Joint Sensing and Power Allocation in Nonconvex Cognitive Radio Games: Quasi-Nash Equilibria
在本文中，我们提出了一类新的纳什问题的认知无线电（CR）网络组成的多个主要用户（PU）和次要用户（SU），其中每个SU（玩家）竞争对其他人最大化自己的机会吞吐量，通过联合选择的感知持续时间，检测阈值，并在多信道链路的矢量功率分配。除了功率预算约束之外，若干（确定性或概率性）干扰约束可以被容纳在所提出的一般公式中，诸如对PU可容忍的最大个体/聚合（概率性）干扰的约束。为了保持优化尽可能分散，全局干扰约束，当存在时，通过定价施加;价格因此是要优化的附加变量。由此产生的参与者的优化问题是非凸的，有价格清算条件与非凸的全局干扰约束，以满足均衡的游戏，这使得分析所提出的游戏是一个具有挑战性的任务，没有经典的结果在博弈论文献中可以成功地应用。为了处理博弈的非凸性，我们引入了一个放松的均衡概念，准纳什均衡（QNE），并研究了它的主要性质，性能，以及与局部纳什均衡的联系。非常有趣的是，所提出的博弈理论公式产生了相当大的性能改善相对于当前集中式和分散式设计的CR系统，这验证了QNE的概念。
2012-12-26 cs.IT math.IT
MIMO Z-Interference Channels: Capacity Under Strong and Noisy Interference
针对多输入多输出高斯Z干扰信道，分别建立了强干扰和对齐强干扰情况下的信道容量域。这种信道的总速率容量是在噪声干扰下建立的。这些结果推广了标量高斯Z干扰信道的已知结果。
2009-11-24 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
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
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
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
The Capacity of Less Noisy Cognitive Interference Channels
具有两对发射机-接收机的认知干扰信道（CIC）的基本限制已经被探索了几年。本文研究了离散无记忆认知干扰信道（DM-CIC），在该信道中，认知发射机非因果地知道主发射机的消息。这个信道的容量一般不知道;它只在某些特殊情况下是已知的。受低噪声广播信道（BC）概念的启发，本文提出了低噪声认知干扰信道的概念。与BC不同，由于认知信道的固有不对称性，两个不同的低噪声信道是可区分的;这些被称为初级低噪声信道和认知低噪声信道。我们推导出后一种情况下的容量区域，通过引入内部和外部的DM-CIC的能力的界限，并表明这些界限相吻合的认知少噪声信道。在建立容量域的基础上，证明了叠加编码是最优的编码技术。
2012-10-07 cs.IT math.IT
Pareto Region Characterization for Rate Control in Multi-User Systems and Nash Bargaining
将多用户多输入多输出（MIMO）干扰系统中的速率控制问题转化为多准则优化（MCO）问题。的帕累托率区域的MCO问题的特点。研究表明，对于Pareto速率区域的凸性，具有冲突目标的多个用户的干扰加噪声协方差矩阵（INCM）逼近单位矩阵是足够的。后者可以通过使用正交信令、分时或干扰消除策略来实现。在高干扰的情况下，干扰消除是优选的，以便增加帕累托边界并保证帕累托速率区域的凸性。纳什讨价还价（NB）的应用转化为一个单目标的MCO问题。研究了MIMO干扰系统中NB的唯一性、NB解的存在性和NB集的可行性等性质。当NB解存在时，相应的单目标问题有唯一解的充分条件是用户的INCM逼近单位矩阵。提出了一种简单的多级干扰消除方案，其导致更大的凸帕累托速率区域，并且相应地，与正交和分时信令方案相比，具有更大用户速率的唯一NB解决方案。的凸性的速率区域，所提出的干扰消除技术的有效性，以及存在的NB解决方案的MIMO干扰系统的数值研究。NB解决方案的公平性也得到了证明。最后，还考虑了多输入单输出（MISO）和单输入单输出（SISO）干扰系统的特殊情况。
2010-06-07 cs.GT cs.IT math.IT
Game Theoretic Dynamic Channel Allocation for Frequency-Selective Interference Channels
研究了在频率选择性干扰信道下大型网络中的分布式信道分配问题。性能通过可实现速率的加权和来衡量。我们提出的算法是一种改进的虚拟游戏算法，可以分布式实现，其稳定点是一个给定的游戏的纯纳什均衡。我们的目标是设计一个非合作博弈的效用函数，使其所有的纯纳什均衡具有接近最优的全局性能。这将使算法接近最优，同时不需要用户之间的通信。我们提出了一种新的技术来分析纳什均衡的随机干扰游戏，由随机信道增益。我们的分析是渐近的用户数量。首先，我们提出了一个自然的非合作博弈，每个用户的效用是他的可达速率。它表明，渐近的用户数量和足够强的干扰，这个游戏表现出许多坏的平衡。然后，我们提出了一种新的非合作M频率选择性干扰信道博弈（M-FSIG），作为前者的轻微修改，其中每个用户的效用是人为限制。我们证明，即使是最坏的平衡有渐近最优加权和速率的任何干扰制度，甚至相关的信道。这是基于对衰落信道的顺序统计分析，该分析对广泛的一类衰落分布（包括瑞利、莱斯、m-中上等）有效。我们进行了模拟，证明我们的算法的渐近最优纯纳什均衡的快速收敛。
2018-11-11 cs.GT cs.IT math.IT
Cooperative game theory and the Gaussian interference channel
在本文中，我们讨论了使用合作博弈理论分析干扰信道。我们扩展我们以前的工作，游戏N玩家以及频率选择性信道和联合TDM/FDM策略。我们表明，纳什讨价还价的解决方案可以使用凸优化技术计算。我们还表明，相同的结果是适用于干扰信道，只有统计知识的信道。此外，对于两个玩家的$2\times K$频率选择性信道（具有K个频率仓）的特殊情况下，我们提供了一个$O(K \log_2 K)$复杂度算法计算纳什讨价还价的解决方案下的掩码约束和使用联合FDM/TDM策略。仿真结果也提供。
2007-08-06 cs.GT cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Communications in Interference Networks-Part IV: Networks with a Sequence of Less-Noisy Receivers
在我们的多部分论文的第四部分中，识别了具有低噪声接收器序列的干扰网络类，其中连续解码方案实现了和速率容量。首先，两个接收器的网络进行了分析：它表明，我们的多部分论文的第三部分中得出的统一的外边界是满足一定的低噪声条件的网络场景的速率和最优的。然后，考虑了多接收机网络。人们对这些网络的了解要少得多。在分析这种情况的主要困难之一是如何建立有用的能力的外部边界。在本文中，一种新的技术，需要一个连续的应用程序的Csiszar-Korner身份的开发，建立强大的单字母的外边界上的多接收机干扰网络的总速率容量，满足一定的低噪声条件。通过使用这些外边界，一个完整的表征的和速率容量的一般干扰网络的任意大的尺寸与序列的低噪声接收机。这些外边界的一些概括也提出了每个是有效的，以获得确切的总和速率容量为各种情况。
2013-02-15 cs.IT math.IT
Approximate Capacity of the Gaussian Interference Channel with Noisy Channel-Output Feedback
本文给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道（G-IC-NOF）的可扩展域和逆可扩展域。可重构区域使用随机编码参数和三种众所周知的技术获得：速率分裂、叠加编码和后向解码。利用现有的一些完全输出反馈外界以及一组新的外界，通过使用原G-IC-NOF的基因辅助模型获得的逆区域。最后，它示出的可扩展性区域和逆区域近似的G-IC-NOF的容量区域内的一个恒定的间隙，每通道使用的比特。
2016-11-14 cs.IT math.IT
Extended Generalized DoF Optimality Regime of Treating Interference as Noise in the X Channel
本文针对3 x 2 X通道研究了将干扰视为噪声（TIN）的简单方案。导出了一个新的和容量上界。这个上限被转换成一个广义度的自由度（GDoF）的上限，并示出符合可实现的GDoF的计划，结合TDMA和TIN的信道参数上的某些条件。这些条件指定了噪声干扰机制，其扩展了文献中可用的噪声干扰机制。作为副产品，3 x 2 X信道的总容量在给定的噪声干扰状态下在恒定间隙内被表征。
2014-06-02 cs.IT math.IT
Approximate Capacity of the Two-User Gaussian Interference Channel with Noisy Channel-Output Feedback
本文给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道（G-IC-NOF）的可扩展域和逆可扩展域。可重构区域使用随机编码参数和三种众所周知的技术获得：速率分裂、叠加编码和后向解码。利用现有的一些完全输出反馈外界以及一组新的外界，通过使用原G-IC-NOF的基因辅助模型获得的逆区域。最后，它示出的可扩展性区域和逆区域近似的G-IC-NOF的容量区域内的一个恒定的间隙，每通道使用的比特。
2016-11-15 cs.IT math.IT
Approximate Capacity Region of the Two-User Gaussian Interference Channel with Noisy Channel-Output Feedback
本文对带噪声信道输出反馈的线性确定性干扰信道（LD-IC-NF）的容量域进行了充分的刻画。可重复性的证明是基于随机编码参数和速率分割;块马尔可夫叠加编码;和向后解码。逆证明重用了一些现有的外边界，并包括使用基因辅助模型获得的新边界。在分析LD-IC-NF的基础上，给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道（GIC-NF）的可扩展域和逆可扩展域。最后，证明了G-IC-NF的可扩展区域和逆区域在4.4比特以内逼近了G-IC-NF的容量区域。
2018-05-19 cs.IT math.IT
Noisy Channel-Output Feedback Capacity of the Linear Deterministic Interference Channel
在本技术报告中，对带噪声输出反馈（IC-NOF）的双用户线性确定性（LD）干扰信道的容量区域进行了全面表征。这个结果允许识别几个不对称的情况下，其中实现信道输出反馈的发射机-接收机对中的仅一个是有益的，因为实现它在两个链路中，在可实现的个人速率和总速率的改进w.r.t.没有反馈的案例。在其他场景中，在任何发射机-接收机对中使用信道输出反馈在可实现的单独速率改进方面仅有益于两对中的一对，或者简单地，它被证明是无用的，即，即使在反馈链路中完全没有噪声的情况下，具有和不具有反馈的容量区域也是相同的。
2016-11-15 cs.IT math.IT
Quadratic Multi-Dimensional Signaling Games and Affine Equilibria
本文研究了编码器和解码器作为两个决策者，具有不一致的目标函数时的分散二次廉价通话和信令博弈问题。这项研究的主要贡献是克劳福德和索贝尔的廉价的谈话制定多维源和有噪信道设置的扩展。我们考虑（同时）纳什均衡和（顺序）斯塔克伯格均衡。我们发现，对于任意标量源，在存在不对准的情况下，所有的均衡策略的量化性质持有纳什均衡的意义上说，所有的纳什均衡是等同于量化编码器的政策所实现的。另一方面，所有的斯塔克伯格均衡政策都是完全信息化的。对于多维设置，与标量情况不同，纳什均衡策略可能具有非量化性质，甚至是线性的。在噪声设置中，高斯源将在加性高斯信道上传输。编码器和解码器的目标由于偏置项而不对准，并且编码器的成本还包括关于信号功率的惩罚项。仿射纳什均衡以及一般的信息均衡的存在条件。对于噪声设置，唯一的Stackelberg平衡是线性平衡时，变量是标量。我们的研究结果提供了进一步的条件时，仿射政策可能是最佳的分散多准则控制问题，并导致主动信息传输的存在条件，在战略环境。
2016-09-29 cs.IT math.IT math.OC
Capacity and Rate Regions of A Class of Broadcast Interference Channels
本文研究了一类广播干扰信道（BIC），其中两个广播接收机之一受到来自点对点传输的干扰。针对一般的离散无记忆广播干扰信道（DM-BIC），提出了一种基于消息分裂、叠加和合并的可达方案，并得到了相应的可达速率域R的简洁表示。定义了两个偏序广播条件干扰不经意的少噪声和干扰认知的少噪声，从而通过考虑干扰来扩展常规广播信道的通常的少噪声条件。在这些条件下，减少形式的R示出为相当于基于一个更简单的方案，其中广播发射机仅使用叠加的速率区域。此外，如果对于干扰不经意的噪声较小的DM-BIC干扰较强，则容量区域由上述两个等效速率区域给出。对于高斯广播干扰信道（GBIC），信道参数被分类为三种状态。对于前两个政权，这是密切相关的两个偏序广播条件下，可实现的速率区域，通过专门的DM-BIC与高斯输入分布的相应的可实现的计划。结合高斯广播信道和高斯干扰信道的定界技术，得到了基于熵功率不等式的外界。这些内部和外部的界限导致在各种条件下的容量区域和总容量的精确或近似表征。对于其余的补充制度，内部和外部边界也提供。
2015-08-01 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
Noisy Channel-Output Feedback Capacity of the Linear Deterministic Interference Channel
本文研究了带噪声输出反馈的两用户线性确定性干扰信道的容量域。该结果允许识别几种非对称场景，其中在发射机-接收机对中的仅一个中实施信道输出反馈与在两个链路中实施它一样有益，就可实现的单独速率和速率改进而言。没有反馈的案例。在其他场景中，在任何发射机-接收机对中使用信道输出反馈在可实现的单独速率改进方面仅有益于两对中的一对，或者简单地，它被证明是无用的，即，即使在反馈链路中完全没有噪声的情况下，具有和不具有反馈的容量区域也是相同的。
2016-01-27 cs.IT math.IT
On the Capacity and Generalized Degrees of Freedom of the X Channel
我们探讨的能力和广义自由度的两个用户的高斯X信道，即2用户干扰信道的泛化，其中有一个独立的消息从每个发射机到每个接收机。本文主要有三个结果。首先，我们描述了确定性X信道模型的对称设置下的总容量。其次，我们描述了广义自由度的高斯X通道下类似的对称模型。第三，我们将先前获得的干扰信道的噪声干扰容量表征扩展到X信道。具体来说，我们表明，与噪声（非常弱）干扰信道相关联的X信道具有相同的总容量的噪声干扰信道。
2008-10-27 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
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
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
Asynchronous Iterative Waterfilling for Gaussian Frequency-Selective Interference Channels
本文考虑了高斯频率选择性干扰信道下，在各链路功率和频谱屏蔽约束下的信息速率最大化问题。为了得到分散的解决方案，不需要用户之间的任何合作，最优化问题制定为一个静态的非合作博弈的完全信息。为了实现所谓的纳什均衡的游戏，我们提出了一种新的分布式算法称为异步迭代注水算法。在该算法中，用户以完全分布式和异步的方式更新其功率谱密度：一些用户可能比其他用户更频繁地更新其功率分配，并且他们甚至可能使用接收到的干扰的过时测量。所提出的算法代表了一个统一的框架，该框架涵盖并概括了所有已知的迭代注水算法，例如，顺序和同步版本。本文的主要结果包括一组统一的条件，保证所提出的算法的全局收敛到（唯一的）纳什均衡的游戏。
2008-01-16 cs.GT cs.IT math.IT
Learning Equilibria of a Stochastic Game on Gaussian Interference Channels with Incomplete Information
我们考虑一个无线通信系统，其中$N$发送器-接收器对想要彼此通信。每个发射机使用取决于信道增益的功率以特定速率向其接收机发送数据。如果接收器可以成功接收消息，则它发送确认（ACK），否则它发送否定ACK（NACK）。每个用户的目标是最大限度地提高其成功传输的概率。我们将这个问题表述为一个随机博弈，并提出了一个完全分布式的学习算法来寻找相关均衡（CE）。此外，我们使用一个没有遗憾的算法，找到一个粗略的相关均衡（CCE）为我们的权力分配游戏。我们还提出了一种完全分布式的学习算法来寻找帕累托最优解。在一般情况下，帕累托点不保证用户之间的公平性，因此，我们还提出了一个算法来计算纳什讨价还价的解决方案，这是帕累托最优的，并提供用户之间的公平性。最后，在相同的博弈论设置下，我们研究了这些均衡和帕累托点时，每个发射机发送数据在多个速率，而不是在一个固定的速率。我们比较了CE，CCE，纳什谈判解决方案和帕累托点，并通过一些其他知名的最近的算法得到的总和率。
2016-02-03 cs.IT math.IT
On the Application of Noisy Network Coding to the Relay-Eavesdropper Channel
在本文中，我们考虑一个新的四节点中继窃听信道的保密传输方案的设计。该方案的核心思想是将有噪网络编码与窃听信道的干扰辅助策略相结合，并引入一个辅助编码器。一个新的可实现的保密率的特点是离散无记忆和高斯信道。这种新的速率可以被看作是一个一般的框架，其中现有的干扰辅助方案，如噪声转发和合作干扰方法可以被示出为所提出的方案的特殊情况。此外，在某些信道条件下，现有的方案只能达到零保密率，所提出的保密方案仍然可以提供显着的性能增益。
2012-03-26 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
Competitive Spectrum Management with Incomplete Information
研究了在同一频段内自私和独立无线通信系统之间的干扰交互（博弈）问题。每个系统（播放器）具有关于其他播放器的信道条件的不完整信息。这个博弈中的一个平凡的纳什均衡点是参与者相互完全扩展（FS）他们的发射频谱并相互干扰。这一点可能导致从全球网络的角度来看，甚至对于每个用户单独的频谱利用率差。在本文中，我们提供了一个封闭的形式表示的非纯FS的Nash-纳什均衡点，即，一个均衡点，玩家选择FDM用于某些渠道实现，而FS用于其他渠道实现。我们发现，在这个非纯FS的双纳什均衡点增加每个用户的吞吐量，从而提高了频谱利用率，并证明，这种性能增益可以是巨大的。最后，重要的见解自私和理性的无线用户的行为作为信道参数的函数，如衰落概率，干扰信号比。
2010-02-20 cs.GT cs.IT math.IT
Interference Avoidance Game in the Gaussian Interference Channel: Sub-Optimal and Optimal Schemes
本文研究了高斯干扰信道中采用频率分配的分布式干扰避免问题。将公共信道划分为多个子信道，每个用户选择干扰较小的子信道作为发送信道。本文提出的干扰回避机制可以建模为一个竞争博弈模型。并采用一种完全自治的分布式迭代算法--Tdistributed interference avoidance algorithm（DIA）来求解博弈的纳什均衡T（NE）。由于DIA算法具有自寻优特性，因此是一种次优算法。因此，通过引入一个最优补偿的竞争博弈模型，我们成功地开发了一个基于补偿的博弈模型来近似最优干扰避免问题。此外，一个最佳的算法称为迭代最佳干扰避免算法（IOIA）的建议，以达到最优的干扰避免方案。我们分析了这两种算法的实现复杂度。我们还证明了所提出的算法的收敛性。性能上界和下界也推导出所提出的算法。仿真结果表明，在干扰避免机制下，IOIA确实达到了最优。
2010-03-22 cs.IT math.IT
Achievable Regions for Interference Channels with Generalized and Intermittent Feedback
本文首先研究了具有广义反馈的两用户干扰信道。我们建立了其容量域的内界。我们采用的内部边界的编码方案是基于一个适当的组合的Han-Kobayash率分裂和压缩和转发在p2p。每个发送器使用压缩方案压缩观察到的信道输出，该压缩方案是à-la Lim等人的噪声网络编码和Avestimeher等人的量化映射和转发。接下来，我们研究了一个内射确定性模型，其中的控制器只能间歇地获得输出反馈。专门的编码方案的模型与广义反馈到这种情况下，我们获得有用的见解噪声网络编码与干扰对齐技术相结合的有效方法。我们也将我们的结果应用到线性确定性干扰信道与间歇反馈。
2014-09-03 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
Distributed Algorithms for Complete and Partial Information Games on Interference Channels
我们考虑一个独立的直接和交叉链路信道增益的高斯干扰信道，其中每个是独立的，相同的时间分布。每个发射机-接收机用户对的目标是在平均功率约束下最大化其长期平均传输速率。我们制定了一个随机游戏，这个系统在三个不同的情况下。首先，我们假设每个用户都知道所有的直接和交叉链路信道增益。稍后，我们假设每个用户只知道在其接收器上发生的链路的信道增益。最后，我们假设每个用户只知道自己的直接链路信道增益。在所有情况下，我们制定的问题，找到一个纳什均衡（NE）作为一个变分不等式（VI）问题。我们提出了一种新的启发式求解VI。我们使用这种启发式来解决部分信息的功率分配游戏的NE。我们还提出了一个下界的效用为每个用户在任何NE的情况下，部分信息的游戏。我们得到这个下界使用注水一样的功率分配，只需要一个用户自己的信道增益和所有用户的平均功率约束的分布的知识。我们还提供了一个分布式算法来计算帕累托最优解的建议游戏。最后，我们使用贝叶斯学习得到一个算法，收敛到一个$ε$ -纳什均衡的不完全信息博弈与直接链路信道增益知识，而不需要其他用户的功率策略的知识。
2016-01-29 cs.IT math.IT
Interference and X Networks with Noisy Cooperation and Feedback
在发射机处没有瞬时信道状态信息（CSI）的情况下，研究了高斯$K$ -用户干扰和$M\times K$ X信道。首先，假设CSI在有限延迟（延迟CSIT）之后被反馈到所有节点，并且此外，发射机以全双工模式操作，即，它们可以同时发送和接收。在上述假设下，这些通道的自由度（DoF）上获得了可验证的结果。观察到，与无CSIT和全CSIT模型相比，当CSIT被延迟时，具有全双工发射机协作的两个信道的可实现DoF大于在没有发射机协作的情况下它们的DoF上的最佳可用可实现结果。我们的研究结果是第一个表明，全双工发射机合作可以潜在地提高延迟CSIT的信道自由度。然后，考虑具有输出反馈的$K$ -用户干扰和$K\times K$ X信道，其中每个接收机的信道输出被因果地反馈到其对应的发射机。当$K$ -用户干扰信道中的$K>5$和$K\times K$ X信道中的$K>2$时，我们的输出反馈可实现的结果证明了与具有全双工延迟CSIT的结果相比的严格的DoF改进。接下来，研究了延迟CSIT和输出反馈的组合，称为香农反馈，并且当K=5或$K>6$时，在$K$ -用户干扰信道中，以及当$K>2$时，在$K\times K$ X信道中，实现了与输出反馈模型相比严格更高的DoF。虽然严格大于1，并随着网络的大小而增加，本文研究的所有模型中的可实现的自由度接近极限值不大于2。
2012-05-16 cs.IT math.IT
Coordination and Bargaining over the Gaussian Interference Channel
本文考虑了在高斯干扰信道下，两个自私用户之间的博弈协调和讨价还价。通常的信息论方法假设用户之间的充分合作，用于码本和速率选择。在这里研究的情况下，每个自私的用户愿意协调其行动，只有当激励存在，合作的好处是公平分配。为了提高通信速率，两个用户被允许协商使用一个简单的韩小林型计划与固定的功率分配和条件，用户有动机合作确定。纳什讨价还价解决方案（NBS）被用来作为一种工具，以获得公平的信息率。的工作点作为一个优化问题的结果，并与TDM为基础的文献中的一个比较。
2010-05-08 cs.IT math.IT
Power Allocation Games on Interference Channels with Complete and Partial Information
我们考虑由多个发射器-接收器对共享的无线信道。他们的信号互相干扰。每个发射机-接收机对的目标是在平均功率约束下最大化其长期平均传输速率。在不同的假设下，这种情况被建模为一个随机博弈。我们首先假设每个发射机和接收机都知道所有直接和交叉链路信道增益。我们后来放松的假设，入射信道增益的知识，然后进一步放松的直接链路信道增益的知识。在所有的情况下，我们制定的问题，寻找纳什均衡作为一个变分不等式（VI）的问题，并提出了一个算法来解决VI。
2015-01-19 cs.IT math.IT
Algorithms for Stochastic Games on Interference Channels
我们考虑由多个发射器-接收器对共享的无线信道。他们的信号互相干扰。每个发射机-接收机对的目标是在平均功率约束下最大化其长期平均传输速率。这种情况被建模为一个随机博弈。给出了纳什均衡（NE）存在唯一的充分条件.然后，我们制定的问题，找到NE作为一个变分不等式（VI）的问题，并提出了一个算法来解决VI使用正则化。我们还提供分布式算法来计算帕累托最优解的建议游戏。
2014-09-26 cs.GT cs.IT math.IT
Asymptotically Optimal Distributed Channel Allocation: a Competitive Game-Theoretic Approach
本文研究了频率选择性干扰信道下大型网络中的分布式信道分配问题。性能通过可实现速率的加权和来衡量。首先，我们提出了一个自然的非合作博弈理论制定这个问题。结果表明，当干扰足够强时，该博弈的纯无政府状态无政府代价以高概率趋近无穷大，且存在渐近递增的最差均衡点.然后，我们提出了一种新的非合作M频率选择性干扰博弈（M-FSIG），其中用户限制他们的效用，使其大于零，只有他们的M个最佳信道，并为他们平等。我们表明，M-FSIG表现出，具有很高的概率，越来越多的最佳纯纳什均衡，没有坏的均衡。因此，无政府状态的纯粹无政府代价在任何干预体制中都有可能收敛为一。为了利用这些结果在算法上，我们提出了一个修改后的Fictionary Play算法，可以分布式实现。我们进行了模拟，证明其快速收敛到纯纳什均衡。
2016-03-12 cs.GT cs.IT math.IT
Distributed power control over interference channels using ACK/NACK feedback
在这项工作中，我们考虑一个网络组成的几个单天线发射机-接收机对，其中每对的目的是自私地最小化所需的功率，以实现给定的信号干扰加噪声比。这是获得建模的发射器-接收器对理性的代理人，从事非合作游戏。利用已知的结果的存在性和结构的广义纳什均衡（GNE）点的基本游戏，一个低复杂度，迭代和分布式算法推导出，让每个终端到达GNE只使用有限的反馈的形式，链路层确认（ACK）或否定确认（NACK）。数值结果证明了该方法在不同的运行条件下都能以可扩展和自适应的方式实现收敛。
2014-08-08 cs.IT math.IT
Quadratic Signaling Games with Channel Combining Ratio
在这项研究中，纳什和Stackelberg均衡的单阶段和多阶段的二次信号博弈之间的编码器和解码器进行了研究。在所考虑的设置中，编码器和解码器的目标函数未对准，在编码器和解码器之间存在有噪信道，编码器具有软功率约束，并且解码器也具有待估计的源的有噪声观测。我们证明了在Stackelberg均衡下只存在线性编码和解码策略，并推导出均衡策略和均衡代价。关于纳什均衡，我们明确地描述了仿射均衡的单级设置，并表明，最佳编码器（分别）。解码器）对于仿射解码器是仿射的（相应地，编码器）用于多级设置。对于解码器端，在来自编码器的信息和对源的噪声观测之间，我们的结果描述了这两个通道的组合比。关于编码器，我们得出的条件下，它是有意义的发送消息。
2021-02-03 cs.IT math.IT math.OC
The Sound and the Fury: Hiding Communications in Noisy Wireless Networks with Interference Uncertainty
隐蔽通信可以防止对手知道无线传输已经发生。在加性高斯白噪声信道中，得到了一个平方根定律，结果表明在$n$信道使用中，Alice能够可靠地、隐蔽地向Bob发送$\mathcal{O}(\sqrt{n})$比特。如果对手附近的附加“友好”节点可以注入人工噪声来帮助Alice隐藏她的传输尝试，则可以提高隐蔽吞吐量，即，Alice可以通过信道的$n$使用（$λ$是友好节点的密度，而$α$是无线信道的路径损耗指数），秘密地向Bob发送$\mathcal{O}(\min\{n,λ^{α/2}\sqrt{n}\})$比特。在本文中，我们考虑了隐蔽通信在一个嘈杂的无线网络中，鲍勃和对手威利不仅经历的背景噪声，但也聚集来自其他发射机的干扰。我们的研究结果表明，威利所经历的干扰的不确定性是有益的爱丽丝。当Alice和Willie之间的距离为$d_{a,w}=ω(n^{δ/4})$（$δ=2/α$为稳定性指数）时，Alice可以在$n$信道使用中可靠且隐蔽地向Bob传输$\mathcal{O}(\log_2\sqrt{n})$比特。虽然隐蔽吞吐量低于平方根定律和友好干扰方案，但空间吞吐量较高。从网络的角度来看，通信隐藏在嘈杂的无线网络的“声音和愤怒”中，威利所看到的只是一个“影子”无线网络。他肯定知道一些节点正在传输，但他不能当场抓住任何人。
2018-03-09 cs.CR cs.IT math.IT
Transmission Game in MIMO Interference Channels With Radio-Frequency Energy Harvesting
对于MIMO干扰信道上的多用户传输，每个用户设计发送协方差矩阵以最大化其信息速率。当网络中存在无源射频（RF）能量收集器时，传输受到发射功率限制和能量收集要求两者的约束。无源RF能量收集器收集来自附近无线信息发射器的辐射能量，而不是使用专用无线功率源。它需要多个发射器来集中它们的RF辐射，因为典型的电场强度很弱。在本文中，战略游戏提出了多用户传输。首先，在一个非合作的游戏，每个发射机有一个最佳的响应策略的发送协方差矩阵，遵循一个多层次的注水解决方案。存在纯策略纳什均衡。其次，在合作博弈中，不需要估计从每个发射器收集的能量的比例。相反，发射机就能量贡献的单位奖励进行讨价还价。信息率的近似值被用于构造个体效用，使得网络效用最大化问题可以被分解，并且讨价还价过程可以分布式地实现。讨价还价的解决方案给出了一个点的利率是优于纳什均衡和接近帕累托前沿。仿真结果验证了算法，提供良好的通信性能，同时满足RF能量收集的要求。
2017-04-13 cs.GT cs.IT math.IT
On the Capacity Region of the Two-User Interference Channel
网络信息论的一个关键问题是确定两用户干扰信道的容量域。在本文中，新的结果推导出该通道。作为第一个结果，噪声干扰制度给出了一般的IC，其中的和速率容量是通过在接收机处将干扰作为噪声来处理来实现的。为了得到这个结果，一个单字母的外界的一些辅助随机变量的一般IC的和速率容量，然后这些条件下，这个外界被减少到可实现的和速率由简单的处理干扰噪声策略。这种方法的主要好处是它适用于任何双用户IC（可能是非高斯的）。对于高斯信道的特殊情况下，我们的结果是减少到噪声干扰制度，以前得到的。其次，给出了Han-Kobayashi（HK）可达速率域的一些结果。对该速率区域的评价通常是困难的。在本文中，HK率区域的一个简单的特征是来自一些特殊的情况下，特别是，对于一个新的非常弱的干扰制度。作为一个显着的特点，它示出，对于这个非常弱的干扰制度，由于HK区域的可实现的和速率是相同的一个简单的处理干扰噪声策略。
2013-02-07 cs.IT math.IT
Interference Relay Channels - Part II: Power Allocation Games
在本文的第一部分中，我们推导出可实现的传输速率（单波段）干扰中继信道（IRC）时，中继实现放大和转发，解码和转发或估计和转发协议。在这里，我们考虑无线网络，可以通过一个多频段IRC建模。我们解决的存在性问题的纳什均衡（NE）在这些网络中，每个信息源被假定为自私地分配其可用频带之间的功率，以最大限度地提高其个人的传输速率。有趣的是，有可能表明研究中的三个功率分配（PA）游戏（对应于假设的三个协议）是凹的，这保证了Rosen之后存在纯NE [3]。然后，由于中继器还可以优化若干参数，例如，它的位置和发射功率，它进一步被认为是一个Stackelberg游戏的领导者，其中信息源是追随者。我们的理论分析说明了模拟提供更多的见解所解决的问题。
2010-11-20 cs.IT math.IT
Distributed Power Control in Interference Channels with QoS Constraints and RF Energy Harvesting: A Game-Theoretic Approach
本文提出了一种新的分布式功率控制方案的基于功率分裂的干扰信道（IFC）与同时无线信息和功率传输（SWIPT）。所考虑的IFC由多个源-目的地对组成。每个目的地将其接收到的信号分成两部分，分别用于信息解码和能量收集（EH）。每对调整其发射功率和功率分配比，以满足其相应目的地的信号干扰噪声比（SINR）和EH约束。为了表征合理的行为的源-目的地对，我们制定了一个非合作的游戏所考虑的系统，其中每一对被建模为一个战略球员，其目的是最大限度地减少自己的发射功率下的SINR和EH的限制在目的地。我们得到了一个充分必要条件的存在性和唯一性的纳什均衡（NE）制定的游戏。首先推导出各局中人的最佳对策，然后迭代求解网元。数值结果表明，所提出的博弈论的方法可以达到接近最优的性能在不同的SINR和EH的约束。
2016-02-20 cs.IT math.IT
Crystallized Rates Region of the Interference Channel via Correlated Equilibrium with Interference as Noise
在n用户干扰信道中，将干扰视为噪声，提出了一种新的速率域方法，该方法由2 ^n-1个角点的分时凸包组成，通过On/Off二进制功率控制实现。所得到的速率区域被表示为结晶速率区域。通过将干扰视为噪声，在文献中已经发现n个用户速率区域边界是n个超曲面的凸包。由这些超曲面包围的速率区域不一定是凸的，因此通过分时策略施加凸包操作。本文通过仅具有开/关二进制功率控制来简化n维空间中的速率区域。因此，这导致2^n-1个角点位于速率区域内。分时凸包被施加到这些角点上，形成结晶速率区域。本文着重于博弈论的概念，以实现结晶凸包通过相关的平衡。在博弈论中，相关均衡集是凸的，它由纳什均衡的分时混合策略组成。此外，本文考虑了一个机制设计的方法来仔细设计一个效用函数，特别是Vickrey-Clarke-Groves拍卖效用，其中的解点位于相关的均衡集。最后，本文提出了一种自学习算法，即遗憾匹配算法，该算法以分布式方式收敛到相关均衡集上的解点。
2010-08-21 cs.IT math.IT
Interference Decoding for Deterministic Channels
给出了一类三用户对确定性干扰信道容量域的内界。关键思想是在每个接收机处同时解码组合干扰信号和预期消息。在一定的强干扰条件下，该干扰译码内界是紧的。内界也严格包含通过将干扰视为噪声获得的内界，其中包括确定性信道的干扰对齐。该增益来自于对不同输入分布和消息速率下的组合干扰序列的数量的明智分析。最后，将内界推广到每个通道输出通过噪声通道观察的情况。
2011-01-29 cs.IT math.IT
Distributed Power Splitting for SWIPT in Relay Interference Channels using Game Theory
在本文中，我们认为同时无线信息和功率传输（SWIPT）中继干扰信道，其中多个源-目的地对通过其专用的能量收集中继通信。每个中继需要将其从源接收的信号分成两个流：一个用于信息转发，另一个用于能量收集。我们开发了一个分布式的功率分配框架，利用博弈论推导出一个配置文件的所有继电器，可以实现一个良好的网络范围内的性能的功率分配比。具体而言，非合作博弈分别制定为纯放大和转发（AF）和解码和转发（DF）网络，其中每个链路被建模为一个战略球员谁的目标是最大化自己的可实现的速率。分析了该博弈的纳什均衡的存在性和唯一性，并提出了一种可证明收敛的分布式算法。随后，开发的框架扩展到更一般的网络设置与混合AF和DF继电器。大量的数值结果验证了所有的理论分析。仿真结果表明，所提出的博弈理论的方法可以实现一个接近最优的网络范围内的平均性能，特别是对于相对较低和中等干扰的情况下。
2014-08-14 cs.IT math.IT
Secure Transmissions Using Artificial Noise in MIMO Wiretap Interference Channel: A Game Theoretic Approach
我们认为联合优化的人工噪声（AN）和信息信号在MIMO窃听干扰网络，其中每个链路的传输可能会被偷听到的几个MIMO能力的窃听。每个信息信号都伴随着AN，由同一用户产生，以迷惑附近的窃听者。利用非合作博弈，提出了一种分布式优化机制，以最大化各链路的保密率。这里的决策变量是信息信号和AN的协方差矩阵。然而，每个链路的优化问题的非凸性（即，最佳对策）使得传统的凸博弈不适用，甚至无法找到是否存在纳什均衡（NE）。为了解决这个问题，我们分析了拟议的游戏使用一个宽松的均衡概念，称为准纳什均衡（QNE）。在每个玩家的问题的约束资格条件下，QNE的集合包括所提出的游戏的NE。我们还得到了所得到的QNE的存在性和唯一性的条件。事实证明，唯一性条件限制太多，在典型的网络场景中并不总是成立。因此，所提出的游戏通常有多个QNE，并不总是保证收敛到一个QNE。为了克服这些问题，我们通过在每个效用函数中添加几个特定项来修改玩家的效用函数。修改后的游戏收敛到一个QNE，即使当多个QNE存在。此外，玩家有能力选择所需的QNE来优化给定的社交目标（例如，和速率或保密和速率）。根据所选择的目标，可以控制信令开销的量以及所得到的QNE的性能。仿真结果表明，由于QNE选择机制，我们可以实现一个显着的改善，在保密和速率和功率效率。
2016-12-23 cs.GT cs.IT math.IT
New Outer Bounds for the Interference Channel with Unilateral Source Cooperation
本文研究了单向信源协作的两用户干扰信道，该信道由两个信源-目的地对共享同一信道组成，其中一个全双工信源可以通过带内噪声链路偷听另一个信源。针对一类在不同的源-目的端具有独立噪声的内射半确定信道，给出了2 Rp +Rc/Rp+2 Rc型新的外界.然后将边界专门用于高斯噪声的情况。有趣的见解提供了这些类型的边界时，是活跃的，或者换句话说，当单方面的合作是太弱，并留下“洞”的系统资源。
2014-02-07 cs.IT math.IT
A Game-Theoretic View of the Interference Channel: Impact of Coordination and Bargaining
这项工作考虑了高斯干扰信道下两个自私用户之间的协调和讨价还价。通常的信息论方法假设用户之间的充分合作，用于码本和速率选择。在这里研究的情况下，每个用户愿意协调其行动，只有当激励存在，合作的好处是公平分配。用户首先被允许协商使用一个简单的Han Kobayashi型计划与固定的功率分配。确定了用户有合作动机的条件。然后，使用两种不同的方法来解决相关的讨价还价问题。首先，纳什谈判解决方案（NBS）被用来作为一种工具，以获得公平的信息率和操作点作为一个优化问题的结果。其次，引入讨价还价理论中的动态交替出价讨价还价博弈（AOBG）模型来模拟讨价还价过程，并对谈判产生的价格进行了表征。研究了NBS与AOBG均衡结果之间的关系，并讨论了可能影响讨价还价结果的因素。最后，在一定的高信噪比制度下，谈判问题的广义自由度进行了研究。
2011-01-18 cs.IT math.IT
Distributed Power Allocation with Rate Constraints in Gaussian Parallel Interference Channels
本文考虑了在高斯并行干扰信道中，每个用户的速率受限的最小化发射功率。为了得到分散的解决方案，不需要任何用户之间的合作，我们制定这个功率控制问题作为一个（广义）纳什均衡游戏。我们得到的充分条件，保证存在性和非空的解决方案，我们的问题。然后，为了计算游戏的解决方案，我们提出了两个分布式算法的基础上的单用户注水解决方案：\emph{sequential}和\emph{simultaneous}迭代注水算法，其中用户更新自己的策略顺序和同时，分别。我们推导出一组统一的充分条件，保证这两个算法的解决方案和全局收敛的唯一性。我们的研究结果适用于所有实际的分布式多点对多点干扰系统，无论是有线或无线的，在信息速率方面的服务质量必须保证每个链接。
2008-01-18 cs.GT cs.IT math.IT
Perfect Output Feedback in the Two-User Decentralized Interference Channel
本文将具有理想输出反馈的两用户高斯干扰信道（IC）的$η$ -纳什均衡（$η$ -NE）域近似为$1$ bit/s/Hz以内，而$η$任意接近于$1$ bit/s/Hz. $η$ -NE区域的相关性在于，当两个发射机-接收机对都自主地调谐它们自己的发射-接收配置以寻求$η$最优的个体传输速率时，它提供在IC中可实现且稳定的速率对集合。因此，在$η$ -NE区域之外的任何速率元组都是不稳定的，因为总是存在一个链路，该链路能够通过更新其自身的发送-接收配置来将其自身的传输速率增加至少$η$比特/s/Hz。从这项工作中产生的主要见解是：$(i)$反馈实现的$η$ -NE区域大于或等于没有反馈的$η$ -NE区域。更重要的是，对于在没有反馈的情况下在$η$ -NE处可实现的每个速率对，存在至少一个在具有弱Pareto优越的反馈的情况下在$η$ -NE处可实现的速率对。$(ii)$总是存在$η$ -NE发送-接收配置，该配置实现的速率对最多为每个用户远离容量区域的外部边界的$1$比特/秒/赫兹。
2015-08-09 cs.IT math.IT
Alternating-Offer Bargaining Games over the Gaussian Interference Channel
研究了在双用户高斯干扰信道下，两个自私用户如何通过协商共同确定可达速率域中的工作点。在以前的工作中，两个用户合作使用一个简单的版本的Han-Kobayashi计划的激励条件进行了研究，纳什谈判解决方案（NBS）被用来获得一个公平的操作点。在这里，一个非合作的讨价还价的交替提供的博弈模型的讨价还价过程和利率所产生的均衡结果进行了分析。特别是，它表明，从制定的谈判游戏所产生的操作点取决于成本的延迟谈判和如何讨价还价的收益。如果相关的讨价还价问题是正规的，一个唯一的完美均衡存在，并位于个人的合理有效边界的可实现率区域。此外，如果双方的讨价还价成本可以忽略不计，均衡结果接近NBS。
2010-10-02 cs.GT cs.IT math.IT
