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
On Achievable Schemes of Interference Alignment with Double-Layered Symbol Extensions in Interference Channel
本文研究了$K$ -用户干扰信道。干扰对齐很可能应用于双层符号扩展，无论是对于H $ø$ st-Madsen-Nosratinia猜想中的恒定信道还是缓慢变化的信道。在我们的工作中，核心思想依赖于双层符号扩展，人工构造等效的时变信道，以提供关键的\textit{channel randomness or relativity}所需的常规Cadambe-Jafar方案在时变信道\cite{IA-DOF-Kuser-Interference}。
2012-11-18 cs.IT math.IT
Interference Alignment and a Noisy Interference Regime for Many-to-One Interference Channels
我们研究离散无记忆多对一干扰信道的容量，即，K个用户干扰信道，其中只有一个接收机面临干扰。对于一类多对一干扰信道，我们识别噪声干扰状态，即，其中随机编码和将干扰作为噪声来处理实现总容量的方案。专门我们的结果高斯MIMO多对一干扰信道，这是一类信道的特殊情况下考虑，我们得到新的容量结果。首先，我们扩展了嘈杂的干扰制度，以前研究的（多对一）干扰信道的平均功率约束的输入，更一般的一类输入。这个更一般的类别包括输入被限制为固定有限大小星座（如PSK或QAM）的实际情况。其次，我们扩展噪声干扰的结果，以前研究在SISO干扰信道与全信道状态信息（CSI）在所有节点，MIMO和并行高斯多对一干扰信道，衰落高斯多对一干扰信道没有CSI在发射机。虽然多对一的干扰信道需要干扰对齐，这反过来又需要结构化的代码一般，我们认为，在嘈杂的干扰制度，干扰是隐含地对齐随机编码，而不管输入分布。作为我们研究的副产品，我们确定了第二类多对一干扰信道（尽管是确定性的），其中随机编码是最佳的（尽管干扰不被视为噪声）。在这第二类信道中随机编码的最优性是由于干扰可分辨性条件，该干扰可分辨性条件排除干扰对准，因此消除了对结构化码的需要。
2009-12-15 cs.IT math.IT
The Capacity of the Interference Channel with a Cognitive Relay in Very Strong Interference
具有认知中继的干扰信道由具有两个源-目的地对的经典干扰信道和具有源的消息的先验知识并辅助源的传输的附加认知中继组成。我们推导出一个新的外边界为这个通道使用的参数最初设计的“更有能力”的广播信道，并显示在“非常强的干扰”制度，一类的渠道，如果两个目的地解码两个消息的最优性没有损失的建议的外边界的可扩展性。该结果类似于经典干扰信道和认知干扰信道的“非常强干扰”容量结果，并且是具有认知中继的一般干扰信道的第一容量已知容量结果。
2011-02-16 cs.IT math.IT
Aligned Interference Neutralization and the Degrees of Freedom of the 2x2x2 Interference Channel
我们表明，2x2x2干扰信道，即，由两个2用户干扰信道的级联形成的多跳干扰信道对于时变或固定信道系数，对于几乎所有的信道系数值都实现了2DoF的最小切割外边界值。这一结果的关键是一个新的想法，称为对齐干扰中和，它提供了一种方法来对齐干扰项在每一跳的方式，允许他们在空中消除在最后一跳。
2010-12-10 cs.IT math.IT
Capacity Region of Vector Gaussian Interference Channels with Generally Strong Interference
如果对于所有输入分布，接收器可以完全解码干扰，则干扰信道被称为具有强干扰。强干扰的这种定义适用于离散无记忆、标量和矢量高斯干扰信道。然而，存在可能不满足强干扰条件的矢量高斯干扰信道，但是对于该矢量高斯干扰信道，仍然可以通过联合解码信号和干扰来实现容量。这种干扰一般称为强干扰。推导了矢量高斯干扰信道具有普遍强干扰的充分条件。还确定了总速率容量和容量区域的边界点。
2011-08-04 cs.IT math.IT
Interference Alignment on the Deterministic Channel and Application to Fully Connected AWGN Interference Networks
针对$K$用户干扰信道的确定性信道模型构造了干扰对齐示例。然后将确定性信道示例转换为高斯设置，创建具有单个天线节点、实的、非零的和恒定的信道系数并且没有传播延迟的完全连接的高斯$K$用户干扰网络的第一已知示例，其中实现了自由度外界。在基于传播延迟的干扰对准示例和确定性信道模型之间进行类比，确定性信道模型也允许2用户$X$信道的类似构造。
2007-11-16 cs.IT math.IT
Capacity of Symmetric K-User Gaussian Very Strong Interference Channels
本文研究了具有K个发射机和K个接收机的对称K用户高斯干扰信道。一个“非常强”的干扰制度，推导出此信道设置。“非常强”的干扰状态是其中干扰信道的容量区域与没有干扰的信道的容量区域相同的状态。在这种情况下，干扰可以被所有接收机完美地消除，而不会招致任何速率惩罚。还提出了用于示例对称K用户确定性干扰信道的“非常强”干扰条件。
2008-08-17 cs.IT math.IT
The K-User Interference Channel: Strong Interference Regime
本文解决了网络信息论中一个长期存在的问题：“强干扰区对K用户干扰信道的推广是什么？"
2013-07-16 cs.IT math.IT
The Han-Kobayashi Region for a Class of Gaussian Interference Channels with Mixed Interference
针对一类混合干扰高斯干扰信道，提出了一种基于Sato非朴素频分的简单编码方案。可实现的区域被证明是相当于科斯塔的噪声区的单边高斯干扰信道。这允许间接证明，该简单可实现速率区域确实等效于具有高斯输入的Han-Kobayashi（HK）区域，并且对于具有混合干扰的这类高斯干扰信道具有分时。
2012-07-13 cs.IT math.IT
The Capacity Region of the 3-User Gaussian Interference Channel with Mixed Strong-Very Strong Interference
我们考虑3用户高斯干扰信道，并提供了一个外边界上的容量区域。在某些条件下，我们称之为混合强-甚强干扰条件，这个外界是可达到的。这些条件对应于在每个接收器处，一个发射器正在引起强干扰并且另一个正在引起非常强的干扰的情况。因此，我们描述了3用户干扰信道的容量区域与混合强-非常强的干扰。
2010-10-23 cs.IT math.IT
Capacity Regions and Sum-Rate Capacities of Vector Gaussian Interference Channels
针对甚强干扰和对齐强干扰，建立了矢量或多输入多输出高斯干扰信道的容量域。此外，针对Z干扰、噪声干扰和混合（对齐的弱/中间和对齐的强）干扰建立了和速率容量。这些结果推广了标量高斯干扰信道的已知结果。
2009-07-02 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
Channel Conditions for the Optimality of Interference Decoding Schemes for K-user Gaussian Interference Channels
Han-Kobayashi（HK）方案实现了K用户干扰信道（IC）的最佳已知可实现速率区域。简单的HK方案是具有高斯信令、没有分时和没有专用-公共功率分割的HK方案。简单HK方案的类别包括将干扰视为噪声（TIN）方案和涉及在每个接收机处的各种级别的干扰解码和消除的方案。我们推导出条件下，简单的HK计划实现一般K用户高斯IC的总容量。这些结果推广了现有的和容量的TIN计划类的简单HK计划的结果。
2019-01-21 cs.IT math.IT
Sum Capacity of the Gaussian Interference Channel in the Low Interference Regime
推导了两用户高斯干扰信道总容量的新上界。使用这些界限，它示出了，如果干扰水平低于一定的阈值，则将干扰视为噪声来实现总容量。
2008-01-02 cs.IT math.IT
Sum Capacity of MIMO Interference Channels in the Low Interference Regime
使用高斯输入并在接收机处将干扰视为噪声，最近已被证明是在低干扰状态（其中干扰水平低于某些阈值）下实现两用户单输入单输出（SISO）高斯干扰信道的总容量。在本文中，这样的低干扰制度的特点是多输入多输出（MIMO）高斯干扰信道。在直接和交叉信道增益矩阵上提供了条件，在该条件下，使用高斯输入并在接收机处将干扰视为噪声是实现和容量的条件。对于对称多输入单输出（MISO）和单输入多输出（SIMO）高斯干扰信道的特殊情况下，更明确的表达式为低干扰制度。特别地，表征低干扰状态的干扰电平的阈值与输入SNR以及直接和交叉信道增益向量之间的角度有关。它示出的低干扰制度可以是相当显着的MIMO干扰信道，与低干扰阈值至少一样大的直接和交叉信道增益矢量之间的角度的正弦的MISO和SIMO的情况。
2010-10-22 cs.IT math.IT
Noisy-interference Sum-rate Capacity of Parallel Gaussian Interference Channels
并行高斯干扰信道的和速率容量是通过在子信道上独立传输并在每个子信道中将干扰视为噪声来实现的，如果信道系数和功率约束满足一定的条件。该条件要求干扰是弱的，这是通常在例如，数字用户线传输。最优功率分配的特点是使用的和速率容量作为功率约束的函数。
2009-03-03 cs.IT math.IT
On the Achievability of Interference Alignment in the K-User Constant MIMO Interference Channel
研究了K用户MIMO干扰信道中的干扰对齐问题。针对发射天线数等于接收天线数（NT = NR = N）、发射机-接收机对数等于K = N + 1、所有干扰对齐复用增益均为1的情况，提出了一种新的构造性干扰对齐解的求解方法.该方法的核心包括解决一个特征值问题，其中包括所有干扰链路的信道矩阵。该过程提供了洞察信号向量空间对齐方案在有限维MIMO干扰信道中的可行性。
2009-04-28 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
Noisy-Interference Sum-Rate Capacity for Vector Gaussian Interference Channels
在矢量高斯干扰信道中，将干扰视为噪声，得到了信道达到和速率容量的新的充分条件，推广了已有的结果。得到了多输入单输出和单输入多输出情形下的更简洁的条件。
2011-08-03 cs.IT math.IT
The Diversity Multiplexing Tradeoff for Interference Networks
分析了干扰信道、X信道、Z干扰信道和Z信道等干扰网络的分集复用折衷问题。特别是，我们调查的影响率分裂和信道知识的发射机。我们还使用Z信道和Z干扰信道的DMT来提取对毫微微小区网络的“大声邻居”问题的见解。
2009-05-14 cs.IT math.IT
Joint Space Decomposition-and-Synthesis Theory for K-User MIMO Channels: Interference Alignment and DoF Region
研究了K用户MIMO干扰信道中干扰对齐的自由度问题。
2013-08-08 cs.IT math.IT
Low Complexity Opportunistic Interference Alignment in $K$-Transmitter MIMO Interference Channels
在本文中，我们提出了低复杂度的机会干扰对齐方法，在$K$发射机MIMO干扰信道，利用多用户分集。我们不假设在发射机处信道状态信息（CSI）的可用性。接收机需要反馈指示接收到的干扰子空间被对准的程度的模拟值。所提出的机会干扰对齐（OIA）实现了与传统OIA方案相当的和速率，但具有显著降低的计算复杂性。
2015-09-29 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
Interference Alignment at Finite SNR for Time-Invariant Channels
针对一类多用户时不变高斯干扰信道，基于格型干扰对齐理论，推导了一个可达速率域。结果是建立通过一个新的编码定理的两个用户的高斯多址信道中，两个用户使用一个单一的线性码。所处理的干扰信道的类别使得所有干扰信道增益是合理的。对于这类干扰信道，除了恢复已知的结果的自由度，一个明确的速率区域推导出有限的信号-噪声比，发光的性质，以前建立的渐近结果。
2011-06-19 cs.IT math.IT
Multiple-Antenna Interference Channel with Receive Antenna Joint Processing and Real Interference Alignment
我们考虑一个恒定的$K$ -用户高斯干扰信道与$M$天线在每个发射机和$N$天线在每个接收机，表示为一个$(K,M,N)$信道。基于同时丢番图近似的结果，提出了一种联合接收天线处理的干扰对齐方案。该方案用于为两个先前已知的结果提供新的证明，即1）$(K, N, N)$信道的总自由度（DoF）是$NK/2$ ;以及2）$(K, M, N)$信道的总DoF至少是$KMN/(M+N)$。我们还推导出$(K,N,N)$通道的DoF区域，以及$(K,M,N)$通道的DoF区域上的内界。
2013-01-27 cs.IT math.IT
The Generalized Degrees of Freedom of the Interference Relay Channel with Strong Interference
研究了强干扰下的干扰中继信道。一个高信号噪声比（SNR）的广义自由度（GDoF）的能力的表征。为此，一个新的GDoF上界推导出基于基因辅助的方法。GDoF的可扩展性基于协作干扰抵消。事实证明，即使中继-目的地链路较弱，中继也会增加GDoF。此外，与标准干扰信道相比，在强干扰状态下，GDoF不是干扰强度的单调递增函数。
2013-10-04 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
Approximate Capacity of a Class of Partially Connected Interference Channels
我们推导出一类三用户部分连通干扰信道容量区域的内界和外界。我们专注于拓扑结构的影响，干扰对齐，干扰和噪声之间的相互作用。我们考虑的代表性信道是具有明显干扰对准增益的信道。对于这些通道，Z通道类型的外部边界紧密到与容量的恒定间隙内。我们提出了近最佳的可实现的方案的基础上率分裂和晶格对齐。
2017-02-13 cs.IT math.IT
Grouping Based Blind Interference Alignment for $K$-user MISO Interference Channels
提出了一种基于交错天线切换的盲干扰对齐算法。与信道在BIA符号扩展周期期间保持恒定的理想假设相反，当信道的相干时间相对较短时，信道系数可以在给定符号扩展周期期间改变。为了在真实信道假设下完美地执行BIA，我们针对$K$用户干扰信道提出了一种基于分组的超符号结构，该结构可以根据给定的相干时间来调整超符号长度。证明了通过适当的分组可以显著地减小超符号长度。此外，它也表明，分组为基础的超符号实现更高的自由度比传统的方法与给定的相干时间。
2015-04-28 cs.IT math.IT
An Achievable Rate Region for Three-Pair Interference Channels with Noise
本文提出了一种适用于有噪声的三用户对干扰信道的可达速率域。所考虑的信道类别以与Telatar-Tse噪声两对干扰信道概括El Gamal-Costa内射信道相同的方式概括三对确定性干扰信道（3-DIC）。具体地，在组合干扰信号影响期望信号之前，引入作用于组合干扰信号的任意噪声。此类通道包括高斯情况。速率区域包括3-DIC容量区域上最著名的内界，主导将干扰视为噪声，并且对于两对情况包含Han-Kobayashi区域。
2012-05-22 cs.IT math.IT
Zero vs. epsilon Error in Interference Channels
传统的多源、多终端干扰信道的研究通常允许通信中的错误概率为零。受网络编码研究的启发，本文研究了在干扰信道环境下坚持零差错通信时，量化速率损失的问题。
2013-07-28 cs.IT math.IT
A New Capacity Result for the Z-Gaussian Cognitive Interference Channel
基于多天线广播信道的容量，提出了一种新的高斯认知干扰信道的外界估计方法。然后，它表明，对于Z通道，即，当次接收机没有受到干扰而主接收机受到强干扰时，所提出的外边界不仅是已知边界中最紧的，而且对于足够强的干扰实际上是可实现的。后者是一种新的容量结果，从数值评估来看，似乎可以推广到更大的（即，非Z）类高斯信道。
2011-02-16 cs.IT math.IT
Interference Channels With Arbitrarily Correlated Sources
本文研究了任意相关信源在干扰信道上的通信问题。本文给出了一对相关信源在离散无记忆干扰信道中无损传输的充分条件。对于独立的信源，该充分条件降低到干扰信道的Han-Kobayashi可达速率区域。对于一个特殊的相关结构（在Slepian-Wolf，1973年的意义上），所提出的区域减少到已知的可实现的区域的干扰信道与公共信息。一个简单的例子表明，分离的方法，与Slepian-Wolf编码，其次是最佳的信道编码，是严格的次优。
2009-11-10 cs.IT math.IT
On Layered Erasure Interference Channels without CSI at Transmitters
本文研究了一种两用户干扰信道的分层擦除模型，它可以看作是高斯衰落干扰信道的简化形式。假设信道状态信息（CSI）仅在接收端可用而在发送端不可用。在这样的假设下，一个外边界推导出这样的干扰信道的容量区域。新的外部边界在许多情况下都很紧。对于剩余的开放情况，外部边界扩展了以前的结果。
2016-01-24 cs.IT math.IT
Interference Alignment and the Degrees of Freedom for the K User Interference Channel
虽然K个用户干扰信道的最公知的外边界规定不可能有多于K/2个自由度，但是已经证明，通常具有任意数量用户的恒定干扰信道只有一个自由度。在本文中，我们探索的空间自由度每正交的时间和频率维度的K个用户的无线干扰信道的信道系数采取不同的值跨频隙，但在时间上是固定的。我们回答五个密切相关的问题。首先，我们表明，K/2自由度可以通过信道设计来实现，即，如果允许节点选择最佳的常数，有限和非零信道系数值。其次，我们证明，如果信道系数不能由节点控制，而是由自然选择，即，从连续分布中随机抽取，K个用户干扰信道的空间自由度的总数几乎肯定是每个正交时间和频率维度的K/2。因此，由于对干扰信道上的发送和接收信号的分布式处理，仅损失了一半的空间自由度。第三，我们表明，干涉对齐和迫零足以实现所有的自由度在所有情况下。第四，我们表明，自由度$D$直接导致$\mathcal{O}(1)$容量表征的形式$C(SNR)=D\log(1+SNR)+\mathcal{O}(1)$的多址信道，广播信道，2用户干扰信道，2用户MIMO X信道和3用户干扰信道与M>1个天线在每个节点。第五，我们表征的自由度的好处，从认知共享的消息上的3个用户的干扰信道。
2007-07-11 cs.IT math.IT
A New Outer Bound and the Noisy-Interference Sum-Rate Capacity for Gaussian Interference Channels
提出了高斯干扰信道容量域的一个新的外界。该界结合并改进了现有的基因辅助方法，并给出了本文定义的噪声干扰的总速率容量。具体地说，它表明，如果信道系数和功率约束满足一个简单的条件，那么在每个接收机的单用户检测是速率和最优的，即，将干扰视为噪声不会导致性能损失。这是第一个具体的（有限的信号噪声比）容量的高斯干扰信道的弱到中等干扰的结果。此外，对于某些混合（弱和强）干扰的情况下，新的外部边界给出了容量区域的角点。
2007-12-13 cs.IT math.IT
On the Capacity Region and the Generalized Degrees of Freedom Region for the MIMO Interference Channel with Feedback
在本文中，我们研究了反馈对两个用户MIMO干扰信道的影响。具有反馈的MIMO干扰信道的容量区域的特征在于在恒定比特数内，其中该常数与信道矩阵无关。此外，它示出的MIMO干扰信道的反馈和它的互易干扰信道的容量区域是在一个恒定的比特数。最后，给出了带反馈MIMO干扰信道的广义自由度域的特征。
2013-09-14 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
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
Interference Channels with Destination Cooperation
干扰是无线信道的基本特征。为了更好地理解协作在干扰管理中的作用，研究了两用户高斯干扰信道，在该信道中，目的节点可以通过同时进行发送和接收来进行协作。该信道的总容量被表征为恒定比特数。所采用的编码方案建立在Han和Kobayashi（1981）的叠加方案上，用于没有合作的两个用户干扰信道。新的上限和能力也来自。
2010-11-06 cs.IT math.IT
Binary Fading Interference Channel with No CSIT
本文研究了双用户二进制衰落（或擦除）干扰信道的容量区域，其中发射机不知道信道状态信息。我们开发了新的内界和外界这个问题。我们确定三个政权的基础上的信道参数：弱，温和，强干扰制度。有趣的是，这类似于两用户高斯干扰信道的广义自由度，其中发射机具有完美的信道知识。我们表明，对于弱干扰制度，作为擦除处理干扰是最佳的，而对于强干扰制度，解码干扰是最佳的。对于适度的干扰制度，我们提供了新的内部和外部边界。内界的基础上修改的韩小林计划的擦除通道，增强分时。我们研究了我们的内界和我们的外界之间的差距为适度的干扰制度，并比较我们的结果的高斯干扰信道。推导新的外边界有三个主要步骤。我们首先创建一个收缩通道，与原始通道相比，它具有更少的状态，以便使分析易于处理。然后，我们证明了相关引理，显示了一个外边界上的容量区域的收缩通道也作为一个外边界的原始通道。最后利用条件熵泄漏引理，我们推导出收缩信道容量区域的外界。
2017-03-24 cs.IT math.IT
Outer Bounds for the Interference Channel with a Cognitive Relay
在本文中，我们首先提出了一个外边界的一般干扰信道与认知中继，即，具有在干扰信道中发送的两个独立消息的非因果知识的中继。该外部边界通过对某些信道输入进行置零而减小到确定性广播信道和确定性认知干扰信道的容量区域。然而，它并没有减少到某些确定性干扰信道的容量是已知的。因此，我们随后收紧其输出满足“可逆性”条件的通道的界限。该第二外部界限现在减少到这种特殊类别的确定性干扰信道的容量。利用干扰的特殊结构，进一步收紧了具有认知中继的高斯干扰信道的高信噪比确定性近似的第二个外界。我们提供了一个例子，表明这第三界是紧密的，至少在某些参数制度的高信噪比确定性近似的高斯信道。另一个例子表明，在非认知发射机之间没有直接链路的特殊情况下，第三个界限是容量。
2010-05-18 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 Symmetric Feedback Capacity of the K-user Cyclic Z-Interference Channel
K用户循环Z干扰信道对第k个发射机以循环方式仅对第（k-1）个接收机造成干扰的情况进行建模，例如，第一发射机仅对第K个接收机造成干扰。针对高斯循环Z干扰信道，研究了无噪声反馈对信道容量的影响。为此，对称反馈能力的线性移位确定性循环Z-干扰信道（LD-CZIC）的特点是完全为所有的干扰制度。使用的线性确定性信道模型的见解，高斯循环Z干扰信道的对称反馈容量的特点是在一个恒定的比特数。作为一个副产品的恒定间隙的结果，对称广义自由度反馈的高斯循环Z-干扰信道的特点。这些结果突出了线性和高斯信道模型的对称反馈容量是K的一般函数，用户的数量。此外，由于反馈而获得的容量增益随着K的增加而减小。
2012-12-21 cs.IT math.IT
Topological Interference Management with Alternating Connectivity: The Wyner-Type Three User Interference Channel
在三用户干扰信道的干扰管理与交替连接，只有拓扑知识的发射机被认为是。该网络具有Wyner型信道风味，即，对于每个连通性状态，接收机除了它们的期望信号之外还观测到至多一个干扰信号。推导了自由度自由度的上界和下界。从一个计划的基础上联合编码的交替状态的下限。在连通性状态之间均匀分布的情况下，示出了信道具有2+ 1/9 DoF。与在每个状态上单独编码相比，这提供了DoF的增加，这仅实现了2个DoF。
2013-10-09 cs.IT math.IT
On Achievable Rates for Non-Linear Deterministic Interference Channels
本文扩展了文献中的干扰对齐更一般类的确定性信道，其中包括非线性的输入输出关系。发现对准的概念自然地延伸到这些确定性干扰信道，并且在许多情况下，所实现的自由度（DoF）可以被示出为是最优的。
2010-01-14 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
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
Rate Region Frontiers for n-user Interference Channel with Interference as Noise
本文提出了可实现的速率区域边界的n用户干扰信道时，没有合作的发送端，也没有在接收端。假设接收机将干扰视为加性热噪声，并且不采用多用户检测。在这种情况下，发现n个用户干扰信道的速率区域边界是维度n-1的n个超曲面边界的并集，其中每个超曲面边界的特征在于具有以全功率发射的发射机之一。本文还发现的条件，确定凸性或凸性的边界的情况下，两个用户的干扰信道，并讨论了当一个分时的方法应采用与具体的结果有关的两个用户的对称信道。
2010-08-20 cs.IT math.IT
Interference Alignment Under Limited Feedback for MIMO Interference Channels
虽然干扰对准方案已被用来实现$K$ -用户干扰信道的全复用增益，但到目前为止进行的分析主要集中在全局信道知识在网络的每个节点处可用的情况下。本文考虑的问题，每个接收机知道它的信道从所有的发射机和反馈这个信息使用有限数量的比特到所有其他终端。特别地，提出并分析了复合格拉斯曼流形上的信道量化。它示出，对于$K$ -用户多输入，多输出（MIMO）干扰信道，当发射机使用的干扰对齐策略，如果通过这种有限的反馈获得的量化信道估计是完美的，可以实现干扰信道的自由度的全和自由度，只要反馈比特率缩放足够快的信噪比。此外，这仅仅是可实现的自由度区域与允许不相同的用户反馈速率缩放之间的连续折衷的一个极端点。可以看出，任何一个用户的反馈速率的较慢缩放导致该用户单独的自由度明显更少。
2009-11-29 cs.IT math.IT
Bargaining over the interference channel
在本文中，我们分析了干扰信道作为一种冲突的情况。这种观点意味着利率区域中的某些点对其中一个参与者来说是不合理的。因此，根据博弈论的考虑，这些点不能被认为是可以实现的。然后，我们建议使用纳什讨价还价的解决方案作为一种工具，提供首选点的边界上的博弈论利率区域。我们提供了使用FDM可实现速率区域的2x2干涉信道的分析。我们还概述了如何将我们的结果推广到其他可实现的速率区域的干扰信道以及多址接入信道。关键词：频谱优化，分布式协调，博弈论，干扰信道，多址信道。
2006-03-26 cs.IT math.IT
Interference Channels with Source Cooperation
合作管理干扰的作用-无线信道的一个基本特征-研究通过研究两个用户的高斯干扰信道的源节点可以在全双工发送和接收。该信道的总容量在恒定比特数的间隙内获得。所使用的编码方案建立在Han和Kobayashi（1981）的叠加方案上，用于无合作的两用户干扰信道。新的上限和能力也来自。同样的编码方案，以获得对称的两个用户高斯干扰信道的和容量与无噪声反馈在一个恒定的间隙。
2010-11-06 cs.IT math.IT
State of the cognitive interference channel: a new unified inner bound
干扰信道的容量区域，其中一个发射机非因果地知道另一个的消息，称为认知干扰信道，自2005年成立以来一直保持开放。一些微妙的不同的可实现的速率区域和外部边界已被推导出来，其中一些在特定条件下是紧的。在这项工作中，我们提出了一个新的统一的离散无记忆认知干扰信道的内界。我们明确地表明，它包括所有已知的离散无记忆可实现的速率区域作为特殊情况。提出的可达区域最近被用于推导一般确定性认知干扰信道的容量区域，因此也是高斯认知干扰信道的线性高信噪比确定性近似。然后，使用高信噪比确定性近似来获得高斯认知干扰信道的容量，其容量在1.87比特以内。
2010-03-19 cs.IT math.IT
