Symbol-Index-Feedback Polar Coding Schemes for Low-Complexity Devices
近年来，一类新的差错控制码--极化码引起了人们的广泛关注。极化码是用于许多重要通信信道的第一类已知的容量实现码。此外，极化码具有低复杂度的编码算法。因此，这些代码是低复杂度设备的有利选择，例如，在无处不在的计算和传感器网络中。然而，与现有技术的码（诸如低密度奇偶校验码）相比，极化码在有限长度错误概率方面不足。为了提高极化码的误码率，本文提出了一种基于极化码的交互式接收反馈编码方案。所提出的编码方案在发射机侧具有非常低的计算复杂性。实验结果表明，我们提出的编码方案实现显着降低错误概率。
2012-11-16 cs.IT math.IT
A Low-decoding-complexity, Large coding Gain, Full-rate, Full-diversity STBC for 4 X 2 MIMO System
提出了一种适用于4发送2接收（$4\times 2$）多输入多输出（MIMO）系统的低译码复杂度、全分集、全速率空时分组码（STBC）。对于这样的系统，已知的最好的码是DjABBA码，并且最近，Biglieri、Hong和Viterbo提出了另一种STBC（BHV码），其具有比DjABBA低的解码复杂度，但是不具有像DjABBA码那样的全分集。本文提出的码具有相同的解码复杂度的平方QAM星座的BHV码，但也有全分集。与DjABBA码族中的最佳码相比，我们的码具有更低的译码复杂度，更好的编码增益，因此也有更好的误码性能。仿真结果证实了这些。
2008-06-11 cs.IT math.IT
Polynomial complexity of polar codes for non-binary alphabets, key agreement and Slepian-Wolf coding
我们考虑极性码的无记忆源与边信息，并表明，块长度，建设，编码和解码的复杂性是有界的压缩率和条件熵之间的差距的倒数的多项式。这将Guruswami和Xia最近的结果扩展到稍微更一般的设置，这反过来又可以应用于（1）具有非二进制字母表的源，（2）离散和高斯源的密钥生成，以及（3）Slepian-Wolf编码和多路访问。在这些情况中的每一种情况下，还控制相对于用户数量的复杂度缩放。特别是，我们构建这些多用户信息论问题，实现最佳速率与整体多项式复杂度的编码方案。
2014-05-05 cs.IT math.IT
Low-Complexity Coding and Source-Optimized Clustering for Large-Scale Sensor Networks
我们考虑分布式信源编码问题，其中相关的数据拾取分散的传感器被单独编码，并发送到一个共同的接收机，受到率失真约束。虽然存在基于Turbo和LDPC码的接近最优的解决方案，但在大多数情况下，所提出的技术不能扩展到数百个传感器的网络。我们提出了一个可扩展的解决方案，基于以下关键要素：（a）失真优化的索引分配低复杂度的分布式量化，（b）源优化的层次聚类的基础上的Kullback-Leibler距离和（c）和产品解码的特定因素图利用数据的相关性。
2008-09-08 cs.IT math.IT
Polar Complexity: A New Descriptive Complexity with Applications to Source and Joint Source-Channel Coding
本文提出了一种新的极性复杂度度量，用于评估有限长度二进制序列的描述复杂度，并展示了其在源编码和联合源-信道编码中的应用，通过双阶段编码方案和动态规划优化实现高效压缩与传输。
2026-10-19 cs.IT math.IT
Low-Complexity Vector Source Coding for Discrete Long Sequences with Unknown Distributions
针对未知分布离散长序列，提出利用频率、支撑集及空间结构并结合 Golomb 游程编码的低复杂度信源编码，实现接近熵的比特率。
2023-09-11 cs.IT math.IT
Low-Complexity Coding Techniques for Cloud Radio Access Networks
本文研究C-RAN上下行编码问题，提出利用至多$4(K+L)-2$个对称信道点对点码构造低复杂度方案，通过建立联合与连续编码等价性及速率与量化分割技术，将复杂编码任务简化为单用户信道编码。
2024-08-26 cs.IT math.IT
Joint Channel-Network Coding Strategies for Networks with Low Complexity Relays
我们研究联合网络和信道编码方案的网络时，中继节点不能执行信道编码操作。相反，信道编码在源节点处执行，而信道解码仅在目的地节点处完成。我们研究了三种不同的解码策略：独立的网络然后信道解码，串行网络和信道解码，以及联合网络和信道解码。此外，我们描述了如何实现这样的联合网络和信道解码使用迭代可解码的纠错码。使用简单的网络作为一个模型，我们得出可实现的速率区域，并使用模拟来证明这三个解码器的有效性。
2011-10-25 cs.IT math.IT
Coding Theorems for Asynchronous Slepian-Wolf Coding Systems
Slepian-Wolf（SW）编码系统是具有两个编码器和一个解码器的信源编码系统，其中这些编码器独立地将来自两个相关信源的信源序列编码成码字，并且解码器从码字重构两个信源序列。在本文中，我们考虑SW编码系统是异步的情况，即，每个编码器以某个未知延迟对源序列进行采样。我们假设延迟是未知的，但编码器和解码器已知可能延迟的最大值和最小值。我们还假设源是离散平稳无记忆的，并且源的概率质量函数（PMF）是未知的，但系统知道它属于某个PMF集合。对于这种异步SW编码系统，我们澄清了可实现的速率区域，这是一组编码器的速率对，使得解码错误概率为零，块长度趋于无穷大。我们发现，这个区域并不总是与同步SW编码系统，其中每个编码器的采样源序列没有任何延迟。
2019-06-07 cs.IT math.IT
Bilinear Complexity of 3-Tensors Linked to Coding Theory
在代数复杂性理论中，一个研究得很好的问题是依赖于双线性映射的评估来确定问题的复杂性。双线性映射（或3-张量）的复杂性的一个度量是计算它所需的非标量乘法的最佳数量。这个数量也被描述为它的张量秩，这是秩1矩阵的最小数量，其跨度包含它的第一个切片空间。本文给出了某些类$3$ -张量的张量秩的上界，并给出了包含第一片空间的秩为1的矩阵集合的显式构造。我们还展示了如何将这些结果可以应用在编码理论中，推导出一些秩度量码的张量秩的上界。特别是，我们计算的张量秩的一些家庭的$\mathbb{F}_{q^m}$ -线性码，我们表明，他们是极值Kruskal的张量秩界。
2021-03-22 cs.IT math.IT
Universal Slepian-Wolf coding for individual sequences
本研究针对单个序列的独立编码联合解码场景，建立编码与逆定理，用LZ复杂度族刻画可达速率域，证明LZ复杂度渐近链式法则，提出带低速率反馈的改进Draper增量SW编码方案可通用实现该速率域。
2024-03-12 cs.IT math.IT
Delay-Complexity Trade-off of Random Linear Network Coding in Wireless Broadcast
在无线广播中，GF（2 ^L）上的随机线性网络编码（RLNC）随着L的增加而渐近地达到最优的完成延迟。然而，高解码复杂度阻碍了RLNC方案在大GF（2^L）上的潜在适用性。本文对无线广播中基于场的系统化RLNC方案的完成时延和译码复杂度进行了综合分析。特别地，我们证明了GF（2）上的RLNC方案也可以渐近地接近最优的完成延迟每包时，包数趋于无穷大。此外，我们引入了一种新的方法，基于循环移位运算，设计RLNC方案，避免在大GF（2^L）上的乘法。理论分析和数值分析表明，新的RLNC方案在完成延迟和译码复杂度之间有更好的折衷。数值结果表明，该方案的平均完成延迟仅比最优方案高出5%，而译码复杂度仅为GF（2）上RLNC方案的3倍.
2020-05-16 cs.IT math.IT
Making the Most of Sporadic Feedback: Low-Complexity Application-Layer Coding for Data Recovery in the Internet of Things
我们提出了应用层编码方案，以恢复在延迟敏感的上行链路（传感器到网关）的物联网通信中丢失的数据。建立在一种方法，结合重传和前向擦除校正，所提出的方案的显着特点包括低计算复杂性和利用零星的接收机反馈的有效数据恢复的能力。通过保持编码传输的数量尽可能低，并通过设计一种机制来计算O（1）中编码分组的最佳度，从而降低了复杂度。我们的主要贡献是：（a）对称为窗口编码的现有方案的增强，其复杂性大大降低，并且通过我们提出的方法提高了数据恢复性能。(b)一种将窗口编码的元素与新的反馈结构相结合的技术，以进一步降低编码复杂性并改善数据恢复。(c)一种编码转发方案，其中中继节点通过偷听源到目的地通信并基于偷听到的信息做出转发决策来提供针对分组丢失的进一步弹性。
2022-07-23 cs.IT cs.NI math.IT
Fast Xor-based Erasure Coding based on Polynomial Ring Transforms
MDS纠删码软件实现的复杂度主要取决于有限域运算实现的效率。本文提出了一种降低有限域乘法复杂度的方法，即利用域与环之间的快速变换在环上进行乘法运算。我们表明，移动到一个环降低了操作的复杂性。然后，我们表明，这种结构允许使用简单的调度，以减少操作的数量。
2017-06-13 cs.IT math.IT
Enumerative Coding for Grassmannian Space
格拉斯曼空间$\Gr$是向量空间\smash{$\F_q^n$}的所有$k-$维子空间的集合。最近，格拉斯曼码在网络编码中得到了应用。本文的主要目标是提出有效的枚举编码和解码技术的格拉斯曼。这些编码技术是基于由$\F_q^n$的$k$维子空间的不同表示引起的格拉斯曼的两个不同阶。一种枚举编码方法基于费勒斯图表示和基于该表示的$\Gr$的顺序。这种枚举编码的复杂性是$O(k^{5/2} (n-k)^{5/2})$数字运算。格拉斯曼的另一个阶是基于一个识别向量和一个子空间的简化行梯形表示的组合。基于该顺序的枚举编码的复杂度是$O(nk(n-k)\log n\log\log n)$数字运算。这两种方法的组合平均降低了一个常数因子的复杂性。
2010-08-28 cs.IT math.IT
Low-complexity non-uniform demand multicast network coding problems
非均匀需求网络编码问题是一个单源多汇网络传输问题，其中汇可能有异构的需求。与多播问题相比，非均匀需求问题与每个接收器接收的数据量有关，而不是接收数据的细节。在这项工作中，我们列举了非统一的网络需求的情况下，网络编码的解决方案，可以在多项式时间。这是通过将需求问题与图着色问题联系起来，然后应用强完美图定理的结果来确定可以在多项式时间内解决的着色问题来实现的。这种有效可解的非均匀需求问题的表征是理解此类问题的重要一步，因为它使我们能够更好地理解NP完全问题可能易于处理的情况。
2009-10-01 cs.IT math.IT
Distributed MIMO coding scheme with low decoding complexity for future mobile TV broadcasting
提出了一种新的用于下一代移动电视广播的分布式空时分组码。新码在宽范围的功率不平衡内提供高效的性能，显示出对单频网络（SFN）广播部署的强适应性。新的代码优于现有的空时分组码具有相同的解码复杂度和接近那些更高的复杂度。
2012-12-11 cs.IT cs.NI math.IT
Bounded expected delay in arithmetic coding
我们解决算术编码系统中的延迟问题。由于算术编码过程的性质，存在导致任意大的编码或解码延迟的源序列。这种现象提出了一个问题，即在这些系统中，预期的输入到输出延迟有多大，一旦源序列已经被编码，应该进一步编码以允许该序列的完全解码的源字母的预期数量是多少。在本文中，我们得到了几个新的上界的期望延迟的无记忆源，这改善了一个已知的界限，由于Gallager。所提供的边界在独立于序列历史的意义上是一致的。此外，我们给出了一个源允许有界期望时滞的充分条件，该条件对任意阶的平稳遍历马氏源都成立。
2006-04-26 cs.IT math.IT
Finite-state source-channel coding for individual sequences with source side information at the decoder
我们研究了联合信源-信道编码问题的半确定性设置：确定性信源序列（a.k.a.单独的序列）通过无记忆信道使用延迟受限编码器和解码器来传输，所述延迟受限编码器和解码器都可以通过可变有限状态机来实现，并且解码器被授权访问辅助信息，所述辅助信息是源序列的噪声版本。我们首先推导出可实现的预期失真的下界方面的源序列的经验统计，编码器的状态的数量，解码器的状态的数量，它们的周期，和整体延迟。在长块的限制下，该界被证明是渐近可实现的通用分组码。我们还推导出一个下界的最佳可实现的超额失真概率和讨论的情况下，它是可以实现的。这里，当然，信源编码和信道编码不能在不损失最优性的情况下完全分离。最后，我们概述了几个扩展的模型考虑，如：（i）将一个共同的重建约束，（ii）在两端的边信息的可用性，和（iii）扩展到香农信道的因果状态信息在编码器。这项工作扩展并改进了早期的相同风味的工作（Ziv 1980，Merhav 2014），该工作仅关注预期的失真，两端没有边信息，也没有上述额外的成分。
2021-09-28 cs.IT math.IT
Entropic Measures of Complexity in a New Medical Coding System
背景资料：从旧的医疗编码系统过渡到新的医疗编码系统可能具有挑战性，特别是当两种编码系统明显不同时。美国在2015年经历了这样的转变。目的：本研究的目的是引入熵的措施，以帮助用户准备迁移到一个新的医疗编码系统，确定和重点准备举措的临床概念，更有可能的过渡挑战。方法：引入两种熵测度编码复杂度。第一个衡量标准是新代码字母变化的函数。第二个度量是基于旧代码的有效表示的可能数量。结果：使用ICD-9-CM和ICD-10-CM/PCS之间的2015映射演示了如何实施所提出的技术。由此产生的熵的措施的意义进行了讨论的背景下，可能会带来的挑战，有关文件，编码错误，纵向数据比较的临床概念。结论：所提出的熵技术适合于评估任何两个医疗编码系统之间的映射或人行横道存在的复杂性。熵越大，转型挑战的可能性就越大。用户可以利用建议的技术作为指导，优先考虑培训工作，以改善文档，并增加准确编码，代码有效性和纵向数据比较的机会。
2020-12-23 cs.DL cs.IT math.IT
Asymptotic Gilbert-Varshamov bound on Frequency Hopping Sequences
给定长度为$n$、大小为$M$且具有汉明相关$H$的$q$元跳频序列集，可以得到长度为$n$、大小为$nM$且具有汉明距离$n-H$的$q$元（非线性）循环码.因此，来自编码理论的码的大小的每个上界给出跳频序列集的大小的上界。实际上，来自编码理论的所有上界已经被转换为跳频序列集（\cite{Ding09}）的上界。另一方面，来自编码理论的下限不会自动产生跳频序列集的下限。特别是，编码理论中最重要的下界Gilbert-Varshamov界尚未转化为跳频序列集。通过建立一类特殊的循环码（本文称之为跳频循环码）与跳频序列集之间的联系，将编码理论中的Gilbert-Varshamov界转化为跳频序列集。我们给出了Gilbert-Varshamov界的两个证明。一种是基于概率的方法，需要先进的工具--鞅。这个证明覆盖了整个速率区域。另一个证明是纯初等的，但只覆盖了部分速率区域。
2018-10-30 cs.IT math.IT
Adjacency-hopping de Bruijn Sequences for Non-repetitive Coding
Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学）；Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Real-Time Industrial System（湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室）
本文提出邻跳德布鲁因序列，保证相邻码元不同且保留子序列唯一性，应用于结构光编码并展示优势。
2023-09-06 cs.CV cs.DM cs.IT
Depth Sequence Coding with Hierarchical Partitioning and Spatial-domain Quantisation
用于多视图视频加深度（MVD）架构的3D-HEVC中的深度译码（i）归因于块层级边缘近似而使对象形状变形;（ii）由于未能利用强同质性而错过在接近无损质量下的高可压缩性的机会（聚类趋势）在帧级的深度句法、运动矢量分量和残差中;以及（iii）由于纹理深度编码依赖性，限制了交互性并且限制了对于“非观看”应用独立使用深度信息的响应性。本文提出了一种独立的深度序列编码器，其在无损到接近无损的质量范围内操作，同时压缩优于有损3D-HEVC的深度数据。它保留隐式的边缘限制量化的空间域和利用聚类趋势有效地在帧级与一种新的二叉树分解（BTBD）技术。对于标准MVD测试序列的单视图编码，平均而言，（i）无损BTBD使用最低量化参数$QP = 1$实现了相对于伪无损3D-HEVC的$\times 42.2$压缩比和$-60.0\%$编码增益，以及（ii）相对于3D-HEVC，近无损BTBD分别实现了$-79.4\%$和$6.98$ dB Bjøntegaard增量比特率（BD-BR）和失真（BD-PSNR）。在视图合成应用中，与3D-HEVC相比，来自BTBD的解码深度图呈现了更高质量的合成视图，平均具有$-18.9\%$深度BD-BR和$0.43$ dB合成纹理BD-PSNR。
2018-01-08 cs.IT math.IT
Multiple Beamforming with Perfect Coding
完美空时分组码（PSTBC）实现了全分集、全速率、非零常数最小行列式、均匀的天线平均发射能量和良好的成形。然而，高解码复杂度是实践中的关键问题。当信道状态信息（CSI）在发射机和接收机都可用时，通常将奇异值分解（SVD）应用于多输入多输出（MIMO）系统以提高吞吐量或性能。本文提出了两种新的波束形成技术，即完全编码多波束形成（PCMB）和比特交织编码多波束形成与完全编码（BICMB-PC），分别采用了PSTBC和SVD，并进行了信道编码和未进行信道编码。与采用PSTBC的MIMO系统相比，在发射机处具有CSI（CSIT）的PCMB的解码复杂度大幅降低，提供了CSIT的新前景。特别地，由于生成矩阵的特殊性质，PCMB在2维和4维上提供比现有技术的基于SVD的未编码技术低得多的解码复杂度。类似地，BICMB-PC的解码复杂度在这两个维度上远低于最先进的基于SVD的编码技术，并且复杂度增益大于未编码的情况。此外，这些上述复杂性降低是在性能上仅有可忽略的或适度的损失的情况下实现的。
2012-01-30 cs.IT math.IT
Coding for Ordered Composite DNA Sequences
Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院）；Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学）
针对DNA存储信息容量提升需求，提出新型复合DNA信道模型，研究二进制下替换与单删除错误的复合序列重构，定义两类纠错码并给出界，还构造了单删除场景的系统码，探讨了信道容量开放问题。
2025-10-30 cs.IT math.IT
Encoding Complexity of Network Coding with Two Simple Multicast Sessions
单组播网络编码的编码复杂度已经从几个方面进行了深入的研究：例如，时间复杂度、所需的编码链路数目以及线性码解决方案所需的字段大小。然而，这些问题以及解决方案是不太了解多个多播会话的网络。最近，Wang和Shroff证明了具有两个单位速率组播会话的网络（2-URMS）的可解性可以在多项式时间内确定。本文证明了2-URMS网络：$1)$的可解性可由时间$O(|E|)$确定，$2)$的解可由时间$O(|E|)$构造，$3)$的最优解可在多项式时间内得到，$4)$的解所需的编码链路数的上界为$\max\{3,2N-2\}$ ;和$5)$，实现线性解所需的字段大小的上限为$\max\{2,\lfloor\sqrt{2N-7/4}+1/2\rfloor\}$，其中$|E|$是链路的数量，而$N$是底层网络的接收器的数量。这两个边界被证明是紧的。
2013-04-19 cs.IT math.IT
Some Applications of Coding Theory in Computational Complexity
纠错码和相关的组合结构在计算复杂性理论中的几个最近（和以前）的结果中起着重要的作用。在本文中，我们调查结果的本地可测试和本地可解码的纠错码，以及它们的应用复杂性理论和密码学。局部可解码码是具有次线性时间纠错算法的纠错码。它们与私有信息检索（一种加密协议）有关，并且它们用于平均情况复杂性和构造单向排列的“核心谓词”。局部可测码是具有次线性时间检错算法的纠错码，是概率可检证明的组合核心。
2004-09-24 cs.CC cs.IT math.IT
Algebraic Solution for Beamforming in Two-Way Relay Systems with Analog Network Coding
针对采用模拟网络编码（ANC）的具有理想信道状态信息（CSI）的双向中继（TWR）系统，将其最优波束形成问题简化为一对二元代数方程组，并利用数值方法对其进行求解。该解决方案大大降低了复杂性相比，以前的精确解通过半定规划（SDP）。与（Aziz和Thron，2014）中描述的线性化鲁棒解决方案一起，它为双向中继提供了高性能、低复杂度的鲁棒波束成形解决方案。
2015-08-31 cs.IT math.IT
Low-complexity Voronoi shaping for the Gaussian channel
针对高斯信道，本文设计最高32维立方编码格的低复杂度Voronoi星座，结合伪Gray标号、互信息估计与对数似然近似，实现1.03 dB成形增益及更高可实现信息速率。
2021-06-08 cs.IT math.IT
Set Shaping Theory Applied to Universal Coding
针对均匀生成序列，集合塑造理论通过可逆变换将序列长度增加1，系统性地降低了通用编码长度，优于Krichevsky-Trofimov基线，并适用于多种编码架构。
2026-06-16 cs.IT math.IT
Robust Coding for Lossy Computing with Receiver-Side Observation Costs
编码器希望最小化保证解码器能够计算仅在编码器处可用的序列和仅在解码器处可以测量的序列的符号函数所必需的比特率。这个经典的问题，首先由Yamamoto研究，在这里通过包括两个新的方面来解决：（i）解码器获得其序列的噪声测量，其中这种测量的质量可以通过成本约束的“动作”序列来控制;（ii）解码器处的测量可能以编码器不可预测的方式失败，因此需要鲁棒编码。所考虑的场景概括了已知的设置，如Heegard-Berger-Kaspi和“自动售货机的信源编码”问题。率失真成本函数的推导和数值例子也制定出获得进一步的洞察到最佳的系统设计。
2012-04-18 cs.IT math.IT
Coding With Action-dependent Side Information and Additional Reconstruction Requirements
考虑了带边信息的约束有损信源编码和信道编码问题，该问题扩展了经典的Wyner-Ziv和Gel'fand-Pinsker问题。受传感器网络和控制中应用的启发，我们首先考虑具有双侧部分侧信息的有损信源编码，其中侧信息的质量/可用性可以受到成本约束的动作序列的影响。解码器重构受到失真约束的源序列，并且同时，另外要求编码器能够估计解码器的重构。接下来，我们考虑“双重”信道编码，其中假设信道状态取决于动作序列，并且要求解码器可靠地解码所发送的消息和信道输入。在离散无记忆系统中，由于额外的重建约束的基本限制的通信的影响进行了研究。率失真成本函数和信道容量为各自的源和信道编码问题的单字母表达式推导出来。讨论了这两个问题之间的对偶关系。此外，基于两阶段编码结构和信道编码问题的附加重构约束，我们讨论并解释了信道容量表达式中的两阶段编码条件。除了对消息的速率约束之外，这个条件是在我们的“两阶段”通信问题中信道输入序列在信道上可靠传输的充分必要条件。在一个示例中还示出，存在两阶段编码条件在计算容量时可以是主动的情况，并且因此可以主动地限制实现输入分布的容量的集合。
2012-02-07 cs.IT math.IT
Gelfand-Pinsker coding achieves the interference-free capacity
对于离散无记忆信道，非因果状态信息仅在编码器处可用，众所周知，Gelfand-Pinsker编码实现了其容量。本文分析了Gelfand-Pinsker编码方案及其容量，以加深对它的理解。我们证明了Gelfand-Pinsker容量等于无干扰容量。因此，具有仅在编码器处可用的非因果状态信息的信道的容量与状态信息在解码器处也可用的情况相同。此外，在这两种情况下，实现能力的条件输入分布是相同的。这使我们能够将所研究的具有状态的信道连接到具有相关源的多址信道（MAC），并表明在某些条件下，接收器可以解码消息和状态信息。特别是如果状态序列来自具有满足简单约束的速率的已知码本，则可以获得这种双重解码。在这种情况下，我们可以通过在生成辅助$U^n$序列时预先构建输入序列$X^n$的多个码本来修改Gelfand-Pinsker编码，每个码本用于给定的状态序列$S^n$。修改后的Gelfand-Pinsker编码方案实现了MAC与降级的消息集的容量，并且仍然允许在任何状态信息速率下仅对消息进行解码。然后，我们重新审视脏纸编码的高斯信道，以验证我们的分析和修改后的编码方案。
2010-09-03 cs.IT math.IT
Linear-Complexity Overhead-Optimized Random Linear Network Codes
稀疏随机线性网络编码（SRLNC）是一种降低随机线性网络编码解码复杂度的方法。认识到现有的SRLNC计划是没有效率的，在所需的接收开销方面，我们考虑的问题，设计开销优化SRLNC计划。为此，我们引入了一种新的SRLNC方案设计，该方案在保持SRLNC的主要优点的同时享有非常小的接收开销，即，其线性编码/解码复杂度。我们还提供了一个数学框架的渐近分析和设计这类代码的基础上密度演化（DE）方程。据我们所知，这项工作介绍了第一DE分析的背景下，网络编码。然后，我们的分析方法使我们能够设计网络代码的接收开销在百分之几的顺序。我们还研究了有限长度的性能，并通过数值例子，我们表明，我们提出的代码有显着降低接收开销相比，所有现有的线性复杂度随机线性网络编码方案。
2013-11-09 cs.IT math.IT
Low ML-Decoding Complexity, Large Coding Gain, Full-Rate, Full-Diversity STBCs for 2 X 2 and 4 X 2 MIMO Systems
本文（该手稿的部分内容已被接受用于在新奥尔良举行的IEEE Globecom 2008上的演示）涉及低最大似然（ML）解码复杂度、全速率和全分集空时分组码（STBC），其也提供大的编码增益，用于2个发射天线，2个接收天线（$2\times 2$）和4发射天线2接收天线（$4\times 2$）MIMO系统。目前，用于$2\times2$系统的最公知的STBC是Golden码，而用于$4\times2$系统的STBC是DjABBA码。本文在Biglieri、Hong和Viterbo的基础上，提出了一种新的适用于$2\times 2$系统的空时分组码。对于正方形QAM星座，该码在性能和ML解码复杂度上与Golden码相匹配，而对于非矩形QAM星座，该码具有较低的ML解码复杂度，具有相同的性能。该代码也被证明是\emph{information-lossless}和\emph{diversity-multiplexing gain}（DMG）权衡最优的。然后，将该设计过程扩展到$4\times 2$系统，并给出了一种编码，其性能优于QAM星座的DjABBA码，具有较低的ML解码复杂度。到目前为止，对于大小为$M$的平方QAM，已经报道了Golden码具有$M^4$量级的ML解码复杂度。本文提出了一种将其ML译码复杂度降低到$M^2\sqrt{M}$的方案。
2008-09-03 cs.IT math.IT
Variable-Length Stop-Feedback Coding for Minimum Age of Incorrect Information
针对非瞬时反馈下 Markov 信源远程监测，本文利用非渐近编码结果推导 AoII 最优与时延最优反馈时刻，揭示平均时延与 AoII 并不总是一致。
2024-10-14 cs.IT math.IT
Row-Centric Lossless Compression of Markov Images
出于最近推出的缩减割集编码（RCC）是否提供了比传统的基于上下文的条件编码与二维马尔可夫结构的源的速率复杂度性能的好处的问题，本文比较了几个行为中心的编码策略，不同的条件的量，以及是否使用模型或经验表中的行块的编码。结论是，至少对于表现出低阶相关性的源，单侧基于模型的条件编码对于给定的复杂度约束优于RCC方法，并且常规的基于上下文的条件编码几乎与单侧基于模型的编码一样好。
2017-02-26 cs.IT math.IT
Coding over Sets for DNA Storage
本文研究了用于人工合成脱氧核糖核酸（DNA）数据存储的纠错码。我们研究了一个存储模型，其中数据由一组无序的$M$序列表示，每个序列的长度为$L$。该模型中的错误是整个序列的丢失和序列内的点错误，例如替换、插入和缺失。我们提出了代码的建设，可以纠正这些错误与有效的编码器和解码器。通过推导这些代码的基数上界使用球包装参数，我们表明，我们的许多代码接近最佳。
2018-05-09 cs.IT math.IT
Effects of the Generation Size and Overlap on Throughput and Complexity in Randomized Linear Network Coding
为了减少随机化网络编码内容分发中的计算复杂性和延迟，并且出于一些其他实际原因，编码不是在所有内容块上同时执行，而是在这些块的小得多的、可能重叠的子集上执行，这些子集被称为代。这种策略的代价是吞吐量降低。为了分析吞吐量的损失，我们模型的编码代随机生成调度作为优惠券收集器的兄弟问题。该模型使我们能够推导出成功解码整个内容所需的编码数据包的预期数量以及解码失败的概率（后者仅在各代不重叠时），并进一步量化计算复杂性和吞吐量之间的权衡。有趣的是，随着代大小的适度增加，吞吐量很快接近链路容量。对于相对较小的代大小，代之间的重叠可以进一步显著提高吞吐量。
2010-11-15 cs.DM cs.IT math.IT
Leveraging Overfitting for Low-Complexity and Modality-Agnostic Joint Source-Channel Coding
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出隐式-JSCC，通过过拟合实现低复杂度、模态无关的联合源信道编码，适用于高SNR场景下的高效图像传输。
2025-12-24 cs.IT eess.IV math.IT
Optimal Error Rates for Interactive Coding II: Efficiency and List Decoding
我们研究了交互通信中纠错的编码方案。这样的交互式编码方案在破坏高达$ρN$传输的对抗信道上使用$N$循环来模拟任何$n$循环交互式协议。编码方案的重要性能度量是其最大容许差错率$ρ$、通信复杂度$N$和计算复杂度。我们给出了第一个编码方案的标准设置，在所有三个措施中表现最佳：我们的随机非自适应编码方案具有近线性的计算复杂性，并容忍任何错误率$δ< 1/4$与线性$N = Θ(n)$通信复杂性。这改善了先前的结果，每个在这些措施中的两个表现良好。我们也给其他设置的结果，即，第一个计算和通信效率的计划，容忍$ρ< \frac{2}{7}$自适应，$ρ< \frac{1}{3}$，如果只有一方需要解码，和$ρ< \frac{1}{2}$，如果列表解码是允许的。这些是相应设置的最佳容许出错率。这些编码方案还具有接近线性的计算和通信复杂度。这些结果是通过两种技术获得的：我们给出了一个一般的黑盒减少，减少独特的解码，在各种设置中，列表解码。我们还展示了如何提高任何列表解码器的计算和通信效率，使其接近线性。
2014-04-16 cs.DS cs.IT math.IT
Network Compression: Memory-Assisted Universal Coding of Sources with Correlated Parameters
在本文中，我们提出了{ \em分布式网络压缩通过内存}。我们考虑两个空间分离的源相关的未知源参数。我们希望研究来自源之一的长度为$n$的序列的通用压缩，假设解码器可以访问（即，存储）来自另一个源的长度为$m$的序列。在这种设置中，相关性不是由来自两个源的两个输出的逐符号依赖性引起的（如Slepian-Wolf设置中那样）。相反，这两个序列是相关的，因为它们源自具有\emph{unknown}相关参数的两个源。手头的压缩问题的有限长度性质需要考虑几乎无损信源编码的概念，其中编码引起的错误概率$p_e(n)$随着序列长度$n$增长到无穷大而消失。我们得到的几乎无损码的冗余时，解码器可以访问的随机存储器的长度$m$序列长度$n$和允许的错误概率$p_e(n)$的函数。我们的研究结果表明，通过内存的分布式网络压缩有可能显着改善传统的端到端的压缩时，足够大的内存从以前的通信可供解码器。
2012-10-08 cs.IT math.IT
On Macroscopic Complexity and Perceptual Coding
“有损”数据压缩算法的理论极限被认为是。宏观观察者所看到的物体的复杂性是感知代码的大小，它丢弃了所有可能丢失的信息，而不会改变特定观察者的感知。这种宏观观察到的状态的复杂性是对构成宏观状态的任何微观状态的最简单描述。基于宏观状态而不是微观状态复杂性的推理和模式识别将利用宏观观察者的复杂性来忽略不相关的噪音。
2011-07-07 cs.AI cs.IT cs.MM
Sequence-Subset Distance and Coding for Error Control in DNA-based Data Storage
基于DNA的数据存储（简称DNA存储）过程可以在数学上建模为通信信道，称为DNA存储信道，其输入和输出是无序序列的集合。为了设计DNA存储通道的纠错码，引入了一种新的度量标准--序列子集距离，该度量标准将海明距离推广为任意两组无序向量之间定义的距离函数，有助于建立一个统一的框架来设计DNA存储通道的纠错码。我们进一步介绍了一个家庭的纠错码，称为\emph{sequence-subset codes}，DNA存储，并表明这种代码的纠错能力是完全由它们的最小距离。我们得到了序列子集码大小的上界，包括一个特殊情况下的紧界，Singleton类界和Plotkin类界。我们还提出了一些建设，包括一个特殊情况下，这意味着这些代码的大小的下限的最佳建设。
2020-06-10 cs.IT math.IT
Robust Coding for Lossy Computing with Observation Costs
编码器希望最小化保证解码器能够计算仅在编码器处可用的序列和仅在解码器处可以测量的序列的逐符号函数所必需的比特率。这个经典的问题，首先由Yamamoto研究，在这里通过包括两个新的方面来解决：（i）解码器获得其序列的噪声测量，其中这样的测量的质量可以通过在解码器或在编码器处采取的成本约束的“动作”序列来控制;（ii）在解码器处的测量可能以编码器不可预测的方式失败，因此需要鲁棒编码。所考虑的场景概括了已知的设置，如Heegard-Berger-Kaspi和“自动售货机的信源编码”问题。率失真成本函数推导出在相关的特殊情况下，以及一般的上限和下限。数值例子也制定出获得进一步深入了解最佳系统的设计。
2012-04-16 cs.IT math.IT
A Constrained Coding Scheme for Correcting Asymmetric Magnitude-$1$ Errors in $q$-ary Channels
我们提出了一种约束编码方案，以纠正非对称幅度$1$错误的多级非易失性存储器。对于大量的这样的错误，该计划被证明提供更好的校正能力相比，已知的替代品，同时承认低复杂度的解码。我们的研究结果包括一个代数公式的约束，必要和充分条件的可纠正性，一个最大似然解码器运行在复杂性线性的字母表大小，和上限的概率，无法纠正$t$错误。除了优良的速率校正折衷之外，该方案优于标准纠错码的另一个优点是在没有显著修改的情况下改变码参数的灵活性。
2017-09-09 cs.IT math.IT
Variable-to-Fixed Length Homophonic Coding Suitable for Asymmetric Channel Coding
在通过非对称渠道的通信中，实现能力的输入分布通常是不均匀的。谐音编码是一个框架，以可逆地转换一个（通常是均匀的）消息到一个序列与一些目标分布，是一个有前途的候选人，以产生码字的非均匀目标分布的非对称信道。特别地，可变到固定长度（VF）的谐音码可以用作信道码的合适分量以避免解码错误传播。然而，现有的VF谐音码需要预先知道两个相邻序列之间的最大相对概率间隙，这对于长分组码是不现实的假设。在本文中，我们提出了一个新的VF谐音码没有这样的要求，允许一个符号的解码延迟。我们从理论和实验两方面验证了该编码的渐近最优性。
2017-06-29 cs.IT math.IT
Coding vs. Spreading for Narrow-Band Interference Suppression
有源窄带干扰抑制技术在直扩通信中的应用已得到广泛研究。在本文中，我们解决的问题，最佳的编码扩展权衡窄带干扰抑制。与最大似然解码，我们首先推导出上界的编码系统的错误概率的存在下，一个特殊的类NBI，即，多音干扰与正交签名。通过采用发达的边界技术，我们表明，有没有优势，在传播，因此，低速率的全编码方法始终是首选。然后，我们提出了一个实用的低速率涡轮Hadamard编码方法，其中NBI抑制自然地通过迭代解码来实现。所提出的Turbo-Hadamard编码方法采用了一种具有时变扩频序列的编码扩频信令，与码辅助的DS-SS方法相比，其性能更好。通过大量的仿真表明，在扩频序列长度为32且带宽固定的情况下，所提出的Turbo Hadamard编码方法在3种窄带干扰下的性能优于码辅助DS-SS方法，即使其传输信息速率是码辅助DS-SS方法的5倍。使用建议的涡轮Hadmard编码方法在多径衰落信道进行了讨论。
2015-04-22 cs.IT math.IT
Results on the Fundamental Gain of Memory-Assisted Universal Source Coding
许多应用需要对具有有限大小的各个数据片段执行数据处理，例如，云存储单元中的文件和数据网中的分组。然而，传统的通用压缩解决方案在有限长度的序列上表现不佳。最近，我们提出了一个框架，称为内存辅助的通用压缩，持有一个显着的承诺，从有限长度的序列减少冗余数据量。所提出的压缩方案是基于这样的观察，即可以在一些中间实体处学习源统计（通过记忆来自源的先前序列），然后利用所记忆的上下文来减少有限长度序列的通用压缩的冗余。我们首先提出了一个单一的参数源的建议的记忆辅助通用信源编码的基本增益超过传统的通用压缩（无记忆）。然后，我们扩展和调查的好处的记忆辅助通用信源编码的数据序列时，产生的复合源，这是一个混合的参数源。我们进一步开发了一种聚类技术内的内存辅助压缩框架，以更好地利用内存的参数源的混合物中的观察到的数据序列进行分类。最后，我们证明，通过计算机模拟，建议的联合记忆和聚类技术可以实现6倍的改进，比传统的通用压缩技术时，混合的非二进制马尔可夫源被认为是。
2012-05-19 cs.IT math.IT
Memory-Assisted Universal Source Coding
在许多实际情况下，如存储数据和互联网流量的压缩，出现了从一个图书馆的几个小到中等长度的序列，从类似的背景下的序列的通用压缩的问题。在这种情况下，通常需要单独压缩和重新编码每个序列。然而，各个序列的通用压缩遭受显著的冗余开销。在本文中，我们的目的是回答是否有一个内存单元在中间可以导致一个基本的增益在通用压缩。我们在由服务器节点$S$、中继节点$R$（即，存储器单元）和客户端节点$C$。我们假设服务器$S$希望将序列$x^n$发送到客户端$C$，该客户端从未与服务器进行过任何先前的通信，因此不能记忆源上下文。然而，$R$先前已经与$S$通信以将先前序列从$S$转发到除$C$之外的客户端，因此，$R$已经存储了与$S$共享的上下文$y^m$。注意，如果中继节点不存在，则源可能将通用压缩应用于$x^n$并发送到$C$，而在$R$处存储的上下文的存在可能减少$S$ - $R$链路中的通信开销。在本文中，我们调查的基本增益的上下文记忆在存储器辅助的通用压缩序列$x^n$在传统的通用信源编码的记忆辅助信源编码的增益提供了一个下界。
2012-01-10 cs.IT math.IT
Coding for Network Coding
我们考虑随机线性网络编码下的噪声网络通信。可能的错误机制包括节点或链路故障、节点的拜占庭行为或网络最小割的高估。基于Koetter和Kschischang的工作，我们引入了一个错误的概率模型。我们计算这个信道的容量，我们定义了一个纠错方案的基础上随机稀疏图和一个低复杂度的解码算法。通过优化的代码度配置文件，我们表明，这种结构实现了信道容量的复杂性，这是联合二次的编码信息比特的数量和亚对数的错误概率。
2007-11-26 cs.IT cs.NI math.IT
Low-Complexity Geometrical Shaping for 4D Modulation Formats via Amplitude Coding
信号整形对于接近香农的容量至关重要，但要以非常高的速度实现它是具有挑战性的。例如，概率整形通常需要算术编码来实现目标分布。几何整形需要查找表来存储星座点。在本文中，我们提出了一个四维幅度编码（4D-AC）几何整形器架构。所提出的架构可以通过简单的逻辑电路操作和两个传统的正交幅度调制（QAM）调制器实时生成几何形状的4D格式。本文描述了4D-AC用于产生两个最近提出的4D正交对称调制格式的近似版本，其频谱效率分别为6 bit/4D-sym和7 bit/4D-sym。数值结果显示，与基线格式相比，损耗低于0.05 dB。
2021-10-29 cs.IT eess.SP math.IT
Low Complexity Differentiating Adaptive Erasure Codes for Multimedia Wireless Broadcast
基于在多媒体无线广播标准中定义的擦除信道FEC模型，我们说明了如何在擦除编码和解码的设计中包括的掺杂机制可以提高数据包吞吐量的可扩展性，降低整体延迟和潜在的多媒体用户的类别之间的区别，而不管他们的信号质量。我们描述的解码机制，允许线性复杂度和复杂度的界限时，反馈是可用的。我们表明，精心设计的编码方案，其中包括预编码阶段是劣于简单的理想孤子为基础的无比率码，结合建议的两相解码器。该方案的简单性和给定预分配的无线电资源的延迟上的严格界限的可用性使其成为实用且高效的设计解决方案。
2012-09-14 cs.IT math.IT
Conditional Kolmogorov Complexity and Universal Probability
L.A.的编码定理Levin将无条件前缀Kolmogorov复杂度与离散普适分布联系起来。有条件的版本中提到的几个出版物，但尚未有书面证明英文。我们在这里提供这些证据。他们使用的定义与离散普遍分布的条件版本的标准定义不同。在条件概率的经典定义下，编码定理没有条件版本。
2013-01-22 cs.IT math.IT
