs.IT math.IT
On the Capacity of Block Multiantenna Channels
在本文中，我们考虑点到点多天线信道与某些块分布对称性，不需要条目的信道矩阵是高斯，或独立的，或相同的分布。一个主要的贡献是这些通道的容量定理，这可能被视为Telatar定理（1999）的推广，减少了容量计算中的数值优化域。利用这个信息论结果和一些自由概率参数，我们证明了一个渐进容量定理，该定理除了缩小优化域之外，还不依赖于信道矩阵的维度。这个定理允许我们应用自由概率技术来数值计算所考虑的信道的渐近容量。这些定理提供了一个非常有效的方法，数值逼近的容量和容量实现的输入协方差矩阵的某些信道。
2017-05-25 cs.IT math.IT
The Capacity Region of a Class of Discrete Degraded Interference Channels
我们提供了一个单一的字母表征的容量区域的一类离散退化干扰信道（DDIC）。所考虑的DDIC类包括Benzel研究的离散加性退化干扰信道（DADIC）。我们发现，对于所研究的DDIC类，编码器合作并不增加容量区域，因此，DDIC类的容量区域与相应的降级广播信道的容量区域相同。
2006-10-06 cs.IT math.IT
On the Capacity of the Beta-Binomial Channel Model for Multi-Level Cell Flash Memories
最近提出了β-二项式（BBM）通道模型来模拟多级单元（MLC）闪存中经验观察到的位错误的过分散统计。在本文中，我们研究的BBM沟道模型的MLC闪存的容量。使用复合信道的方法，我们首先表明，BBM信道模型的容量为零。然而，通过经验观察，这似乎是对闪存信道容量的非常悲观的估计。我们提出了一种改进的信道模型，称为截断支持β-二项式（TS-BBM）信道模型，并推导出其容量。使用经验误差统计从1X-nm和2 Y-nm MLC闪存，我们数值估计TS-BBM沟道模型容量作为程序/擦除（P/E）循环应力的函数。假设使用单个二进制纠错码，2-TS-BBM信道模型的容量提供了闪存芯片的编码速率的上限。
2016-09-01 cs.IT math.IT
Information Theoretic Exemplification of the Impact of Transmitter-Receiver Cognition on the Channel Capacity
在本文中，我们研究，信息理论，发射机和/或接收机的认知信道容量的影响。认知可以用状态信息来描述，取决于信道噪声和/或输入。具体地说，作为一种新的思想，我们认为接收机的认知作为一个依赖于噪声的状态信息，我们推导出一个容量定理的基础上的高斯版本的覆盖-蒋容量定理的双边状态信息信道。正如直观地预期的那样，接收机认知增加了信道容量，并且我们的定理定量地显示了这种增加。此外，我们的容量定理包括著名的科斯塔定理作为其特殊情况。
2011-11-19 cs.IT math.IT
Secrecy Capacity over Correlated Ergodic Fading Channel
研究了主信道与窃听者信道相关的各态历经衰落窃听信道的保密容量。在这项研究中，完整的信道状态信息（CSI）的假设，因此，发射机知道的信道增益的合法接收机和窃听。通过分析所得的保密容量，我们量化的损失的保密容量由于相关性。此外，我们还研究了当信噪比（SNR）趋于无穷大时保密容量的渐近行为。普通衰落信道的容量随信噪比的增加而增加。相反，保密容量收敛到一个极限，该极限可以是衰落窃听信道上保密容量的上界。我们找到了一个封闭形式的上限相关瑞利窃听信道，其中也包括独立的情况下，作为一个特殊的。我们的工作表明，上界仅由两个信道参数确定;相关系数和主窃听信道增益的比率，分别称为PCC和CGR。通过分析信道参数对保密容量的影响，得出结论：过大的信号功率对保密容量没有任何好处，在低CGR体制下，相关性带来的损失尤为严重。
2008-09-30 cs.IT math.IT
On the Capacity of Intensity-Modulation Direct-Detection Gaussian Optical Wireless Communication Channels: A Tutorial
采用强度调制和直接检测（IM/DD）的光无线通信（OWC）具有一个信道模型，该模型由于对信道输入的约束而具有独特的特征。本教程的目的是概述与输入无关的高斯噪声作为OWC信道的模型的IM/DD信道的容量的结果。它为读者提供了一个切入点的主题，并强调了在这一领域的一些主要贡献。它首先讨论了信道模型以及IM/DD高斯信道模型是如何产生的，此外还解释了输入约束。然后讨论了单输入单输出信道的容量、容量的计算、容量界和容量的渐近结果。然后，它扩展到多输入多输出设置的讨论，并审查该信道模型的容量界限。最后，它讨论了多用户信道建模为一个广播信道（下行链路）或多址信道（上行链路），其相关的容量界限。
2021-10-12 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
Generalized Bounds on the Capacity of the Binary-Input Channels
对于类的无记忆的二进制输入通道，不一定是对称的，我们推导出严格的界限的能力方面的Bhattacharyya参数。事实证明，在[1]中的对称信道假设下导出的界对于一般情况也是有效的。
2017-10-30 cs.IT math.IT
A Capacity Region Outer Bound for the Two-User Perturbative Nonlinear Fiber Optical Channel
从干涉信道的角度研究了交叉相位调制和色散对非线性光纤信道的影响。我们的特征的同时可达速率对的容量区域上的一个外边界，假设一个两个用户的扰动信道模型。
2021-07-05 cs.IT math.IT
A Simple Capacity Outer Bound for Two-Way Channels and Capacity Approximation Results
信道的对称性，暗示香农的随机编码内界的紧密性最近被用来确定离散无记忆双向信道（DM-TWC）的容量区域。对于没有这种对称性的信道，通常需要外边界来估计容量区域。然而，验证对称性条件和/或评估非平凡的外边界在计算上要求很高，特别是对于具有大输入和输出字母的通道。在本文中，三个易于检查的条件，确定DM-TWC没有这样的对称性，以及一个易于计算的外边界。该界是从香农的内界计算，但非平凡的。使用该外边界，可以为某些DM-TWC建立近似的容量结果。通过两个例子说明了结果。
2020-09-24 cs.IT math.IT
Capacity-achieving Feedback Scheme for Gaussian Finite-State Markov Channels with Channel State Information
在本文中，我们提出了能力实现通信计划的高斯有限状态马尔可夫信道（FSMCs）的平均信道输入功率约束下，假设发射机可以访问延迟无噪声输出反馈以及瞬时或延迟信道状态信息（CSI）。我们表明，所提出的计划揭示了反馈通信和反馈控制之间的联系。
2010-10-07 cs.IT math.IT
Towards the Secrecy Capacity of the Gaussian MIMO Wire-tap Channel: The 2-2-1 Channel
我们发现的2-2-1高斯MIMO窃听信道，其中包括一个发射机和一个接收机与两个天线，和一个窃听器与一个单一的天线。我们确定这个通道的保密能力，提出一个可实现的计划，然后开发一个紧的上限，满足建议的可实现的保密率。我们表明，对于这个通道，高斯信号的波束形成的形式是最佳的，没有预处理的信息是必要的。
2007-09-21 cs.IT math.IT
The Capacity Region of the One-Sided Gaussian Interference Channel
在弱干扰条件下，建立了单边高斯干扰信道的容量域。为了刻画这一区域，首先给出了单边高斯干扰信道下Han-Kobayashi内界的一种新表示。接下来，引入了一个新的外边界上的容量区域的信道，这是紧在弱干扰制度。这是在弱干扰状态中干扰信道的任何变体的第一容量区域。
2015-09-18 cs.IT math.IT
