The Rate-Distortion-Perception Trade-off: The Role of Private Randomness
本文研究无记忆信源压缩中私有随机性在近完美真实感约束下的作用，刻画了渐近率-失真权衡，并证明当压缩率低于信源熵时编码器私有随机性无用。
2024-04-01 cs.IT math.IT stat.ML
How to send a real number using a single bit (and some shared randomness)
University College London（伦敦大学学院）；Harvard University（哈佛大学）；VMware Research（威睿研究部）
我们认为，使用一个单一的位的实数$x\in[0,1]$的估计通信的基本问题。知道$x$的发送方选择值$X\in\set{0,1}$来发送。进而，接收机基于$X$的值来估计$x$。我们考虑有偏和无偏估计问题，并以最小化成本为目标。对于有偏的情况，成本是最坏情况（在选择$x$的情况下）的预期平方误差，如果要求算法是无偏的，则其与方差一致。我们首先概述常见的有偏和无偏估计方法，并证明其最优性时，不允许共享的随机性。然后，我们展示了如何少量的共享随机性，这可以是低至一个位，在这两种情况下降低成本。具体来说，我们推导出任何算法与不受限制地使用共享的随机性，并提出近最佳的解决方案，使用少量的共享随机位的成本上的下限。最后，我们讨论了开放的问题和未来的发展方向。
2021-05-20 cs.DS cs.IT cs.LG
Dual-Source SPIR over a noiseless MAC without Data Replication or Shared Randomness
本文提出一种无需共享随机性或数据复制的SPIR方案，利用无噪声二进制加法者多址信道和公开通信信道实现信息论安全的隐私信息检索。
2025-12-08 cs.CR cs.IT math.IT
The Rate-Distortion-Perception Trade-Off with Algorithmic Realism
针对有损压缩中理论上公共随机性对真实性的价值与实践不符的问题，提出基于通用评判器的真实性约束，刻画了对应最优率-失真权衡并证明其无需公共随机性即可渐近实现。
2025-11-19 cs.IT math.IT
Output Constrained Lossy Source Coding with Limited Common Randomness
本文研究了广义分布保持量化问题的香农理论版本，其中一个固定的和无记忆的源被编码的失真约束和额外的要求，再现也是固定的和无记忆的给定的分布。编码器和解码器是随机的，并且被假设可以访问独立的公共随机性。最近的工作的特点是在给定的失真水平时，无限的共同随机性是可用的最小可实现的编码率。在这里，我们考虑的一般情况下，可用的共同随机性可能是速率受限的。我们的主要结果完全特征的可实现的编码和常见的随机率对在任何失真水平，从而提供了这两个率量之间的最佳权衡。我们还考虑这个问题的两个变化，我们调查放松严格的输出分布约束的效果和“私人随机性”的解码器上使用的速率区域的作用。我们的研究结果有很强的连接与袖口的分布式信道合成的最近的工作。特别是，我们的可扩展性证明结合了耦合参数与Cuff开发的方法，其中不是显式构建编码器-解码器对，而是构建联合分布，从该分布中建立所需的编码器-解码器对。然而，我们表明，对于我们的问题，分离的解决方案，首先找到一个最佳的信道，然后合成此信道的结果在一个次优速率区域。
2015-07-08 cs.IT math.IT
Exponents for Shared Randomness-Assisted Channel Simulation
该研究确定了共享随机数辅助信道模拟的精确误差与强逆指数，证明其可表示为Rényi信道互信息的简单优化，且无临界速率，额外量子纠缠辅助不改变相关指数。
2024-10-09 cs.IT math.IT quant-ph
Optimal Neural Compressors for the Rate-Distortion-Perception Tradeoff
Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（电气与系统工程系，宾夕法尼亚大学）
针对现有RDP最优压缩器缺乏低复杂度构造方案的问题，提出结合格型编码与共享抖动的低复杂度神经压缩器，证明其在两种共享随机性场景下的最优性，并通过实验验证了组件的性能增益。
2025-05-20 cs.IT cs.LG math.IT
The role of shared randomness in quantum state certification with unentangled measurements
本文研究无纠缠测量下共享随机性对量子态认证副本复杂度的影响，证明确定性方案需 Θ(d²/ε²) 份副本，与随机化方案的 Θ(d^{3/2}/ε²) 形成分离，并基于 Lüders 规则建立统一下界框架。
2024-01-17 cs.CC cs.IT math.IT
Source-Channel Separation Theorems for Distortion Perception Coding
本文在失真-感知考量下重新审视了源-信道分离，发现在强感知意义下分离最优性依赖公共随机性，而在弱感知意义下无论是否有公共随机性分离均最优。
2025-07-01 cs.IT math.IT
Convex-split and hypothesis testing approach to one-shot quantum measurement compression and randomness extraction
本文研究了在具有共享随机性的单次设置下，带边信息的量子测量压缩问题。在这个问题中，Alice与Reference和Bob共享一个纯状态，她对她的寄存器进行测量。她希望使用共享随机性和经典通信将该测量的结果传达给Bob，以使得Bob接收的结果与参考和Bob自己的寄存器正确地相关。我们的目标是同时最小化经典通信和随机性成本。我们提出了一个基于凸分裂和基于位置解码的协议，并给出了其通信上界的平滑最大值和假设检验相对熵。我们还研究了我们的协议的随机性成本在一次和渐近和独立同分布。设置.通过推广的凸分裂技术，将成对独立的随机变量，我们表明，我们的一次性协议需要少量的共享随机位。这使我们能够构建一个新的协议在渐近和i.i.d.设置，其在所需的通信比特数和共享随机性的比特数方面都是最优的。我们构建了一个新的协议，在量子边信息的存在下，强随机性提取的任务。我们的协议实现错误保证方面的相对熵（而不是跟踪距离），并提取接近最佳数量的均匀位。作为一个应用，我们为无反馈的量子测量压缩任务提供了新的可解释性结果，其中Alice不需要知道测量的结果。这导致了最佳数量的比特通信和共享的随机性所需的比特数，在渐近和i.i.d.设置.
2018-06-19 cs.IT math.IT quant-ph
Rate-Distortion-Perception Trade-off with Strong Realism Constraints: Role of Side Information and Common Randomness
本文研究带边信息的无记忆信源压缩在强完美真实感约束下的率-失真-感知权衡，刻画了边信息仅在解码器端或两端可用时的信息论极限，并揭示边信息作为公共随机性来源的双重作用及高斯场景下的显式解。
2025-07-20 cs.IT math.IT
A Lower-bound for Variable-length Source Coding in Linear-Quadratic-Gaussian Control with Shared Randomness
在这封信中，我们考虑一个线性二次高斯（LQG）控制系统，反馈发生在一个无噪声的二进制信道，并获得最低限度的通信成本（通过信道比特率量化），以达到一个给定的控制性能所需的下限。我们假设，在每个时间步长，编码器可以通过信道将包含可变比特数的分组传送到控制器处的解码器。我们的系统模型提供了编码器和解码器共享随机性的可能性，就像使用抖动量化器的系统中的情况一样。我们定义了两个极端的无前缀的要求，可能会施加在消息包，这样的约束是有用的，因为它们允许解码器，并可能其他代理唯一地识别在一个在线的方式传输的结束。然后，我们推导出一个下界的无前缀编码的有向信息的速率，特别是我们表明，以前已知的绑定仍然保持在共享的随机性的情况下。我们概括了前缀约束放松时的界限，并得出结论与率失真制定。
2022-06-02 cs.IT cs.SY eess.SP
Domain Compression and its Application to Randomness-Optimal Distributed Goodness-of-Fit
Cornell University（康奈尔大学）；Stanford University（斯坦福大学）；Indian Institute of Science（印度科学学院）
我们研究了离散分布的拟合优度在分布式环境中，样本被划分在多个用户之间，由于各种信息约束，这些用户只能发布有限的样本信息。最近，作者的一个子集表明，访问一个共同的随机种子（即，共享随机性）导致该问题的样本复杂性的显著降低。在这项工作中，我们提供了一个完整的理解之间的相互作用的共享随机性，严格的信息约束，和样本的复杂性的测试问题，通过表征这三个参数之间的紧密权衡。我们提供了一个通用的分布式拟合优度协议，该协议作为共享随机性的函数，在私人和公共硬币样本复杂度之间平滑插值。我们补充我们的上限与一个一般的框架来证明下限的样本复杂性有限的共享随机性下，这个测试问题。最后，我们实例化我们的两个原型的信息约束的通信和本地隐私的界限，并表明我们的样本复杂性的界限是最佳的所有参数的问题，包括共享的随机性的函数。我们的上界的一个关键组成部分是域压缩的一个新的原语，这是一个工具，允许我们使用有限的随机性将分布映射到更小的域大小，同时保留它们的成对距离。
2019-07-20 cs.DM cs.DS cs.IT
Inference under Information Constraints II: Communication Constraints and Shared Randomness
Cornell University（康奈尔大学）；IBM Research（IBM研究院）；Indian Institute of Science（印度科学研究所）
中央服务器需要基于分布在多个用户上的样本执行统计推断，每个用户可以向中心发送有限长度的消息。我们研究的问题，分布学习和身份测试在这个分布式推理设置和检查共享的随机性作为一种资源的作用。我们提出了一种通用的模拟和推断策略，该策略仅使用私有硬币通信协议，并且对于分布式学习是样本最优的。这种一般策略甚至对于私有币协议之间的分布测试也是样本最优的。有趣的是，我们提出了一个公共币协议，它在分发测试中的表现优于模拟和推断，实际上是样本最优的。我们的公共币协议的基础是一个随机散列，当应用于样本时，它将样本分布的卡方距离最小化为均匀分布。
2020-10-01 cs.DM cs.DS cs.IT
Randomness Efficient Steganography
隐写协议使人们能够通过公共通信信道将秘密消息嵌入到不显眼的数据中，使得除了发送者和预期的接收者之外，没有人能够检测到秘密消息的存在。在本文中，我们提供了一个新的可证明安全的，私钥隐写加密协议的安全的框架中的Hopper等人。我们首先提出了一个“一次性隐写系统”，允许双方传输的消息的长度最多的共享密钥与信息理论的安全保证。伪随机发生器（PRG）的使用允许以与这样的发生器允许对长于对称加密中的密钥的消息使用一次性密码本加密相同的方式安全地传输较长的消息。与以前的工作相比，我们的构造的优点是随机性效率：在信息论设置中，我们的协议使用长度为（1+o（1））n位的共享秘密密钥嵌入长度为n位的消息，同时实现安全性2^{-n/log^{O（1）}n};简单地说，当n趋于无穷大时，这给出了密钥对消息的速率为1（先前的最佳结果实现了大于1的恒定速率，而不管所提供的安全性如何）。从这个意义上说，我们的协议是第一个真正的随机有效的隐写系统。此外，在我们的协议中，我们可以允许共享秘密密钥的一部分是公开的，而保留精确的n个私钥位。在这种设置下，通过分离共享密钥的公共和私有随机性，我们实现了2^{-n}的安全性。我们的研究结果是随机抽取器应用于隐写系统设计的结果。据我们所知，这是第一次提取已应用于隐写。
2012-02-03 cs.CR cs.IT math.IT
Communication for Generating Correlation: A Unifying Survey
在分布式环境中操纵相关随机变量的任务在信息论和计算机科学领域都受到了关注。通常，共享的相关性可以通过少量的通信转换为完全共享的均匀随机变量。这种完美的共享随机性反过来又使许多任务的解决方案成为可能。即使是将完全共享的均匀随机性逆转换为具有期望相关形式的变量，也证明是有见地和技术上有用的。在这篇调查文章中，我们描述了这些问题的最新进展，并列出了相关的措施，可行性结果，性能限制，并指出新的方向。
2019-10-02 cs.IT math.IT
Achieving the Exactly Optimal Privacy-Utility Trade-Off with Low Communication Cost via Shared Randomness
本文利用共享随机性和区组设计分解方法，构造了在局部差分隐私下实现精确最优隐私-效用权衡且通信成本不超过输入数据大小的LDP方案，并给出Baranyai分解与循环移位分解两种构造。
2023-07-08 cs.CR cs.IT math.IT
The Power of Shared Randomness in Uncertain Communication
在最近的工作（Ghazi等人，SODA 2016），作者与Komargodski和Kothari一起发起了上下文不确定性通信的研究，这是一种旨在了解当通信方不完全共享巨大上下文时如何有效通信的设置。在该设置中，Alice被给予函数$f$和输入字符串$x$，Bob被给予函数$g$和输入字符串$y$。对$(x,y)$来自一个已知的分布$μ$和$f$和$g$在这个分布下保证是接近的。Alice和Bob希望以高概率计算$g(x,y)$。以前的工作表明，在标准模型中具有单向通信复杂度$k$的任何问题在不确定情况下都具有公共硬币通信$O(k(1+I))$位，其中$I$是$x$和$y$之间的互信息。还示出了公共硬币不确定通信上的$Ω(\sqrt{I})$比特的下限。一个悬而未决的重要问题是，公共随机性给不确定的沟通带来了多大的影响。在不确定的情况下，Alice和Bob能在不使用公共随机性的情况下实现有效的通信吗？公共币协议在克服不确定性方面有多强大？受这两个问题的启发：-我们证明了私人硬币不确定通信和公共硬币不确定通信之间的第一个分离。我们展示了一个函数类，其中标准模型中的通信和公共硬币不确定通信是$O(1)$，而私人硬币不确定通信是输入长度$n$的增长函数。- 我们改进了以前关于公共硬币不确定通信的工作的下界。我们展示了一个函数类和一个分布（具有$I \approx n$），其中单向确定通信是…
2017-05-02 cs.IT math.IT
Secure Source Coding with Side-information at Decoder and Shared Key at Encoder and Decoder
研究了当发送方和接收方共享独立的随机私钥时，边信息仅在解码端可用的率失真模糊问题。发送方压缩该序列，接收方重构该序列，使得源和输出之间的平均失真受到限制。在截取源编码消息的窃听者处测量模糊度，利用与源相关的边信息和解码器处的边信息。我们已经推导出了这个问题的整个可实现的率失真模糊区域。
2022-01-24 cs.IT math.IT
A Distortion Based Approach for Protecting Inferences
在推理系统中，Eudrop攻击的目的不是学习原始数据，而是学习系统推理来预测和操纵系统动作。我们认为，传统的信息安全措施可以是模糊的对手的估计能力，而不是采用基于失真的框架，使操作的度量空间。我们表明，需要完美的基于失真的安全性是更节俭的比需要完美的信息理论的保密性，即使是块长度为1的代码，在某些情况下提供无限的收益。在这个框架内，我们设计的算法，使有效地使用共享的随机性，并表明，共享随机密钥的每一位是指数有用的安全。
2017-05-07 cs.IT math.IT
Secrecy Through Synchronization Errors
在本文中，我们提出了一个传输方案，实现信息理论的安全性，而不对窃听者的信道的假设。这是通过基于共享的随机性源故意引入同步错误（插入和/或删除）的发射机来实现的。预期的接收器可以访问与发射器相同的共享随机性源，可以对接收到的序列进行随机化。另一方面，窃听者的信道仍然是同步误差信道。我们证明了一个保密能力定理，提供了一个下界的保密能力，并提出了数值方法来评估它。
2015-01-24 cs.IT math.IT
Channel simulation via interactive communications
在本文中，我们研究的问题，信道模拟通过交互式通信，称为协调能力，在一个双端网络。我们假设两个终端观察i.i.d.。两个随机变量的副本，并希望生成i.i.d.\与观测到的随机变量共同分布的另外两个随机变量的副本。终端被提供有双向通信链路，并且共享共同的随机性，所有这些都以有限的速率。这个问题的两个特例是Ma和Ishwar研究的交互函数计算，以及Cuff研究的单向通信和共享随机性之间的权衡曲线。后者的工作启发了Gohari和Anantharam通过上述交互式通信研究信道模拟的一般问题。然而，在他们的工作中，只得到了没有共享随机性的特殊情况下的内外界。在本文中，我们解决了这个问题，提供了一个精确的可计算的多轮问题的表征。为了表明这一点，我们采用的技术“输出统计的随机分仓”，最近开发的作者。
2014-04-18 cs.IT math.IT
Entanglement-of-formation potentials for feedback-assisted classical communication and randomness distillation
School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University（康奈尔大学电气与计算机工程学院）
本文提出形成纠缠势方法，证明反馈辅助通信容量界并精确评估振幅阻尼信道，区分单向与双向随机性蒸馏，揭示双向协议通过保留量子关联超越单向极限。
2026-10-06 cs.IT math.IT quant-ph
Quantum enhancement of randomness distribution
一个给定的信道传递信息的能力，是先验的，不同于它的能力，以分发共享的随机性。在这篇文章中，我们定义了量子信道的随机性分布容量的辅助下，前向，反向，或双向经典通信，并比较这些相应的通信容量。无论有无援助，我们都发现它们是平等的。我们建立的双向辅助随机分布能力的上界的信道的互信息。这意味着对于经典量子信道，所有的容量都是相等的。另一方面，我们证明了量子经典信道的后向辅助随机分布容量等于其互信息。这通常严格大于后向辅助通信容量。我们给出了一个明确的例子，这样的分离的随机性分布协议是无噪声的。
2016-10-17 cs.IT math.IT quant-ph
Multiple Access Channel Simulation
本文研究无噪声多址网络中的两用户 MAC 模拟，刻画共享随机性对通信速率的影响，证明条件独立情形下内界紧致并给出一般内外界。
2022-06-16 cs.IT math.IT
Randomized Distributed Function Computation (RDFC): Ultra-Efficient Semantic Communication Applications to Privacy
Technische Universität Dortmund（多特蒙德工业大学）；Linköping University（林雪平大学）
RDFC通过随机化方法实现隐私保护的高效语义通信，其在无共享随机性时仍优于无损传输，且在有限块长下隐私性能显著提升。
2026-03-10 cs.CR cs.DC cs.IT
Secure Rate-Distortion-Perception: A Randomized Distributed Function Computation Approach for Realism
Security Laboratory (ITSL), Link \"o ping University, Sweden
本文研究了在噪声less和广播信道中实现安全的速率-失真-感知贸易平衡，证明了在有共同随机性时分离信源-信道编码的最优性，并展示了共同随机性可显著降低安全速率-失真设置下的通信速率。
2026-04-22 cs.CR cs.CV cs.IT
Distortion based Light-weight Security for Cyber-Physical Systems
在信息物理系统（CPS）中，基于通信数据的推理具有重要意义，因为它可以用于操纵或破坏对手的控制操作。由于控制系统越来越多地分布在更大的地理区域上，这就需要有效的数据安全传输机制。基于失真的安全性，最近提出的CPS中的安全传输的候选人之一，不仅更适合这些应用程序，但也相当节俭的共享密钥的事先要求。在本文中，我们提出了基于失真的度量来保护CPS通信，并表明只需几位预共享密钥就可以混淆对手。特别是，我们将表明，一个线性动力系统可以传达其状态的方式，防止窃听者准确地学习状态。
2020-06-25 cs.CR cs.IT math.IT
Synthesizing Correlated Randomness using Algebraic Structured Codes
在这个问题中，Alice和Bob被提供了IID为$p_{X_1 X_2}$的$X_{1}^{n}$和$X_{2}^{n}$。Alice和Bob可以分别通过速率为$R_1$和$R_2$的（无噪声）链路与Charles通信。他们的目标是使Charles能够生成样本$Y^{n}$，以便三重$(X_{1}^{n},X_{2}^{n},Y^{n})$的PMF在总体变化上接近于$\prod p_{X_1 X_2 Y}$。此外，三方可以以速率$C$来分配共享的公共随机性。我们解决的问题，表征率三元组$(R_1,R_2,C)$，其中上述目标可以完成。我们建立在我们最近的研究结果，并提出了一个新的编码方案的基础上陪集代码。我们分析了它的信息理论性能，并推导出一个新的内界。我们确定的例子，推导出的内界被证明包含率三倍，是无法实现的，通过任何已知的非结构化代码为基础的编码技术。我们的研究结果建立在软覆盖的一个变种，它概括了其适用性的代数结构化的代码合奏。这为网络信息论中结构码的应用提供了新的思路。
2021-03-12 cs.IT math.IT
An Achievable Rate-Distortion Region of Joint Identification and Sensing for Multiple Access Channels
本文针对状态依赖多址信道，提出联合识别与感知（JIDAS）方案，建立容量-失真区域下界，并证明其优于分离式方法。
2024-08-20 cs.IT math.IT
Distorting an Adversary's View in Cyber-Physical Systems
在信息物理系统中，基于通信数据的推理具有重要意义，因为它可以被对手用来操纵或破坏控制操作。由于控制系统越来越多地分布在更大的地理区域上，这就需要有效的数据安全传输机制。基于失真的安全，最近提出的CPS安全的候选人之一，不仅更适合这些应用程序，但也相当节俭的共享密钥的事先要求。在本文中，我们提出了基于失真的度量来保护CPS通信，并表明它是可能的混淆对手只有几个比特的预共享密钥。
2018-09-12 cs.IT math.IT
A Large Deviations Approach to Secure Lossy Compression
我们考虑一个香农密码系统的无记忆源，其中失真是允许在合法的解码器。使用由共享密钥保护的率失真码来压缩源，所述共享密钥满足对压缩率的约束，以及对合法解码器处的过量失真概率的指数率的约束。秘密性是通过窃听者处的微小失真概率的指数率来测量的，而不是通过传统的含糊性测量。我们定义的完美保密指数的最大微小失真指数时，密钥速率是无限的。在有限的密钥速率下，对一类相当一般的变密钥速率码，证明了最大可实现的弱失真指数等于平均密钥速率与完美保密指数之间的最小值.
2015-04-22 cs.IT math.IT
Joint Coordination-Channel Coding for Strong Coordination over Noisy Channels Based on Polar Codes
我们构建了一个联合协调信道极化编码方案，用于两个代理$\mathsf X$和$\mathsf Y$之间的强协调动作，它们通过离散无记忆信道（DMC）进行通信，使得动作的联合分布遵循规定的概率分布。我们表明，极化码能够实现我们先前建立的强噪声协调能力区域的内界，从而为随机编码证明提供了一个建设性的替代方案。我们的极化编码方案还提供了一个建设性的解决方案，其中的DMC和共享的随机性一起模拟另一个DMC的信道仿真问题。特别是，我们提出的解决方案是能够利用DMC的随机性，以减少在代理$\mathsf Y$生成的动作序列所需的本地随机性的量。通过利用我们早期的随机编码结果这个问题，我们得出结论，建议的联合协调信道编码方案严格优于一个单独的计划，在可实现的通信速率为相同数量的注入到两个系统的随机性。
2017-10-09 cs.IT math.IT
Universal Rate-Distortion-Classification Representations for Lossy Compression
本研究提出通用编码器框架，通过单共享编码器配合多任务解码器实现有损压缩中的率失真分类权衡，理论证明高斯源下可覆盖全部权衡区域，实验验证其性能与专用编码器相当。
2025-04-22 cs.IT math.IT
Hypothesis Testing for Adversarial Channels: Chernoff-Stein Exponents
本文研究对抗信道下二元假设检验的切尔诺夫-斯坦因指数，分析确定性、私有随机化、共享随机数三类发射机场景，发现共享随机数下无记忆传输最优，私有随机化下该策略严格次优。
2025-06-18 cs.IT math.IT
Channel coding against quantum jammers via minimax
Institute for Quantum Information, RWTH Aachen University（亚琛工业大学量子信息研究所）
本文提出了一种极小极大方法，用于表征在不同共享资源模型下完全量子任意变化信道的容量，并证明其与复合信道容量一致。
2026-02-26 cs.IT math.IT quant-ph
Equivalence perspectives in communication, source-channel connections and universal source-channel separation
从操作的角度来理解信源和信道编码之间的关系。这是基于一个问题直接减少到另一个使用随机编码（因此共同的随机性），但与所有以前的工作，不涉及任何功能计算，特别是，没有互信息计算。然后，这个结果被用来证明一个通用的信源信道分离定理的速率失真的背景下，普遍性是在一个复合的“一般通道的意义。''
2009-11-19 cs.IT math.IT
Combinatorial Message Sharing and a New Achievable Region for Multiple Descriptions
针对一般L通道多描述问题，提出了一种新的可达率失真域。Venkataramani、Kramer和Goyal（VKG）[1]提出了一个关于这个问题的著名的一般区域。他们的编码方案是El-Gamal-Cover（EC）和Zhang-Berger（ZB）编码方案到L信道情况的扩展，并且包括组合数量的细化码本，每个描述子集一个。如在ZB中，该方案还允许由所有描述共享单个公共码字。本文提出了一种新的编码技术，涉及组合消息共享（CMS），其中每个子集的描述可以共享一个不同的公共消息。这引入了共享码本的组合数量以及[1]的细化码本。我们推导出一个可实现的率失真区域所提出的技术，并表明，它包含一般来源和失真措施的VKG区域。我们进一步表明，CMS提供了一个严格的改进，可实现的区域为任何源和失真的措施，一些2描述子集是这样的，ZB实现点外EC区域。然后，我们展示了一个更令人惊讶的结果：CMS优于VKG的一般类的来源和失真的措施，包括情况下的ZB和EC地区的所有2描述子集相吻合。特别是，我们表明，CMS严格提高VKG，L通道二次高斯MD问题，所有L大于或等于3，尽管事实上，EC区域是完整的相应的2-描述问题。使用的编码原理推导出，我们表明，CMS计划实现了完整的率失真区域的几个非对称横截面的L-通道二次高斯MD问题。
2015-12-06 cs.IT math.IT
CSI Compression for Massive MIMO-OFDM: Mismatch-Aware Rate-Distortion Trade-offs
POSTECH（韩国科学技术院）
本文研究了在基站使用不完美的协方差模型重建CSI时，宽频频分复用大规模MIMO的CSI压缩问题。提出了一种基于Gaussian测试信道和不匹配MMSE重建规则的可实现不匹配Gaussian率-失真特性，通过共享特征向量域实现鲁棒的反向水填充分配。
2026-04-19 cs.IT math.IT
