Capacity Results for Block-Stationary Gaussian Fading Channels with a Peak Power Constraint
我们考虑一个峰值功率受限的单天线块平稳高斯衰落信道的发射机和接收机都不知道的信道状态信息，但都知道的信道统计。该模型包含了大多数以前研究的高斯衰落模型。我们首先计算的渐近信道容量在高信噪比制度和信道容量的行为严重依赖于信道模型。对于特殊情况下，衰落过程是由符号固定的，我们还揭示了一个基本的码字长度，通信速率和解码错误概率之间的相互作用。具体来说，我们表明，码字长度必须与SNR的规模，以保证通信速率可以增长与SNR有界的解码错误概率，我们找到了一个必要条件的码字长度的增长率。我们还推导出每单位能量的容量的表达式。此外，我们表明，每单位能量的容量是可以实现的使用时间的ON-OFF信令与最佳分配的ON符号，其中最佳的ON符号分配方案可能取决于峰值功率约束。
2006-05-30 cs.IT math.IT
On the Unicast Capacity of Stationary Multi-channel Multi-radio Wireless Networks: Separability and Multi-channel Routing
第一个结果是关于固定多信道多无线电无线网络的单播容量的可分离性，即，这种网络的容量是否等于相应的单信道单无线电无线网络的容量之和。对于任意网络模型和随机网络模型，给定信道分配，可分性属性并不总是成立。然而，如果每个节点处的无线电接口的数量等于信道的数量，则分离性属性成立。第二个结果是关于多信道路由的影响（即，通过多个信道而不是通过单个信道路由比特）。对于两种网络模型，在两种路由方案下以信道分配为条件的网络容量并不总是相等的，但是如果每个节点处的无线电接口的数量再次等于信道的数量，则两种路由方案产生相等的网络容量。
2009-12-26 cs.IT math.IT
On the Feedback Capacity of Power Constrained Gaussian Noise Channels with Memory
对于具有有限阶$L$的有理噪声功率谱的平稳加性高斯噪声信道，在平均信道输入功率约束下，我们得到了反馈容量的两个新结果。首先，我们证明了一个非常简单的反馈相关的高斯-马尔可夫源实现的反馈能力，卡尔曼-布西滤波是最佳的反馈处理。基于这些结果，我们开发了一种新的方法，用于优化信道输入，通过使用动态规划方法，分解成$n$顺序相同的优化问题，其中每个阶段涉及优化$O(L^2)$变量的计算，以实现覆盖庞布拉块长度$n$反馈容量。其次，我们推导出固定反馈相关源的显式最大信息率。一般来说，估计平稳源的最大信息率只需要通过简单的非线性规划求解几个方程。对于一阶自回归和/或移动平均（ARMA）噪声信道，这种优化承认一个封闭形式的最大信息速率公式。固定源的最大信息速率是反馈容量的下限，并且如果长期存在的猜想，即固定源实现反馈容量成立，则它等于反馈容量。
2007-01-16 cs.IT math.IT
Capacity Analysis for Spatially Non-wide Sense Stationary Uplink Massive MIMO Systems
信道测量结果表明，在大规模MIMO信道中，显著的空间非广义平稳特性增加。沿基站阵列经历显著的参数变化，诸如在每个天线处的平均接收能量，以及撞击在阵列的不同部分上的信号的到达方向。在本文中，提出了一种新的信道模型来描述这种空间非平稳性在大规模MIMO信道的概念，部分可见集群和完全可见集群。此外，推导了新模型的遍历和容量上界的封闭表达式，并分析了空间非平稳性对和容量的影响。分析表明，对于非同独立分布（i.i.d.）在瑞利衰落信道中，非平稳性通过使信道特征值更均匀地扩展而有利于总容量。具体地，更多的部分可见集群、更小的集群可见区域和更大的天线阵列都可以帮助产生良好调节的信道，并且有益于总容量。这显示了在非独立同相天线中使用大型天线阵列的优点。信道：总容量不仅受益于更高的阵列增益，而且受益于空间上更不稳定的信道。数值结果证明了我们的分析和上界的严密性。
2016-03-26 cs.IT math.IT
Exponent Function for Stationary Memoryless Channels with Input Cost at Rates above the Capacity
针对带输入代价的平稳无记忆信道，证明容量以上速率时正确解码概率指数衰减，并给出有限输入输出集合下的最优指数函数，采用基于信息谱的递归方法。
2025-09-25 cs.IT math.IT
Delayed Feedback Capacity of Stationary Sources over Linear Gaussian Noise Channels
我们考虑一个线性高斯噪声信道与延迟反馈。假设信道噪声是ARMA（自回归和/或移动平均）过程。我们将高斯噪声信道转化为白噪声的码间干扰信道，并证明了原始信道的延迟反馈等价于导出信道的瞬时反馈。通过推广先前开发的高斯信道与瞬时反馈的结果，并将其应用到派生的符号间干扰信道，我们表明，条件上的延迟反馈，条件高斯-马尔可夫源实现的反馈能力和马尔可夫记忆长度确定的噪声谱阶和反馈延迟。卡尔曼-布西滤波器被证明是最佳的处理反馈。根据信道输入功率约束和反馈环中所用Kalman-Bucy滤波器的Riccati方程的稳态解，导出了平稳信源的最大信息速率。
2007-01-16 cs.IT math.IT
A Formula for the Capacity of the General Gel'fand-Pinsker Channel
我们考虑的凝胶'fand-Pinsker问题，其中的通道和状态是一般的，即，可能是非平稳的、非无记忆的和非遍历的。利用信息谱方法和对Wyner的背负编码引理的一个非平凡修正，证明了该容量可以表示为一个关于谱内互信息率和谱超互信息率之差的最优化.我们考虑各种专业化，包括信道和状态是无记忆的，但不一定是固定的情况。
2014-04-16 cs.IT math.IT
Feedback Capacity of Gaussian Channels Revisited
在本文中，我们重新审视的问题，找到高斯反馈信道的平均容量。首先，我们考虑的问题，找到模拟高斯噪声信道的平均容量的噪声具有任意的频谱密度。我们引入了一种新的方法来解决这个问题，我们解决了有限数量的传输，然后考虑无限数量的传输的限制。此外，我们考虑了有限记忆平稳高斯噪声的重要特殊情况。我们表明，在平稳的信道容量可以通过解决一个半定的计划，因此计算上听话。我们也给出了新的证明和结果的非平稳的解决方案，桥梁之间的差距在文献中的结果的平稳和非平稳反馈信道容量。结果表明，线性反馈策略是最优的。类似于平稳问题的解决方案，它表明，最佳的线性策略是传输的信息符号的线性组合进行通信和噪声过程的状态的估计误差的创新。
2019-01-23 cs.IT math.IT math.OC
Source-Channel Coding and Separation for Generalized Communication Systems
我们考虑在接收端具有信道状态信息（CSIR）的非遍历复合信道上平稳和遍历信源的传输。之前，我们介绍了替代容量定义香农容量，包括容量与停电和预期的容量。这些广义定义放宽了香农容量的约束，即所有传输的信息必须在接收机处解码。在这项工作中，交替端到端的失真度量，如失真与中断和预期的失真被引入放松的约束，一个单一的失真水平必须保持所有的信道状态。对于平稳和遍历信道上的平稳和遍历源的传输，经典的香农分离定理使信源和信道码的单独设计和保证最佳性能。对于广义的通信系统，我们表明，不同的端到端的失真度量导致不同的结论分离最优性，即使对于相同的源和信道模型。
2009-02-26 cs.IT math.IT
Nearest Neighbour Decoding and Pilot-Aided Channel Estimation in Stationary Gaussian Flat-Fading Channels
我们研究了非相干，平稳，高斯，多输入多输出（MIMO）平坦衰落信道的信息速率，可实现最近邻解码和导频辅助信道估计。特别是，我们分析的行为，这些可实现的速率在极限的信噪比（SNR）趋于无穷大。我们表明，最近邻解码和导频辅助信道估计实现的容量pre-log -这是定义为限制比的能力的SNR的对数的SNR趋于无穷大-的非相干多输入单输出（MISO）平坦衰落信道，它实现了迄今为止最好的已知下界的非相干MIMO平坦衰落信道的容量pre-log。
2011-05-30 cs.IT math.IT
Concave Programming Upper Bounds on the Capacity of 2-D Constraints
一维约束的容量由相应的平稳极大熵马尔可夫链的熵给出。也就是说，熵在一组概率分布上最大化，这是由一些线性要求定义的。在本文中，这种表征的某些方面扩展到2-D的约束。其结果是一种用于计算2-D约束的容量上界的方法。其关键步骤是：考虑正方形构型上的极大平稳概率分布。一组线性等式和不等式是从这个平稳性。其结果是一个凹的程序，可以很容易地数值求解。我们的方法改进了以前的上限的能力的2-D "没有独立的位“的约束，以及某些2-D RLL约束。
2009-06-12 cs.IT math.IT
A Hardy-Space Proof of the Filter-Only Gaussian Feedback-Capacity Formula
The University of Hong Kong（香港大学）；Fudan University（复旦大学）
本文在Hardy空间框架下，通过谱分解与Blaschke乘积及功率回退论证，严格证明了反馈容量公式中可省略独立平稳高斯分量，从而补全了仅滤波器容量公式的推导。
2026-09-28 cs.IT math.IT
Feedback capacity of Gaussian channels with memory
我们考虑了MIMO信道的反馈容量，其信道输出由信道输入和高斯过程驱动的线性状态空间模型给出。我们的状态空间模型的一般性，包括所有以前研究的模型，如加性通道与有色高斯噪声，和通道与以前的通道输入或输出的任意依赖。主要结果是一个可计算的反馈能力的表达式，给出了一个凸优化问题的可检测性条件。我们证明了自回归高斯噪声信道上的容量结果，在那里我们表明，即使是一个单一的时间实例延迟的反馈减少反馈容量显着在固定制度。另一方面，对于大的回归参数（在非平稳状态下），反馈容量可以用延迟反馈来逼近。最后，我们证明了可检测性条件是满足标量模型和猜想，这是真实的MIMO模型。
2022-07-21 cs.IT math.IT
Youla Coding and Computation of Gaussian Feedback Capacity
在本文中，我们提出了一种方法来数值计算的反馈容量的平稳有限维高斯信道和构造（任意接近）的能力实现反馈码。特别地，我们首先将有限维高斯信道上的反馈通信解释为反馈控制系统，证明了在Youla参数上找到具有最大可靠传输率的稳定反馈控制器的问题与找到严格因果滤波器以实现[2]中导出的反馈容量的问题相一致。这种扩展的解释提供了一种方法来构造确定性反馈编码方案的双指数衰减的错误概率。接下来，我们提出了渐近容量实现上界，这可以通过求解有限维凸优化数值评估。从达到上界的过滤器，我们应用基于Youla的解释来构造可行的过滤器，即，反馈码，导致一系列的下限。我们证明了序列的下限是渐近容量实现。
2018-01-12 cs.IT math.IT
A Proof of Non-stationary Channel Polarization
在这封信中，我们考虑非平稳信道极化理论的证明。首先，我们构造了一个多信道随机过程的非平稳信道极化操作。然后基于这个随机过程，将Arıkan的标准鞅证明方法推广到平均信道容量和平均信道Bhattacharyya参数上，证明了非平稳信道极化理论。
2021-01-15 cs.IT math.IT
On the Sensitivity of Noncoherent Capacity to the Channel Model
平稳离散时间衰落信道的非相干容量对信道模型的细节非常敏感。更具体地，衰落过程的功率谱密度为非零的谐波集合的测量确定容量在SNR上是按比例增长还是比按比例增长慢。一个工程相关的问题是表征SNR值，在该SNR值处，该灵敏度开始起作用。在本文中，我们考虑一般类的连续时间瑞利衰落信道，满足广义平稳不相关散射（WSSUS）的假设，此外，欠扩展。对于这一类的信道，我们表明，非相干容量接近AWGN容量的实际利益的所有SNR值，独立的散射函数是否是companimously支持与否。作为我们的分析的副产品，我们得到了一个信息理论的正交频分复用系统的脉冲设计准则。
2009-05-05 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
Key Capacity for Product Sources with Application to Stationary Gaussian Processes
我们表明，产品的来源，率分裂是最佳的秘密密钥协议，使用有限的单向通信两个终端之间。这产生了一个替代的信息理论的逆式证明的张量化属性的一个强的数据处理不等式最初研究Erkip和封面和最近修改的Anantharam等人。我们推导出一个注水的解决方案的通信速率-密钥速率权衡的一类广泛的离散无记忆矢量高斯源，其中包括的情况下，没有窃听。此外，我们推导出一个明确的公式为所有离散无记忆矢量高斯源使用张量化属性和变化的增强信道技术的Weingarten等人。最后，一个一次性的信息频谱可扩展性界的密钥生成证明，从我们的特征的通信速率-密钥速率权衡平稳高斯过程。
2016-04-24 cs.CR 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
A Spatially Non-stationary Fading Channel Model for Simulation and (Semi-) Analytical Study of ELAA-MIMO
本文提出融合路径损耗、阴影和LoS/非LoS状态的ELAA-MIMO空间非平稳衰落信道模型，可复现实测数据，并揭示信道容量的分布规律及非平稳性对线性接收机的影响。
2023-08-26 cs.IT math.IT
Feedback Capacity of the First-Order Moving Average Gaussian Channel
平稳高斯加性噪声信道的反馈容量一直是开放的，除了噪声是白噪声的情况。在这里，我们发现的反馈容量的平稳的一阶移动平均加性高斯噪声信道的封闭形式。具体地说，信道由$Y_i = X_i + Z_i,$ $i = 1, 2, ...,$给出，其中输入$\{X_i\}$满足功率约束，并且噪声$\{Z_i\}$是第一-本文证明了该信道的反馈容量为$Z_i = αU_{i-1} + U_i,$，其中$x_0$是方程$i = 0,1,....$的唯一正根，$ρ$是平均输入功率与平均输入功率之比将每次传输的噪声更新$U_i$的方差与噪声更新的方差进行比较。最佳编码方案与Schalkwijk和Kailath针对加性高斯白噪声信道的简单线性信令方案并行--发射机在通信开始时发送实值信息承载信号，随后通过线性平稳一阶自回归滤波器处理反馈噪声信号来细化接收机的误差。最大似然解码产生的错误概率在通信的持续时间内以双指数方式衰减。一阶移动平均高斯信道的这种反馈能力在形式上与Butman、Wolfowitz和Tiernan研究的一阶\emph{autoregressive}高斯噪声信道的最佳已知可实现速率非常相似，尽管后者的最优性尚未建立。
2005-09-02 cs.IT math.IT
Capacity of Underspread Noncoherent WSSUS Fading Channels under Peak Signal Constraints
我们的能力的一般类的非相干下扩展的广义平稳不相关散射（WSSUS）的时间-频率选择性瑞利衰落信道的特征，在时间和频率的峰值约束下，仅在时间。容量的上限和下限被发现是明确的信道的散射函数，并允许确定一个给定的散射函数和一个给定的峰均功率比的容量最大化的带宽。
2007-05-11 cs.IT math.IT
The Augustin Center and The Sphere Packing Bound For Memoryless Channels
对于任何具有凸约束集和有限Augustin容量的信道，存在唯一的Augustin中心和相关的Erven-Harremoes界。引入Augustin-Legendre容量、中心和半径，并证明它们与相应的Renyi-Gallager实体相等。球包装界与多项式前因子推导出两个家庭的信道上的代码：（可能是非平稳）无记忆信道与多个附加成本约束和固定的无记忆信道与凸约束的经验分布的输入码字。
2017-05-04 cs.IT math.IT
On the Sensitivity of Continuous-Time Noncoherent Fading Channel Capacity
平稳离散时间衰落信道的非相干容量对信道模型的细节非常敏感。更具体地，衰落过程功率谱密度（PSD）的支持的测量确定非相干容量在SNR中是按比例增长还是比按比例增长更慢。从工程角度来看，这种结果是不令人满意的，因为PSD的支撑不能通过测量来确定。本文的目的是评估是否，对于一般的连续时间瑞利衰落信道，这种敏感性有一个显着的影响，在实际感兴趣的SNR值的容量。为此，我们考虑一般类的带限连续时间瑞利衰落信道，满足广义平稳不相关散射（WSSUS）的假设，此外，欠扩展。我们表明，对于所有的SNR值的实际利益，在这个类中的每个信道的非相干容量接近的AWGN信道具有相同的SNR和带宽的能力，独立的散射函数（二维信道PSD）的支持的措施。我们的结果是基于一个下界的非相干容量，这是建立在一个离散化的信道输入输出关系引起的投影到Weyl-Heisenberg（WH）集。这种方法本身就很有趣，因为它产生了一种数学上易于处理的方法来处理某些连续时间随机信号之间的互信息。
2012-06-28 cs.IT math.IT
New Bounds for the Capacity Region of the Finite-State Multiple Access Channel
考虑了反馈信道输出样本为任意时不变函数的变状态多址接入信道（FS-MAC）的容量域。我们为这个区域提供了一系列的内边界和外边界。这些界限是一致的，因此产生的能力区域，FS-MAC的状态过程是平稳的，遍历的，不受输入，和不可分解的FS-MAC反馈时，不允许。虽然容量区域一般是“多字母”的，但当应用于特定的感兴趣场景时，我们的结果会得出明确的结论。
2008-02-11 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
The capacity for the linear time-invariant Gaussian relay channel
本文研究了具有线性时不变中继滤波的高斯中继信道。基于平稳过程的谱理论，得到了这类线性高斯中继操作在有限字母刻画下的最大可达速率。最大速率可以通过将整个频带划分为至多八个子带并且通过使中继在每个子带处表现为瞬时放大转发中继来实现。数值结果提供了评估性能的LTI中继。
2011-09-26 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
General non-asymptotic and asymptotic formulas in channel resolvability and identification capacity and their application to wire-tap channel
建立了信道可分辨性和识别容量的非渐近公式，并将其应用于窃听信道。通过使用这些公式，上述三个问题的$ε$容量被认为是在最一般的设置，其中没有结构的假设，如固定的无记忆性能的信道。因此，我们解决了Han & Verdu和Han提出的一个公开问题.此外，我们还得到了窃听信道中窃听者信息量和错误概率指数的下界。
2005-12-22 cs.IT math.IT
Writing on a Dirty Paper in the presence of Jamming
在本文中，写在一个肮脏的纸上的干扰存在的问题进行了研究。我们考虑一个加性白高斯状态和加性对抗干扰的AWGN信道。假设状态对于编码器和干扰器是非因果已知的，但对于解码器不是。确定存在干扰时的信道容量。一个令人惊讶的结果是，这种能力是等于一个宽松的版本的问题，其中的状态也是已知的非因果关系的解码器的能力，证明。
2014-04-20 cs.IT math.IT
Capacity of Diffusion based Molecular Communication Networks over LTI-Poisson Channels
本文研究了线性时不变泊松信道模型下基于扩散的分子通信网络的容量问题。在分子通信的背景下引入的LTI-Poisson模型是传统的无记忆Poisson信道的自然扩展，以包括记忆。利用线性ISI信道上的现有技术，提供了单跳LTI-Poisson网络的容量的可计算有限字母表征。然后，找到更明确的能力上的界限的问题进行检查，其中点到点的情况下，提供了下限和上限。此外，在低信噪比制度使用对称化KL发散的方法，用于界定互信息的介绍和它的适用性泊松信道。在低信噪比条件下，得到了最大传输约束下Poisson信道容量的第一个非平凡上界，数值结果表明，该上界与低信噪比条件下的容量具有相同的数量级.
2014-10-16 cs.IT math.IT
Gaussian Fading Is the Worst Fading
研究了具有记忆的峰值功率受限、单天线、非相干、平坦衰落信道的容量。重点是容量预日志，即，在信道容量与信噪比（SNR）的对数的限制比上，因为SNR趋于无穷大。结果表明，在给定谱分布函数的平稳遍历衰落过程中，高斯过程产生的前对数最小，且其规律在零点处没有质量点。假设衰落过程的定律在零处没有质量点是必要的，因为存在平稳和遍历衰落过程，其定律在零处有质量点，并且产生比等谱分布函数的高斯过程更小的前对数。我们的结果扩展到多输入单输出衰落信道的记忆。
2009-02-19 cs.IT math.IT
New Formulas of Feedback Capacity for AGN Channels with Memory: A Time-Domain Sufficient Statistic Approach
在最近的文献[1]中，通过一个应用实例表明，加性高斯噪声（AGN）信道的Cover和Pombra [2]“$n-$块或传输”反馈容量公式的特征是文献中许多混乱的主题，并有冗余的错误结果。本文的主要目的是澄清混淆的要点，并消除任何进一步的歧义。本文的第一部分应用时域方法，推导出第一次，等效的顺序表征的覆盖和Pombra表征的反馈能力的AGN信道驱动的非平稳和非遍历高斯噪声。新的等价序列特征的最优信道输入过程表示为一个充分统计量和一个高斯正交新息过程的泛函。从新的表示如下的覆盖和Pombra $n-$块容量公式表示为高斯系统的滤波理论的两个广义矩阵差分Riccati方程（DRE）的功能，相反的结果出现在文献中。本文的第二部分证明了$n-$块反馈容量公式的渐近极限的存在性等价于两个广义DRE解的收敛性。此外，当最佳输入分布是时不变的，但不一定是平稳的时，对于稳定和不稳定的高斯噪声，确定了渐近极限存在的必要和/或充分条件。本文对文献[2]中研究活动星系核信道时所忽略的一些具体技术问题进行了深入的分析，并举例说明。
2020-10-13 cs.IT math.IT
On the Capacity of Insertion Channels for Small Insertion Probabilities
本文研究小插入概率下的二进制插入信道容量，通过 Bernoulli(1/2) 可达性证明与平稳遍历过程逆命题，证明容量仅在高阶项上偏离 i.i.d. 可达速率。
2025-05-11 cs.IT math.IT
Information-Theoretic Capacity and Error Exponents of Stationary Point Processes under Random Additive Displacements
本文研究了平稳点过程随机位移的Shannon区域。设$\R^n$中某个初始驻点过程的每一点都产生一个子点，子点的位置由母点的坐标加上一个随机向量得到，所有的位移向量对所有点独立同分布.解码问题是这样的：已知整个母点过程以及某些子点的坐标;位移仅通过它们的定律已知;人们能找到这个子点的母点吗？香农机制是其中维度$n$趋于无穷大并且其中点过程的强度的对数与$n$成比例的机制。我们发现，这个问题表现出一个尖锐的阈值：如果噪声的比例因子和微分熵率的总和是积极的，那么找到正确的母点的概率趋于0与$n$的所有点过程和解码策略。如果该和为负，则存在母点过程（例如泊松）和解码策略（例如最大似然），对于该解码策略，找到正确的母节点的概率在$n$的情况下趋于1。然后，我们使用大偏差理论表明，在后一种情况下，如果噪声的熵谱满足大偏差原理，则错误概率以指数方式快速地变为0，其指数以噪声熵谱的速率函数的封闭形式给出。这是两类母点过程：泊松和Matérn。信息论的实际利益来自明确的连接，我们也建立了这个问题和香农的加性噪声信道的码字上的功率约束的误差指数的估计。
2010-12-22 cs.IT math.IT math.PR
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
Key Capacity with Limited One-Way Communication for Product Sources
我们表明，产品的来源，率分裂是最佳的秘密密钥协议，使用有限的单向通信在两个终端。这产生了另一种证明的张量化性质的一个强有力的数据处理的不平等最初研究Erkip和封面和最近修改的Anantharam等人。我们推导出一个“注水”的解决方案的通信速率-密钥速率权衡两个任意相关的矢量高斯源，与窃听者的情况下，和平稳的高斯过程。
2014-05-29 cs.IT math.IT
Optimal Transmitter Design and Pilot Spacing in MIMO Non-Stationary Aging Channels
针对MIMO非平稳老化信道中空间相关性与信道老化降低传输速率的问题，提出结合波束成形与随机矩阵理论的分析框架，推导和容量近似式并求解最优导频间隔与波束成形向量，仿真验证了方法有效性。
2024-06-24 cs.IT eess.SP math.IT
Capacity of the Degraded Half-Duplex Relay Channel
离散无记忆半双工中继信道由从源到中继和目的地的广播信道和从源和中继到目的地的多址接入信道构成。当中继侦听时，信道以广播模式操作。当中继发送时，信道切换到多址模式。如果广播分量信道在物理上降级，则半双工中继信道也将被称为物理降级。这种退化的半双工中继信道的容量进行检查。它表明，块马尔可夫编码建议在开创性的论文由封面和El Gamal可以修改，以实现容量的退化半双工中继信道。在码构造中，中继的重复发送调度取决于要发送的消息，因此调度本身携带信息。如果时间表被限制为确定性的，它表明，可以通过简单的管理跨广播和多址接入组件信道的信息流来实现的能力。
2007-08-16 cs.IT math.IT
Performance Analysis and Code Design for Resistive Random-Access Memory Using Channel Decomposition Approach
针对ReRAM阵列的潜路径问题，提出基于信道分解的性能分析与编码设计框架，推导有限长度性能界，设计出渐近逼近容量且接近该性能界的稀疏图信道码。
2024-12-09 cs.IT math.IT
On Capacity Computation for the Two-User Binary Multiple-Access Channel
本文研究无记忆二用户二进二出多址信道（（2，2;2）-MAC）容量域边界的计算问题，即最大化加权和速率的输入概率分布的计算问题。这相当于解决一个困难的非凸优化问题。对于一个限制类的（2，2;2）-MAC和权重向量，它示出，取决于信道矩阵的排序属性，最优解位于边界上，或目标函数在域的内部有最多一个固定点。为此，该问题被降低到一个伪凹一维优化和单用户问题。
2009-04-30 cs.IT math.IT
Low SNR Capacity of Noncoherent Fading Channels
离散时间瑞利衰落单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）信道被认为是在发送端或接收端没有信道状态信息。假设衰落是平稳的，并且在时间上是相关的，但是在天线之间是独立的。峰值功率和平均功率的约束施加在发射天线。对于MIMO信道，这些约束要么施加在天线上的总和上，要么施加在每个单独的天线上。对于SISO信道和MIMO信道的总功率约束，渐近容量的峰值信噪比趋于零的确定;对于MIMO信道的个别功率约束，这种渐近容量得到了一类信道称为发射可分离信道。MIMO信道与个人的功率约束的结果进行到SISO信道与延迟扩展（即频率选择性衰落）。
2008-12-15 cs.IT math.IT
On the Low SNR Capacity of Peak-Limited Non-Coherent Fading Channels with Memory
在渐近弱信号条件下，研究了峰值功率约束下具有记忆性的非相干平稳高斯衰落信道的容量。假设发射机和接收机都知道衰落规律，但都不知道衰落的实现。一个连接被证明之间的渐近行为的信道容量在这个制度和预测误差的渐近行为在预测衰落过程中产生的非常嘈杂的观察其过去。这种联系可以被看作是Lapidoth & Moser和Lapidoth最近的结果的低信噪比（SNR）模拟，该结果证明了高SNR容量增长与无噪声或几乎无噪声的预测误差之间的联系。我们区分两类衰退定律：“缓慢遗忘”和“快速遗忘”。对于前一类中的信道，低SNR容量由IID输入实现，而在后一类中，这样的输入通常是次优的。相反，渐近容量可以通过具有IID相位但块恒定幅度的输入来接近。
2006-04-07 cs.IT math.IT
Gaussian Fading is the Worst Fading
研究了具有记忆的峰值功率受限、单天线、非相干、平坦衰落信道的容量。重点是容量预日志，即，在信道容量与信噪比（SNR）的对数的限制比上，因为SNR趋于无穷大。它表明，在所有平稳和遍历衰落过程中的一个给定的频谱分布函数的法律没有质量点在零，高斯过程产生最小的pre-log。
2008-04-14 cs.IT math.IT
Information Processing Capacity of Stationary Physical Systems: Theory, Data-efficient Estimation Methods, and Photonic Demonstration
Laboratoire d’Information Quantique CP224, Université libre de Bruxelles（量子信息实验室CP224，布鲁塞尔自由大学）
本文研究了 stationary 物理系统的信息处理能力，提出了一种理论框架，并开发了数据高效估计方法，通过光子计算系统实验验证了其有效性。
2026-05-21 cs.ET cs.IT cs.LG
Channels with Markov Synchronization Errors: Information Stability and Capacity Bounds
Bilkent University（比尔肯特大学）
本文研究具有插入、删除和替换误差的信道，证明其信息稳定性，从而存在香农容量，特别应用于DNA存储。
2026-04-11 cs.IT math.IT
Divide-and-conquer: Approaching the capacity of the two-pair bidirectional Gaussian relay network
研究了多对双向中继网络的容量域，其中中继节点促进多对用户之间的通信。这个问题首先在线性移位确定性信道模型的上下文中检查。当继电器工作在全双工模式或半双工模式的任意数量的对这个网络的容量区域的特点。结果表明，割集上界是紧的，容量区域是由一个所谓的分而治之的中继策略。从确定性网络获得的见解，然后用于高斯双向中继网络。在确定性信道中的策略转化为在源节点处格码和随机高斯码的特定叠加以及在高斯网络的接收节点处的连续干扰消除。该方案的可实现速率与两个对进行了分析，它示出，对于所有的信道增益，它达到3位/秒/Hz内每个用户的割集上限。因此，两对双向高斯中继网络的容量区域在每个用户3比特/秒/赫兹内的特征。
2011-11-15 cs.IT math.IT
On Two Strong Converse Theorems for Stationary Discrete Memoryless Channels
在1973年，Arimoto证明了离散无记忆信道的强逆定理，该定理指出，当传输速率$R$高于信道容量$C$时，随着码字的块长度$n$趋于无穷大，解码的错误概率变为1。他证明了定理推导的指数函数的错误概率的正确解码是积极的当且仅当$R>C$。随后，在1979年，Dueck和Körner确定了正确解码的最佳指数。Arimoto的界限被认为是等于界限的Dueck和Körner。然而，它的严格证明至今尚未提出。本文给出了Arimoto界与Dueck和Körner界等价的严格证明。
2012-05-02 cs.IT math.IT
Capacity Bounds for Relay Channels with Inter-symbol Interference and Colored Gaussian Noise
在输入功率受限的情况下，研究了存在符号间干扰（ISI）和加性高斯有色噪声的中继信道的容量。先前的结果表明，该信道的容量可以通过检查无限块长度的限制下的循环退化中继信道来计算。目前的工作提供了单字母表达式的可实现的速率与解码和转发（DF）和压缩和转发（CF）处理采用在中继。此外，中继信道的割集界一般化的ISI/高斯有色噪声的情况下。所有结果都取决于显示ISI/高斯色噪声的中继信道分解成耦合的并行，标量，无记忆中继信道的等效集合的最优性。文中还讨论了DF和CF可达速率的最优区域。最优功率分配策略的两个下界和割集上界进行了讨论。由于DF和CF的最大化功率分配似乎是棘手的，所需的成本函数进行修改，然后优化。通过数值算例说明了所得的速率。
2011-03-01 cs.IT math.IT
Capacity of Two-Way Channels with Symmetry Properties
在本文中，我们利用信道的对称性来确定三种类型的双向网络的容量区域：（a）两个用户的无记忆双向信道（TWC），（b）两个用户的TWC与记忆，和（c）三个用户的多址/降级广播（MA/DB）TWC。对于每个网络，对称条件下，香农型随机编码内界（独立非自适应输入下）是紧的。对于两个用户的无记忆TWC，以前的结果基本上是广义的TWC作为两个相互作用的状态依赖的单向通道。还得到了输出是输入和独立平稳遍历噪声过程的函数的具有记忆的对称TWC的容量。此外，各种信道的对称性下的香农型内界是紧的三用户MA/DB TWC确定。结果不仅扩大了对称TWC的容量区域可以精确确定的类别，而且还意味着交互式自适应编码，而不是提高容量，是不必要的，这样的信道。
2019-09-30 cs.IT math.IT
Capacity of Steganographic Channels
本文研究了隐写术中的一个核心问题，即：有多少数据可以被安全地隐藏而不被发现？为了回答这个问题，隐写容量的正式定义。一旦这已经被定义，一个通用的公式的能力是发达国家。该公式适用于一个非常广泛的渠道，由于使用的信息频谱的方法。这种方法允许任意隐写分析以及非平稳，非遍历编码器和攻击通道的分析。在给出一般公式之后，应用各种简化来深入了解示例隐藏和检测方法。最后，在一般性讨论中总结了工作的背景和应用。
2008-10-22 cs.CR cs.IT math.IT
Capacity of Burst Noise-Erasure Channels With and Without Feedback and Input Cost
研究了一类在传输过程中同时存在差错和擦除的突发噪声擦除信道。的通道，其输出明确表示在其输入和平稳遍历噪声擦除过程中，被证明具有所谓的“准对称性”在一定的可逆性条件下的属性。其结果是，它被证明是一个均匀分布的输入过程最大化的信道的块互信息，导致在一个封闭形式的公式，其无反馈能力的噪声擦除熵率和辅助擦除过程的熵率。反馈信道容量的特点也表明，反馈不增加容量和推广以前的相关结果。还研究了有反馈和无反馈信道的容量成本函数。一个序列的有限字母的上限容量成本函数无反馈。使用特定的编码规则获得具有反馈的容量成本函数的字母较低的键。基于这些界限，它是证明了数字和分析，反馈可以增加容量成本函数的一类信道的马尔可夫噪声擦除过程。
2017-05-03 cs.IT math.IT
Holographic MIMO Communications Under Spatially-Stationary Scattering
全息MIMO是具有大量天线的空间受限MIMO系统，其最终形式可能被认为是空间连续的电磁孔径。准确和易于处理的信道建模对于了解该技术的全部潜力至关重要。本文考虑了任意空间平稳散射，并提供了一个四维平面波表示在笛卡尔坐标系中，它捕获的电磁传播的本质，并允许评估的能力，全息MIMO系统与矩形体积阵列。开发的框架概括了虚拟通道表示，这是最初开发的均匀线阵。
2020-12-14 cs.IT eess.SP math.IT
Bounds on the capacity of OFDM underspread frequency selective fading channels
近年来，在缺乏信道先验知识（非相干信道）的情况下，信道容量的分析得到了越来越多的关注，但对于一般情况，它仍然是未知的。在本文中，我们推导出的能力的非相干，欠扩展复高斯，正交频分复用（OFDM），广义平稳信道与不相关散射（WSSUS），峰值功率约束下或约束下的第二和第四时刻的发送信号。这些界限的特点是，只有系统的信噪比（SNR）和一个新定义的量称为有效的相干时间。有效相干时间的分析表明，它可以被解释为块衰落模型中的块的长度，其中具有相同SNR的系统将实现与所分析的信道中相同的容量。不同于常用的相干时间定义，它表明，有效的相干时间取决于SNR，并且是它的非增函数。我们表明，对于低SNR的容量是成正比的有效相干时间，而对于较高的SNR的相干信道容量可以实现提供的有效相干时间是足够大的。
2011-07-04 cs.IT math.IT
