Entropy-Constrained Maximizing Mutual Information Quantization
本文研究了二进制输入离散无记忆信道的输出量化问题，即在输出量化熵受限的情况下，使输入与量化输出之间的互信息最大化.介绍了一种多项式时间算法，可以找到真正的全球最佳量化器。这些结果适用于具有任意数量的量化输出的二进制输入通道。最后，我们将这些结果扩展到二进制输入连续输出通道，并给出了一个充分条件，使得一个单一的阈值量化器是一个最佳的量化器。理论结果和数值结果证明我们的技术。
2020-01-07 cs.IT math.IT
Cache-Enabled Physical-Layer Security for Video Streaming in Wireless Networks with Limited Backhaul
在本文中，我们调查的第一次无线网络的物理层安全（PLS）的无线缓存的好处。特别地，提出了一种用于具有受限回程容量的蜂窝视频流的实现功率高效PLS的高速缓存方案。通过经由高速缓存和回程加载两者跨基站（BS）的子集共享视频数据，根据高速缓存状态、信道条件和回程容量来动态地启用若干BS的安全协作传输。因此，高速缓存减少了容量受限的回程链路上的数据共享开销。更重要的是，缓存引入了额外的安全自由度，并实现了高能效设计。我们调查的最佳缓存和传输策略，以最大限度地减少总发射功率，同时提供服务质量（QoS），并保证视频传输过程中的保密性。提出了一个两阶段非凸混合整数优化问题，分别对离线视频缓存阶段的缓存策略和在线视频分发阶段的协作传输策略进行优化.由于该问题是NP-难的，针对低复杂度的缓存训练和分发控制分别提出了次优多项式时间算法。最优性的充分条件下，所提出的计划获得全局最优解，也提供了。仿真结果表明，所提出的方案具有较低的秘密中断概率和较高的功率效率。
2016-12-04 cs.IT math.IT
Asymptotics of input-constrained binary symmetric channel capacity
本文研究了二进对称信道（BSC）中噪声约束容量的经典问题，即输入序列是从一个约束集合中选取的序列的BSC的容量问题。受Ordentlich和Weissman [In Proceedings of IEEE信息论Workshop（2004）117- 122]的结果的启发，我们推导出当马尔可夫链通过BSC时观察到的隐马尔可夫链的熵率的渐近公式（当噪声参数小时）。利用这一结果，我们建立了当噪声参数趋于零时，输入过程为不可约有限型约束的BSC的容量的渐近公式。
2009-08-10 cs.IT math.IT math.PR
Rate Adaptation in Delay-Sensitive and Energy-Constrained Large-Scale IoT Networks
本文研究能量受限和时延敏感的大规模IoT网络中反馈对速率自适应的影响，提出基于随机几何与排队论的时空框架，优化闭环与开环方案的数据分片及重复策略，并量化反馈对可靠性、延迟和能耗的作用。
2024-01-09 cs.IT eess.SP math.IT
Two dimensional RC/Subarray Constrained Codes: Bounded Weight and Almost Balanced Weight
在这项工作中，我们研究了两种类型的二维二进制数组的约束。特别地，给定$p,ε>0$，我们研究了（i）$p$有界约束：一个大小为$m$的二进制向量被称为$p$有界的，如果它的权重至多为$pm$，以及（ii）$ε$平衡约束：一个大小为$m$的二进制向量被称为$ε$平衡的，如果它的权重在$[(0.5-ε)*m,(0.5+ε)*m]$之内.这种约束在一些数据存储系统中是至关重要的，这些数据存储系统将信息数据视为二维（2D）而不是一维（1D），诸如交叉电阻存储器阵列和全息数据存储。在这项工作中，有效的编码/解码算法的二进制阵列，使重量约束（无论是$p$ -有界约束或$ε$ -平衡约束）是强制执行的每一行和每一列，被视为二维行列（RC）约束码，或在每个子阵列，被视为二维子阵列约束码。虽然在文献中已经提出了低复杂度的设计，主要集中在二维RC约束码，其中$p = 1/2$和$ε= 0$，这项工作提供了有效的编码方法，工作的二维RC约束码和二维子阵列约束码，更重要的是，该方法适用于任意值的$p$和$ε$。此外，对于某些值的$p$和$ε$，我们表明，对于足够大的数组大小，存在线性时间编码/解码算法，招致最多一个冗余位。
2022-08-19 cs.IT math.IT
The New Multi-Edge Metric-Constrained PEG/QC-PEG Algorithms for Designing the Binary LDPC Codes With Better Cycle-Structures
低密度奇偶校验码（LDPC码）的设计中，如何获得更好的循环结构仍然是一个挑战。本文首先提出了两种度量标准，将渐进边增长（PEG）算法和近似循环外信息度（ACE）约束的PEG算法统一为一种集成算法，称为度量约束PEG算法（M-PEGA）。在此基础上，提出了多边尺度约束PEG算法（MM-PEGA）。具有边试验的MM-PEGA，例如正整数$r$，称为$r$ -边M-PEGA，其通过选择$r$ -边局部围长最优的校验节点来构造非准循环（non-QC）LDPC码图的每个边。此外，为了设计具有任意预定义有效设计参数的QC-LDPC码，以及检测甚至避免QC-PEG算法设计的QC-LDPC码中不可检测的环的产生，最后提出了多边缘度量约束的QC-PEG算法（MM-QC-PEGA）。仿真结果表明，增加MM-PEGA/MM-QC-PEGA的边试验次数，对MM-PEGA/MM-QC-PEGA设计的LDPC码的循环结构和误码性能有积极的影响。
2016-05-17 cs.IT math.IT
Non-Binary Constrained Codes for Two-Dimensional Magnetic Recording
二维的【形】磁记录（TDMR）技术承诺每平方英寸$10$太比特的存储密度。然而，当轨道被挤压在一起时，存储在二维的【形】（TD）网格中的比特遭受来自同一轨道中的相邻比特的符号间干扰（ISI），以及来自相邻轨道中的附近比特的轨道间干扰（ITI）。如果一个位被隔离在一个$3 \times3$正方形的中间，并被它的补码（水平和垂直方向）包围，那么它很可能被错误地读取。我们提高了TDMR系统的可靠性，通过设计二维的【形】约束代码，防止这些平方隔离模式。我们利用TD读头的工作方式来设计我们的代码，我们专注于TD读头，从三个相邻的轨道收集信号。我们表示的二维的【形】平方隔离约束作为一个一维约束的八个非二进制符号的字母表。我们使用这种新的表示法来构造一个非二进制的字典序约束代码，其中三分之一的信息位是不受约束的。我们的TD约束码是实现容量的，并且以小于$3\%$的冗余度和适度的复杂度实现数据保护。
2020-05-22 cs.IT eess.SP math.IT
When Information Is Not Enough: Accuracy-Constrained Thermodynamic Costs of Binary Classification
Fudan University（复旦大学）
本文证明仅凭互信息阈值不足以确定物理分类代价，通过构造有界速率协议和传输边界，揭示精度约束下熵产生存在信息论无法捕捉的额外物理成本。
2026-10-02 cs.IT math.IT
Bounds on the Feedback Capacity of the $(d,\infty)$-RLL Input-Constrained Binary Erasure Channel
本文考虑输入受限的二进制擦除信道（BEC）与因果，无噪声反馈。信道输入序列遵守$(d,\infty)$ -游程长度受限（RLL）约束，即，任何一对连续的$1$必须至少被PDMATHABMOPDMATHABMP分隔开。我们推导出该信道的反馈容量的上界和下界，对于所有$d\geq 1$，由下式给出：$\max\limits_{δ\in [0,\frac{1}{d+1}]}R(δ) \leq C^{\text{fb}}_{(d\infty)}(ε) \leq \max\limits_{δ\in [0,\frac{1}{1+dε}]}R(δ)$，其中函数$R(δ) = \frac{h_b(δ)}{dδ+ \frac{1}{1-ε}}$，其中$ε\in [0,1]$表示信道擦除概率，并且$h_b(\cdot)$是二进制熵函数。我们注意到，对于$d=1$的情况，我们的边界是紧的（参见Sabag等人。（2016）），此外，我们证明了对于$d=2$的情况，反馈容量等于$ε\in [0,1-\frac{1}{2\log(3/2)}]$具有擦除的非因果知识的容量。对于$d>1$，我们的界限与Peled et al.（2019）中导出的非因果能力（作为反馈能力的上限）不同，只是在最大化的领域。本文中的方法遵循Sabag等人（2017），通过基于有限$Q$ -图上支持的输出分布导出反馈容量的单字母界限，$…
2021-02-18 cs.IT math.IT
On information rates over a binary input channel
我们研究了带限加性高斯白噪声（AWGN）信道中的通信系统，其中发射机输出被约束为对称二进制（双极性）。在这项工作中，我们改进了原来的Ozarov-Wyner-Ziv（OWZ）的容量下限，通过引入新的可扩展性计划，这是基于峰值功率约束脉冲幅度调制的研究OWZ计划的两个优点。我们的计划实现了适度提高的信息速率，这样做的二进制信号的符号转换少得多。基于双极性信号的频谱约束的已知上限和我们可实现的下限之间的差距被减小到0.93比特每奈奎斯特间隔在高信噪比。
2021-10-06 cs.IT math.IT
Bounds on the Size and Asymptotic Rate of Subblock-Constrained Codes
由于子块约束码在不同领域的应用，其研究近年来得到了广泛的关注。我们提出了两类子块约束码的大小和渐近速度的界。第一类是二进制常数子块组合码（CSCC），其中每个码字被划分为大小相等的子块，并且每个子块具有相同的固定权重。第二类是二进制子块能量约束码（SECC），其中每个子块的重量超过给定的阈值。我们提出了新的上限和下限的代码大小和渐近速率的二进制CSCC和SECC。对于一个固定的子块长度和小的相对距离，我们证明了CSCC（分别）的渐近速率。SECC）严格低于恒定重量码（CWC）的相应速率（分别为重码（HWC））。此外，对于具有高权重和低相对距离的代码，我们证明了CSCC的渐近速率严格低于SECC的渐近速率，这与CWC的渐近速率等于HWC的渐近速率形成对比。我们还对Chee等人（2014）关于渐近CSCC率的早期结果进行了校正。此外，我们提出了几个数值例子比较率CSCC和SECC与那些恒重码和重量级码。
2017-01-18 cs.IT math.IT
Communications, Caching and Computing for Mobile Virtual Reality: Modeling and Tradeoff
无线虚拟现实（VR）正在成为5G网络的重要用例。沉浸式VR体验要求以超低延迟传输大量数据，因此需要超高的传输速率。这一挑战可以在很大程度上通过被称为移动边缘计算（MEC）的最新网络架构来解决，该架构在无线网络的边缘实现了缓存和计算能力。本文提出了一种新的基于MEC的移动VR交付框架，该框架能够提前缓存部分视场（FOV），并在移动VR设备上运行某些后处理程序。为了优化移动VR设备的资源分配，我们制定了一个联合缓存和计算决策问题，以最小化平均所需的传输速率，同时满足给定的延迟约束。当FOV是均匀的，我们得到了一个封闭形式的表达的最佳联合政策，揭示了有趣的通信缓存计算权衡。当视场不均匀时，通过将问题转化为线性约束的不定二次规划问题，然后应用凹凸规划方法，得到了该问题的局部最优解。数值结果表明，所提出的移动虚拟现实交付框架在节省通信带宽，同时满足低延迟要求的巨大承诺。
2018-06-23 cs.IT math.IT
Constrained Higher-Order Binary Optimization for Wireless Communications Systems Using Ising Machines
本文提出一种基于增广拉格朗日法和泰勒展开的迭代算法，利用Ising机器求解无线通信中带不等式约束的高阶二进制优化问题，并在可重构智能表面相位优化案例中验证其性能优于启发式基准。
2025-09-24 cs.IT math.IT
Properties and constructions of constrained codes for DNA-based data storage
我们描述的属性和构造的约束为基础的代码为DNA为基础的数据存储占最大的重复长度和AT/GC平衡。我们提出的算法计算的序列的数量的最大重复长度和AT/GC平衡约束。我们描述了用于将二进制游程长度有限和/或平衡字符串翻译成DNA链的例程，并计算这些例程的效率。我们表明，AT/GC平衡码的实现是直接完成与二进制平衡码。我们提出的代码，占最大重复长度和AT/GC平衡。我们计算的二进制和一个完全成熟的四元方法之间的冗余差异。
2018-12-14 cs.IT eess.SP math.IT
Generalized Sphere-Packing Bound for Subblock-Constrained Codes
我们将广义球填充界应用于两类子块约束码。A la Fazeli et al.（2015），我们利用自同构显著减少了相关线性规划问题中的变量数量。特别是，我们研究了二进制常数子块合成码（CSCC），其特征在于每个子块中的1的数量是恒定的，和二进制子块能量约束码（SECC），其特征在于每个子块中的1的数量超过一定的阈值的属性。对于CSCC，我们表明，优化问题相当于找到最小的$N$变量，其中$N$是独立的子块的数量。然后，我们提供了封闭形式的解决方案的广义球包装界的单，双纠错CSCC。对于SECC，我们提供了封闭形式的解决方案，在某些特殊情况下的广义球包装界的单一错误。我们还获得了改进的界限CSCC和SECC的最佳渐近速率，并提供数值例子来突出的改进。
2019-01-02 cs.IT math.IT
Constrained Optimal Querying: Huffman Coding and Beyond
众所周知，霍夫曼编码在某些决策问题中是有用的，这些决策问题涉及最小化（自由选择的）查询的平均数量以确定未知的随机变量。然而，在查询更受约束的问题中，原始的霍夫曼编码不再起作用。在本文中，我们提出了一个通用的模型来描述这些问题和两个编码方案：一个是基于霍夫曼，另一个称为GBSC（贪婪二进制分离编码）。我们证明了GBSC的最优性，通过归纳二进制决策树，告诉我们，GBSC是至少一样好的香农编码。然后，我们比较了基于这两个代码的两个算法，通过测试他们与两个问题：DNA检测和1-player战舰，并发现这两个都是体面的近似算法，与基于霍夫曼的算法给出了一个预期的长度的1.1倍，真正的最优DNA检测问题，和GBSC产生的平均查询次数的1.4倍，理论上的最优1-player战舰。
2022-10-08 cs.IT math.IT
Learning Selective Merge Policies for Deadline-Constrained Coded Caching via Deep Reinforcement Learning
Amirhossein Yousefiramandi（阿米尔霍塞因·尤塞菲拉曼迪）
针对截止时间约束的编码缓存问题，提出基于深度强化学习的选择性合并策略，通过近端策略优化训练策略网络，在广播包过期率和效率上优于SACM++。
2026-05-22 cs.AI cs.IT cs.NI
