Secrecy-Achieving Polar-Coding for Binary-Input Memoryless Symmetric Wire-Tap Channels
针对窃听信道，提出了一种极化编码方案。结果表明，所提供的方案实现了整个速率模糊区域的对称和退化的窃听信道的情况下，弱保密的概念是假设。对于二进制擦除窃听信道的特殊情况，给出了另一种证明。一般的非退化窃听通道的情况下也被认为是。
2010-08-15 cs.CR cs.IT math.IT
On the Reliability Function of the Discrete Memoryless Relay Channel
利用类型法推导了离散无记忆继电通道可靠性函数的界。基于部分解码-前向和压缩-前向这两种著名的叠加块马尔可夫编码方案，推导出了两种可达误差指数。推导过程需要结合证明信道编码误差指数的Csiszár-Körner-Marton包装引理和证明信源编码误差指数的Marton类型覆盖引理中所涉及的技术，并给出了保真度准则。在Sato中继信道上计算了译码前向误差指数。从这个例子中可以注意到，为了在固定有效编码速率下获得错误概率的最快可能衰减，应该优化块马尔可夫编码方案中的块数量，假设每个块内的块长度很大。可靠性函数的上限也来自使用的想法从Haroutunian的错误概率的下限点到点信道编码反馈。
2014-12-23 cs.IT math.IT
Sparse superposition codes with rotational invariant coding matrices for memoryless channels
我们最近在[1]中表明，当与具有i.i.d.的纯随机矩阵相比时，某些结构化编码矩阵系综（如部分行正交）对于稀疏叠加码的优越性。条目，信息理论上和实际向量近似消息传递解码下。在这里，我们将这个结果推广到广义向量近似消息传递解码[2]下的二进制输入信道。为了具体起见，我们专注于特定的二进制输出信道，但我们基于统计物理学的副本对称方法的分析适用于任何无记忆信道。我们确认，在[1]中介绍的“谱准则”，编码矩阵的设计原则，允许代码的容量实现的“大部分大小”的渐近极限，扩展到通用的无记忆信道。此外，我们还证明了这种编码方案的消失误差地板性质[3]对于编码矩阵的任意谱是通用的。
2022-07-10 cond-mat.dis-nn 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
Distributed Hypothesis Testing Over Discrete Memoryless Channels
研究了一个分布式的二元假设检验（HT）问题，该问题涉及两个参与者，一个称为观察者，另一个称为检测者。观测器观测离散无记忆源（DMS），并通过离散无记忆信道（DMC）将其观测结果传递给检测器。检测器观测与观测器处的DMS相关的另一DMS，并且使用其自身观测的数据和从观测器接收的信息对两个DMS的联合分布执行二进制HT。探讨了HT的I型错误概率和II型错误指数之间的权衡。通过使用两种不同的编码方案，即单独的HT和信道编码方案以及基于匹配带宽情况下的混合编码的联合HT和信道编码方案，获得了最佳II型误差指数的单字母下界。精确的单字母表征相同的是建立对条件独立的测试的特殊情况下，它被证明是通过单独的HT和信道编码计划来实现。提供了一个例子，其中联合方案实现了严格优于基于分离的方案的性能。
2019-12-03 cs.IT math.IT
Achievable Rate Regions for Discrete Memoryless Interference Channel with State Information
在本文中，我们研究了状态相关的两用户干扰信道，其中的状态信息是非因果已知的两个发射机，但未知的任何一个接收机。我们提出了两种编码方案的离散无记忆的情况下：同时编码的子消息在第一个和叠加编码的第二个，都与率分裂和凝胶'fand-Pinsker编码。建立相应的可达速率区域。
2010-06-28 cs.IT math.IT
Distributed Source Coding for Correlated Memoryless Gaussian Sources
本文研究了$L$相关高斯观测值$Y_i, i=1,2,...,L$的分布式信源编码问题。我们假设随机向量$Y^{L}={}^{\rm t} (Y_1,Y_2,$ $...,Y_L)$是高斯随机向量$X^K={}^{\rm t}(X_1,X_2,...,X_K)$的观测值，具有形式$Y^L=AX^K+N^L ,$，其中$A$是$L\times K$矩阵，而$N^L={}^{\rm t}(N_1,N_2,...,N_L)$是$L$独立的高斯随机变量的向量，也独立于$X^K$。$X^K$上的估计误差由失真协方差矩阵来测量。率失真区域是由一组所有的速率矢量定义的，对于这些速率矢量，在半正定的意义下，估计误差的上界是由任意指定的协方差矩阵限定的。在本文中，我们推导出明确的外部和内部边界的率失真区域。这一结果为研究这种高斯分布信源编码系统的直接和间接信源编码问题提供了一个有用的工具，而这一问题目前还没有得到解决。
2010-01-13 cs.IT math.IT
Information Spectrum Approach to Second-Order Coding Rate in Channel Coding
针对一般信道序列，讨论了信道编码的二阶码率。利用信息谱方法，得到了具有恒定误差约束$ε$的最优二阶传输速率。我们将这一结果应用到离散无记忆的情况下，离散无记忆的情况下，成本约束，添加剂马尔可夫的情况下，高斯信道的情况下，能量约束。我们还澄清，Gallager界不给二阶编码速率的最佳评价。
2008-08-22 cs.IT math.IT
On Universal D-Semifaithful Coding for Memoryless Sources with Infinite Alphabets
本文研究可数无限字母表（$\infty$ -alphabets）上平稳无记忆信源的变长固定失真通用信源编码（或称D-半忠实信源编码）问题。这项工作的主要结果提供了一组充分条件（从弱到强），以获得弱极大极小普适性，强极大极小普适性，以及相应的可实现的收敛率的最坏情况下的冗余的家庭的固定无记忆源的密度是由一个信封功能（或信封家庭）的$\infty$ -字母表。这些结果的一个重要含义是，通用的D-半忠实信源编码是不可行的完整的家庭的固定和无记忆的来源$\infty$ -字母表。为了证明这种不可行性，一个充分条件的不可能性的包络族。有趣的是，它与无损（可变长度）通用信源编码中众所周知的不可能条件相匹配。更一般地说，这项工作提供了一个简单的描述是什么需要实现通用的D-半忠实编码的一个家庭的分布$Λ$。这简化为找到满足两个渐近要求的在不同块长度处的乘积空间的量化的集合-反映固定失真限制：第一个是关于$Λ$的通用量化条件，第二个是$Λ$的消失信息半径（I-半径）条件，这让人想起无损通用信源编码的已知条件。
2021-07-11 cs.DS cs.IT math.IT
Multilevel-Coded Pulse-Position Modulation for Covert Communications over Binary-Input Discrete Memoryless Channels
我们开发了一种低复杂度的编码方案来实现二进制输入离散无记忆信道（BI-DMC）上的隐蔽通信。我们通过引入非线性脉冲位置调制（PPM）和多级编码（MLC）的使用，规避了不可能的秘密通信与线性码。我们发现，MLC-PPM计划具有许多吸引人的属性，特别是，在一个给定的索引级别的信道保持不变的水平的数量增加，这使得人们可以使用家庭的信道容量和信道分辨率实现代码具体实例化的隐蔽通信计划。
2018-11-23 cs.IT math.IT
Coding Schemes for Discrete Memoryless Multicast Networks with Rate-limited Feedback
提出了一种适用于接收端和中继端向发送端反馈速率受限的离散无记忆多播网络（DM-MN）的编码方案。该方案改进了Lim等人提出的噪声网络编码。对于具有中继-发射机反馈的单中继信道，我们的编码方案恢复了Gabbai和Bross的结果，并严格改进了Lim等人提出的噪声网络编码、分布式解码-前向编码，以及为没有反馈的建立提出的可实现速率的所有已知下限。编码方案是基于块马尔可夫编码，叠加编码，滑动窗口/向后解码和混合中继策略。在我们的方案1A中，中继器和接收器使用压缩转发策略，并通过反馈管道将压缩索引发送到发送器。在通过反馈获得压缩索引之后，发射机将它们与源消息一起发送。每个接收器使用后向解码来联合解码源消息和所有压缩索引。我们的方案1B是类似的，除了这里每个中继不仅使用压缩前向压缩其信道输出，而且还执行部分解码前向解码源消息的公共部分。我们的方案1C允许不同的中继解码源消息的不同部分（在方案1A中，没有中继解码源消息的任何部分;在方案1B中，所有中继解码源消息的相同部分），这可以实现比方案1A和方案1B更高的速率。受反馈编码方案的启发，我们提出了一种新的编码方案，DM-MN没有反馈，其中发射机解码的压缩索引，而不是直接通过反馈获得它们。结果表明，该方案在某些信道上仍能改善有噪网络编码和分布式解码-前向编码。
2016-08-03 cs.IT math.IT
Non-memoryless Analog Network Coding in Two-Way Relay Channel
物理层网络编码（PNC）可以显著提高双向中继信道的吞吐量。PNC的一个有趣的变体是模拟网络编码（ANC）。然而，迄今为止提出的几乎所有ANC方案都以逐符号方式（无记忆）操作，并且不能利用信道编码分组中的冗余信息来增强性能。本文提出了一种无记忆ANC方案。特别是，我们设计了一个软输入软输出解码器的中继节点处理叠加的数据包从两个端节点产生一个估计的MMSE数据包转发回端节点。我们的解码器考虑到由于信道编码，在数据包中的不同符号之间的相关性，并提供了显着改善的MSE性能。我们的分析表明，在中继节点的信噪比改善是下界的1/R（R是码率）与最简单的LDPC码（重复码）。通过LDPC码的数值仿真验证了该方法的信噪比改善效果。我们的研究结果表明，不同程度的LDPC码是首选在不同的SNR区域。一般来说，较小的度数对于较低的SNR是优选的。
2011-10-14 cs.IT cs.NI 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
Computation of the optimal error exponent function for fixed-length lossy source coding in discrete memoryless sources
针对有损信源编码中Marton最优误差指数因非凸特性难以高效计算的问题，本文提出与Marton指数反函数完全一致的双层参数化表达式，并基于此给出计算方法。
2024-09-12 cs.IT math.IT
Separation of source-network coding and channel coding in wireline networks
本文证明了有线网络中信源网络编码与信道编码的分离。对于这项工作的目的，有线网络是任何网络的独立的，无记忆的，点对点的，有限字母表的信道用于传输相关的来源，无论是losslance或受到失真约束。在推导这一结果时，我们还证明了在具有相关源的一般无记忆网络中，无损和零失真重建是等价的，只要每个源的条件熵给定其他源是非零的。此外，我们将分离结果扩展到连续字母表，点对点信道，如加性高斯白噪声（AWGN）信道的情况。
2012-12-18 cs.IT math.IT
A New Universal Random-Coding Bound for Average Probability Error Exponent for Multiple-Access Channels
在这项工作中，一个新的上界的两个用户离散无记忆（DM）多址信道（MAC）的平均错误概率。对于给定输入输出字母表的所有离散无记忆MAC，这个界是普遍存在的。这是此类型中第一个显式使用删除方法的绑定。结果表明，该界的指数大于或等于那些以前已知的界限。
2009-01-08 cs.IT math.IT
On a Class of Discrete Memoryless Broadcast Interference Channels
研究了一类离散无记忆广播干扰信道（DM-BIC），其中一个广播接收机受到点对点传输的干扰。推导了基于广播发射机处的速率分裂、叠加编码和合并以及干扰发射机处的速率分裂的一般可达速率区域$\mathcal{R}$。在两个偏序广播条件{ \em干扰不经意的少噪声}和{ \em干扰认知的少噪声}下，示出了简化形式的$\mathcal{R}$等效于基于在广播发射机处仅使用叠加编码的更简单方案的区域。此外，DM-BIC的容量区域下的两个偏序广播条件下的特点，分别为强和非常强的干扰条件。
2012-06-20 cs.IT math.IT
Universal Covertness for Discrete Memoryless Sources
考虑由具有未知分布$p_X$的离散无记忆源（DMS）发射的长度为$n$的序列$X^n$。我们的目标是构建一个无损的源代码，将$X^n$映射到一个序列$\widehat{Y}^m$的长度$m$是不可区分的，在Kullback-Leibler分歧，从另一个DMS发出的序列与已知的分布$p_Y$。主要结果是存在一种编码方案，该编码方案以等于$H(X)/H(Y)$的最佳比率$m/n$执行该任务，所述最佳比率是两个分布的香农熵的比率，因为$n$趋于无穷大。该编码方案通过基于类型的通用无损信源编码方案克服了由于缺乏关于$p_X$的知识而产生的挑战，该方案产生几乎均匀分布的序列作为输出，随后是另一种基于类型的编码方案，该编码方案联合执行信源可分辨性和通用无损信源编码。该结果恢复并扩展了以前的结果，假设$p_X$或$p_Y$均匀，或$p_X$已知。这些推广的代价是使用了具有消失率的普通随机性，其长度是$n$的对数。通过允许公共随机性大于$n$的对数但与$n$相比仍然可以忽略，还借助于极化码为二进制源提供了与主要结果对应的构造性低复杂度编码和解码。
2021-06-17 cs.IT math.IT
Second-Order Coding Rates for Channels with State
我们研究了状态相关的离散无记忆信道的性能极限，编码器和解码器都有离散状态。我们建立了ε容量以及强逆属性的必要和充分条件，这样的信道状态序列时，不一定是平稳的，无记忆或遍历。然后，我们寻求一个更好的表征这些能力的二阶编码率。一般结果补充了几个例子，包括i.i.d.马尔可夫状态和混合信道。
2014-05-14 cs.IT math.IT
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 Reliability Function of Lossy Source-Channel Coding of Variable-Length Codes with Feedback
我们考虑传输的离散无记忆源（DMS）跨越离散无记忆信道（DMC）使用可变长度的有损源信道反馈码。示出的可靠性函数（最佳误差指数）是等于$\max\{0, B(1-R(D)/C)\},$其中$R(D)$是源的率失真函数，$B$是DMC的输出分布之间的最大相对熵，和$C$是信道的香农容量。我们表明，在这种情况下，在这种渐近制度，单独的源信道编码，事实上，最佳的。
2019-04-07 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
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
A Short Proof of Coding Theorems for Reed-Muller Codes Under a Mild Assumption
本文通过将RM码视为LDPC码并假设校验矩阵子块随机交织，简短证明了RM码在ML译码下对伯努利信源熵可达、对BMS信道容量可达。
2025-04-23 cs.IT math.IT
Computing the optimal error exponential function for fixed-length lossy coding in discrete memoryless sources
针对定长有损源编码中 Marton 误差指数因率失真函数关于 P 非凸而难以计算的问题，本文提出与其逆函数精确匹配的参数化表示，并结合 Arimoto 算法与非凸参数优化求得最优分布。
2023-04-23 cs.IT math.IT
A note on some inequalities used in channel polarization and polar coding
我们给出了一个统一的处理一些不等式中使用的通道极化定理的证明，涉及一个二进制输入离散无记忆通道。
2016-07-01 cs.IT math.IT
Abelian Group Codes for Source Coding and Channel Coding
本文研究了任意离散（有限字母表）无记忆信源的有损信源编码问题以及任意离散（有限字母表）无记忆信道的信道编码问题的阿贝尔群码的渐近性能。对于信源编码问题，我们推导出一个可实现的率失真函数，其特征在于在一个单字母的信息理论的形式使用阿贝尔群码的合奏。当底层群是场时，它简化为对称率失真函数。同样，对于信道编码问题，我们发现了一个可实现的速率，其特征在于在一个单字母的信息理论的形式使用组码。当底层组是字段时，这简化为通道的对称容量。我们计算率失真函数和可实现的速率为几个例子的来源和渠道。由于所考虑的源和通道的非对称性，我们的分析使用了信息论和群论工具的协同作用。
2013-05-07 cs.IT math.IT
Joint fixed-rate universal lossy coding and identification of continuous-alphabet memoryless sources
在连续字母表无记忆信源的固定速率有损编码环境下，考虑了联合通用信源编码和识别问题。对于一类广泛的有界失真测度，证明了任何紧参数化的$\R^d$ -值i.i.d.源的绝对连续分布，满足适当的平滑度和Vapnik-Chervonenkis学习条件，承认一个联合计划的通用有损块编码和参数估计，这样，当块长度$n$趋于无穷大，开销每字母率和失真冗余收敛到零，分别为$O(n^{-1}\log n)$和$O(\sqrt{n^{-1}\log n})$。此外，有源源可以在解码器处被确定为半径为$O(\sqrt{n^{-1} \log n})$的球，在变距离中，渐近地几乎肯定。该系统具有有限的内存长度等于块的长度，并可以被认为是一个时不变的非线性滤波器的块的应用程序与初始条件确定从前一个块。与现有的几个通用矢量量化方案，其中不包括参数估计明确的比较，并概述了无限失真措施的扩展。最后，有限的混合类和指数家庭的参数源承认联合通用的压缩和建模方案的研究在这里给出明确的例子。
2007-05-17 cs.IT cs.LG math.IT
State-Dependent Multiple Access Channels with Feedback
在本文中，我们研究了离散无记忆多址接入信道（MAC）的双边反馈的存在下，两个相关的信道状态，相关的意义上的Slepian-Wolf（SW）。我们发现可实现的速率区域时，该信道的状态提供非因果关系的发射机，并表明我们的可实现的速率区域包含覆盖梁可实现的速率为离散无记忆MAC与双边反馈作为其特殊情况。我们还发现了具有双边反馈和SW型相关状态的离散无记忆MAC的容量区域。我们还研究了离散无记忆MAC与部分反馈中存在的两个SW型相关的信道状态，提供非因果关系，因果关系，或严格因果关系的发射机。当信道状态被非因果地提供给发射机时，发现可实现的速率区域，而当信道状态在发射机处因果地或严格因果地可用时，容量区域被表征。
2012-12-14 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
A New Achievable Rate Region for the Discrete Memoryless Multiple-Access Channel with Noiseless Feedback
针对两用户离散无记忆多址信道，提出了一种新的单信可达速率域。该区域包含Cover-Leung率区域[1]，并证明了该包含是严格的.证明使用块马尔可夫叠加策略的基础上的观察，这两个用户的消息是相关的反馈。对于每个编码器来说，传输速率太高，无法直接使用反馈来解码另一个的消息，因此它们在下一个块中传输相关信息以了解彼此的消息。然后，它们在接下来的块中合作以解决解码器的残余不确定性。该编码方案可以被看作是Cover-Leung方案的自然推广，具有一个额外块的延迟和一对额外的辅助随机变量。我们计算建议的速率区域为两个不同的MAC和比较结果与其他已知的速率区域的MAC反馈。最后，我们展示了如何可以扩展的编码方案，以获得更大的速率区域与更多的辅助随机变量。
2014-03-28 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
A Lower Bound on the Expected Distortion of Joint Source-Channel Coding
我们考虑经典的联合信源-信道编码问题，即在无记忆信道上传输无记忆信源。这项工作的重点是长期存在的公开问题，找到收敛速度的最小可达到的预期失真的渐近值，作为一个功能的块长度$n$。我们的主要结果是，在一般情况下，收敛速度不快于$n^{-1/2}$。特别是，我们表明，对于问题的传输i.i.d均匀位在一个二进制对称信道与汉明失真，最小可达到的失真（出错率）至少$Ω(n^{-1/2})$以上的渐近值，如果"带宽扩展比“是以上$1$。
2019-08-26 cs.IT math.IT
Slepian-Wolf Code Design via Source-Channel Correspondence
本文研究了基于LDPC（low-density parity-check）陪集码的无记忆信源侧信息对Slepian-Wolf码设计。推导了基于LDPC陪集码的Slepian- Wolf编码的密度演化公式，并给出了密度演化公式的集中定理。因此，Slepian-Wolf编码和信道编码之间建立了密切的联系。具体来说，我们表明，密度演化下，设计的二进制LDPC陪集码的Slepian-Wolf编码的任意无记忆源侧信息对减少到二进制LDPC码的二进制输入输出对称信道的设计，而不损失的最优性。通过这种连接，信道编码中的许多经典结果可以很容易地转换为Slepian-Wolf设置。
2006-07-06 cs.IT math.IT
Error Exponent for Multiple-Access Channels:Lower Bounds
给出了一个统一的框架，以获得所有已知的下界（随机编码，典型的随机编码和删除界）的点到点离散无记忆信道（DMC）的可靠性函数。通过对两用户离散无记忆（DM）多址接入信道（MAC）使用类似的思想，推导出可靠性函数的三个下界。第一个（随机编码）与DM-MAC的可靠性函数的最佳已知下限相同。结果表明，随机编码界是恒定组成码系综中平均码的性能。第二个界限（典型随机编码）是恒定组成码集合的典型性能。为了得到第三边界（删除），我们从码本中以较大的速率消除一些码字。这是该类型中第一个明确使用MAC删除方法的绑定。结果表明，对于所有速率对，典型随机编码的指数和删除的界都大于或等于已知随机编码界的指数。此外，给出了一个例子，其中删除界的指数严格较大。所有这些界限可以普遍获得的所有离散无记忆MAC与给定的输入和输出字母。
2010-10-07 cs.IT math.IT
Exact Asymptotics for the Random Coding Error Probability
本文研究了无记忆信道中随机码的误码率。在通信系统中，允许的差错概率是很小的，讨论可达差错概率与其上界之间的相对差距有时比讨论绝对差距更重要。Scarlett等人利用鞍点逼近技术得到了随机编码联合界的一个很好的上界，但没有证明其上界的相对间隔收敛于零。本文推导出了一类无记忆信道的可达错误概率的新界。导出的界限是严格小于由斯嘉丽等人。和它的相对差距与随机编码错误概率（不是一个工会界）为固定的编码速率块长度的增加消失。
2015-06-10 cs.IT math.IT
A Counter-Example to the Mismatched Decoding Converse for Binary-Input Discrete Memoryless Channels
本文研究了二进制输入离散无记忆信道的失配译码问题。提供了一个例子，其中基于叠加编码的可实现速率超过LM速率（Hui，1983; Csiszár-Körner，1981），从而提供了一个反例，以前报告的相反结果（Balakirsky，1995）。数值计算和理论结果都用于建立这一主张。
2015-08-10 cs.IT math.IT
Comprehensive Analysis on Exact Asymptotics of Random Coding Error Probability
本文研究了无记忆信道中固定速率下随机码的错误概率。随机编码是实现信道容量的基本方案，并且已经对解码错误概率的渐近性进行了许多研究。Gallager推导出了低于临界速率的误差概率的精确渐近性（即相对误差渐近消失的界）。另一方面，除了强对称信道和强非格点信道外，固定速率高于临界速率的精确渐近性一直是未知的。本文推导了一般无记忆信道的精确渐近性，覆盖了所有以前未解决的情况。分析表明，强对称通道和强非格点通道对应于两种极端情况，一般通道的渐近性表达式要复杂得多。
2017-07-14 cs.IT math.IT
Joint source-channel coding with feedback
本文量化的基本限制的可变长度传输的一般（可能是模拟）源在无记忆信道与无噪声反馈，失真约束下。我们考虑过量失真，平均失真和保证失真（$d$ -半忠实码）。与渐近基本极限相反，一般的结论是，允许变长码和反馈导致基本延迟失真权衡的相当大的改善。此外，我们调查所需的最小能量再现$k$源样本具有给定的保真度后，通过无记忆高斯信道传输，我们表明，所需的最小能量减少反馈和平均（而不是最大）功率约束。
2017-02-25 cs.IT math.IT
On Achievability for Downlink Cloud Radio Access Networks with Base Station Cooperation
本文研究了云无线接入网（C-RAN）的下行链路，其中一个中央处理器通过两个基站（BS）与两个移动用户进行通信。BS充当中继节点并且通过无差错的速率受限链路彼此协作。我们开发和分析两种编码方案，这种情况下。第一种编码方案基于用于没有BS协作的C-RAN的Liu-Kang方案;并且将其扩展到允许BS之间的会议的场景。在其他一些功能，我们的新的编码方案，使任意相关的辅助码字，由BS恢复。它还引入了要向两个BS描述的公共码字。为了分析这种编码方案，我们将多元覆盖引理推广到非笛卡尔积集，从而纠正了刘康的相关工作中对这个引理的错误应用。我们突出了这个计划的关键方面，通过研究三个重要的instances it. The第二个编码方案扩展了所谓的压缩方案，最初开发的无记忆高斯C-RAN没有BS合作一般离散无记忆C-RAN与BS合作。我们表明，该方案包含原始的压缩方案时，适用于无记忆高斯C-RAN模型。在该方案的分析中，我们还强调了与所谓的分布式解码-转发方案的重要联系，并在无记忆高斯情况下改进了一般$N$ -BS $L$ -用户C-RAN模型的近似容量。
2016-10-28 cs.IT math.IT
Exponential error bounds on parameter modulation-estimation for discrete memoryless channels
我们考虑的问题的调制和估计的随机参数$U$跨离散无记忆信道传送。当调制器和估计器都进行优化时，推导出估计误差的一般矩$\bE|\hat{U}-U|^ρ$、$ρ\ge 0$的最佳可实现指数衰减率的上界和下界。这些指数误差界原来是密切相关的信道编码的误差指数和信道容量。虽然在一般情况下，有一些差距之间的上限和下限，他们渐近一致的非常小和非常大的值的时刻功率$ρ$。这意味着，我们的可扩展性方案，这是基于简单量化的$U$，其次是信道编码，几乎是最佳的两个限制。一些额外的属性的界限进行了讨论和证明，最后，一个多维参数向量的情况下的扩展概述，与主要结论，我们的上限和下限也渐近一致的高维。
2012-12-19 cs.IT math.IT
Decoder Ties Do Not Affect the Error Exponent of the Memoryless Binary Symmetric Channel
本文在经典信道编码的背景下研究了文献[1]中建立的多假设检验的广义Poor-Verdu误差下界。证明了在无记忆二进制对称信道（BSC）上发送的任意分组码序列，其最小错误概率（在最大似然译码下）相对于广义界有一个相对偏差，该广义界在块长度上最多线性增长.这一结果直接意味着，对于BSC上使用的任意码，解码器关系只能影响最小错误概率的次指数行为。
2021-11-03 cs.IT math.IT
Coding Schemes and Asymptotic Capacity of the Gaussian Broadcast and Interference Channels with Feedback
针对具有相关噪声和反馈的无记忆高斯广播信道，提出了一种编码方案。对于除-1以外的所有噪声相关性，当信噪比趋于无穷大时，该方案实现的和速率与完全合作界限之间的差距消失。当相关系数为-1时，反馈提供的增益是无界的，并且前对数加倍。当相关系数为+1时，我们证明了二分法：如果噪声方差相等，则反馈是无用的，否则，反馈提供无限的速率增益并使前对数加倍。然而，无限反馈增益需要完美的（无噪声）反馈。当反馈链路有噪声时，反馈增益是有界的，除非反馈噪声随着信噪比足够快地衰减到零。扩展到更多的接收机也讨论了无记忆高斯干扰信道的反馈。
2013-10-20 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
Source Coding with Fixed Lag Side Information
我们考虑在解码器处具有固定滞后边信息的信源编码。我们重点研究了Pradhan提出的带前馈的信源编码（带反馈的信道编码的对偶）对应的具有单位滞后的理想边信息的特殊情况。我们使用这种对偶性来开发一种线性复杂度算法，该算法实现了任何无记忆有限字母表源和失真度量的率失真界。
2004-10-04 cs.IT math.IT
Decision Feedback Based Scheme for Slepian-Wolf Coding of sources with Hidden Markov Correlation
我们考虑两个无记忆二进制源的压缩问题，它们之间的相关性由隐马尔可夫模型（HMM）定义。我们提出了一个决策反馈（DF）为基础的计划，当使用低密度的奇偶检验码的压缩结果接近Slepian狼限制。
2005-06-12 cs.IT math.IT
A Decision Feedback Based Scheme for Slepian-Wolf Coding of sources with Hidden Markov Correlation
我们考虑两个无记忆二进制源的压缩问题，它们之间的相关性由隐马尔可夫模型（HMM）定义。我们提出了一个决策反馈（DF）为基础的计划，当使用低密度的奇偶检验码的压缩结果接近Slepian狼限制。
2005-06-13 cs.IT math.IT
On The Reliability Function of Discrete Memoryless Multiple-Access Channel with Feedback
该研究推导带无噪声反馈的离散无记忆多址接入信道可靠性函数的紧界，提出基于变长有向信息的度量与三阶段变长可达方案，证明两阶段方案严格次优，还附带得到容量上界并提出混合假设检验与传输的新问题。
2023-06-11 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
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
On the Reliability Function of the Common-Message Broadcast Channel with Variable-Length Feedback
我们推导出上界和下界的共同消息离散无记忆广播信道的可变长度反馈的可靠性函数。我们表明，当广播信道是随机退化的界限是紧的。对于可扩展性部分，我们通过控制一组停止时间的最大值的期望来适应Yamamoto和Itoh的编码方案。对于相反的一部分，我们适应Burnashev的证明技术建立的可靠性功能（点对点）离散无记忆通道与可变长度的反馈和顺序假设检验。
2017-01-12 cs.IT math.IT
Improving the Sphere-Packing Bound for Binary Codes over Memoryless Symmetric Channels
给出了二进制码的最小码长的一个下界。通过观察乌拉姆说谎者博弈和信道编码之间的密切关系，得到了该界。事实上，斯宾塞的最优解的游戏是用来推导这个新的界限，它改进了著名的球包装界。
2010-07-26 cs.IT math.IT
Two-Class Joint Source-Channel Coding: Expurgated Exponents with i.i.d. Distributions
University of Cambridge（剑桥大学）；Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学）
本文提出了一种双类划分方法，用于在独立同分布分布下提高联合源信道编码的净化指数性能。
2026-01-21 cs.IT math.IT
Polarization for arbitrary discrete memoryless channels
信道极化，最初提出的二进制输入信道，推广到任意离散无记忆信道。具体而言，它示出，当输入字母表的大小是一个素数，一个类似的结构，为二进制的情况下，导致极化。该方法可以扩展到复合输入字母大小的通道，通过将这些通道分解成一组具有素数输入字母大小的通道。它还表明，所有离散的无记忆信道可以极化随机结构。随机性的引入不改变极化码构造、编码和解码的复杂度的顺序。以前的结果极化码的错误概率行为也扩展到任意离散无记忆信道的情况下。将极化推广到具有任意有限输入字母大小的信道导致用于接近具有离散或连续输入字母的任意信道的真实（与对称相反）信道容量的极化编码方法。
2009-08-03 cs.IT math.IT
