Noisy Index Coding with Quadrature Amplitude Modulation (QAM)
本文讨论了高斯广播信道中有噪声的索引编码问题。提出了一种将索引编码比特映射到M-QAM符号的技术，使得边信息满足一定条件的接收机获得编码增益，我们称之为QAM边信息编码增益。我们将其与PSK边信息编码增益进行比较，这在2015年9月19日arXiv：1356200的“索引编码PSK调制”中进行了讨论。
2015-10-29 cs.IT math.IT
On Noisy Network Coding for a Gaussian Relay Chain Network with Correlated Noises
噪声网络编码是传统的压缩转发中继策略和网络编码思想的完美结合，它以其简单性和最优性在多播高斯网络容量的恒定间隙内得到了广泛的关注。然而，恒定间隙的结果仅适用于具有独立噪声的高斯中继网络。研究了带噪网络编码在相关噪声网络中的应用。通过对一个具有特定噪声相关结构的四节点高斯中继链网络的研究，证明了在高斯输入和高斯量化的选择下，噪声网络编码不再能够达到恒定的容量间隙.然而，在这种特定情况下，中继链网络的割集界限可以通过相关感知噪声网络编码策略和解码转发方案的简单级联来实现到半比特内。
2011-12-10 cs.IT math.IT
Concatenated Coding Using Linear Schemes for Gaussian Broadcast Channels with Noisy Channel Output Feedback
线性编码方案已成为加性高斯白噪声广播信道（AWGN-BC）无噪声反馈编码的主要选择。这些方案的可实现速率区域远远超出了没有反馈的AWGN-BC的容量区域。在本文中，级联编码设计的$K$ -用户AWGN-BC噪声反馈的建议，依赖于线性反馈方案，以实现无反馈容量区域以外的速率元组。具体地，具有噪声反馈的AWGN-BC的线性反馈码被用作内码，该内码创建从发射机到每个接收机的有效单用户信道，然后开环编码被用于在这些单用户信道上编码。无噪声反馈的线性反馈方案的可实现的速率区域示出为足够小的反馈噪声水平的级联编码方案是可实现的。然后，提出了一种用于具有噪声反馈的$K$ -用户对称AWGN-BC的线性反馈编码方案，并针对级联编码方案进行了优化。最后，我们将级联编码设计应用于两用户AWGN-BC，其中一个接收器具有单个噪声反馈链路。
2013-07-11 cs.IT math.IT
New Upper Bounds for Noisy Permutation Channels
针对噪声置换信道二阶渐近特性未表征的问题，提出改进极小极大元逆界与散度覆盖分析方法，推导二阶渐近与强逆结论，得到带BSC信道的可计算界，新逆界优于已有结果且正态近似精度高。
2024-06-21 cs.IT math.IT
Recovering Data Permutations from Noisy Observations: The Linear Regime
本文考虑了一个有噪声的数据结构恢复问题。我们的目标是调查以下问题：给定一个嘈杂的观察置换数据集，根据排列的原始数据排序？重点是根据各向同性高斯分布生成数据，并且噪声是具有任意协方差矩阵的加性高斯的场景。这个问题是在假设检验框架内提出的。我们的目标是研究的线性制度，其中最佳的解码器具有多项式的数据大小的复杂性，它宣布通过简单地计算一个置换独立的线性函数的噪声观测的置换。本文的主要结果是一个完整的表征的线性政权的噪声协方差矩阵。具体而言，它示出，这个矩阵必须有一个非常平坦的频谱，最多有三个不同的特征值，以诱导的线性政权。几个实际相关的影响，这一结果进行了讨论，并在线性政权的决策准则所产生的错误概率的特点。一个核心的技术组成部分包括使用线性代数和几何工具，如施泰纳对称化。
2020-11-21 cs.IT math.IT
Noisy Network Coding
提出了一种在一般噪声网络上发送多个信源的噪声网络编码方案。对于多源多播网络，该计划自然扩展了Ahlswede，蔡，李，杨和无噪声网络上的网络编码，并由盖和El Gamal的中继信道的压缩-转发编码一般离散无记忆和高斯网络。该方案还恢复作为特殊情况下的结果编码的无线中继网络和确定性网络的Avestimehr，Diggavi和谢，和编码的无线擦除网络的Dana，Gowaikar，Palanki，Hassibi和Effros。该方案包括消息重复编码、中继信号压缩和同时解码。与在多个块上发送独立消息的先前的压缩-转发方案不同，使用独立码本多次发送相同的消息，如在用于循环网络的网络编码方案中。此外，中继器不像在先前的压缩-转发方案中那样使用Wyner-Ziv分箱，并且每个解码器对来自所有块的接收信号执行同时的联合典型性解码，而不显式地解码压缩索引。这个新方案的一个结果是，证明简单，更一般，而不诉诸时间扩展扩展无环网络的结果与周期的网络。噪声网络编码方案，然后扩展到一般的多源网络，通过将其与干扰信道的解码技术相结合。对于高斯多播网络，噪声网络编码提高了先前建立的割集界的差距。我们还通过两个流行的AWGN网络的例子证明，噪声网络编码可以优于传统的压缩转发，放大转发和哈希转发方案。
2010-03-12 cs.IT math.IT
On Index Coding in Noisy Broadcast Channels with Receiver Message Side Information
这封信调查的作用，索引编码的AWGN广播信道的容量与接收机消息侧信息。我们首先表明，索引编码是不必要的，有两个接收器，复用编码和叠加编码足以实现的容量区域。我们接下来表明，对于两个以上的接收器，单独的复用编码和叠加编码可能是次优的。我们给出了一个例子，这两个编码方案单独不能实现的容量区域，但添加索引编码可以。这表明，与两个接收机的情况相比，复用编码不能实现索引编码的功能，其中有三个或更多个接收机。
2014-01-29 cs.IT math.IT
Polar Coding for Empirical Coordination of Signals and Actions over Noisy Channels
- 我们开发了一种极性编码方案，用于在具有噪声链路的两节点网络中进行经验协调，其中输入和输出信号必须与源和重建进行协调。在非因果编码和解码的情况下，我们证明了极化码实现了经验协调区域的最佳已知内界，前提是公共随机性的消失率可用。该方案提供了一个建设性的替代随机装箱和编码证明。
2016-09-21 cs.IT math.IT
Nonasymptotic noisy lossy source coding
本文对压缩器通过噪声信道观测信源的有损压缩问题给出了新的一般非渐近可压缩性和逆界，并进行了色散分析。虽然这个问题是渐近等价于一个无噪声的有损信源编码的问题与修改后的失真函数，nonasymptomatically有一个明显的差距，如何快速达到最低编码率的方法共同的率失真函数，证明了这两个改进的渐近分析（色散）和数值结果。噪声问题和渐近等价的无噪声问题的分散体之间的差距的大小取决于压缩机通过其观察源的信道的随机可变性。
2016-09-16 cs.IT math.IT
Coding Constructions for Efficient Oblivious Transfer from Noisy Channels
我们认为不经意的传输协议在二进制对称信道中进行恶意设置，各方将积极欺骗，如果他们可以。我们提供纯粹的编码理论的基础上，实现一个明确的积极率，基本成分是线性代码的存在，其Schur产品是渐近好的建设。
2020-08-31 cs.CR cs.IT math.IT
Short Message Noisy Network Coding with Rate Splitting
提出了一种基于速率分割的短消息噪声网络编码（SNNC-RS）编码策略。Hou和Kramer已经表明，在有利位置的中继执行解码转发（DF）并且其余中继执行短消息噪声网络编码（SNNC）的混合协作策略可以优于噪声网络编码（NNC）。我们提出的策略进一步提高了这种混合SNNC-DF合作策略的速率性能。在所提出的方案中，叠加编码被纳入SNNC编码，以促进部分干扰消除DF中继，从而提高整体速率。为了证明所提出的SNNC-RS策略的增益，分析了具有一个DF中继和一个SNNC-RS中继的离散无记忆双中继网络的可实现速率，并与没有速率分裂的情况进行了比较。在高斯双中继网络中评估所获得的速率，并证明了在没有速率分裂的情况下所获得的速率增益。
2014-12-19 cs.IT math.IT
Bounds on the Achievable Rate of Noisy feedback Gaussian Channels under Linear Feedback Coding Scheme
本文研究了带噪声反馈的加性高斯噪声信道。我们考虑反馈信息的线性编码和消息的高斯信令（即覆盖-庞布拉方案）的设置。然后，我们推导出这种设置的最大可实现的速率的上限和下限。我们证明了这两个界可以通过求解两个凸优化问题得到。最后，我们提出了一些模拟和讨论。
2011-08-13 cs.IT math.IT
Network Coding over a Noisy Relay : a Belief Propagation Approach
近年来，网络编码已经被研究为在无线网络中获得改进的方法。以前的工作的一个典型的假设是，中继节点执行网络编码可以解码的消息从源完美。在一个简单的中继网络上，我们设计了一个方案，即使在中继节点不能完全解码其接收到的消息时，也能获得网络编码增益。在我们的方案中，在中继节点的操作类似于在信念传播的消息传递，发送对数似然比（LLR）的网络编码的消息到目的地。仿真结果表明，在不同的信道条件下获得的增益。本文的目的不是给出一个理论结果，而是指出在嘈杂的情况下，网络编码与用户合作可能的相互作用。外信息传输（EXIT）图被证明是一个有用的工程工具，以分析性能的联合信道编码和网络编码在网络中。
2007-01-09 cs.IT math.IT
Short Message Noisy Network Coding with a Decode-Forward Option
短消息有噪网络编码（SNNC）与长消息有噪网络编码（LNNC）的不同之处在于，它以块的形式发送多个短消息，而不是使用重复编码的一个长消息。SNNC的几个属性的开发。首先，SNNC与反向解码实现相同的速率SNNC偏移编码和滑动窗口解码的无记忆网络中，每个节点发送一个多播消息。速率与具有联合解码的LNNC相同。第二，如果信道质量恰好良好，则SNNC使能早期解码。这导致了混合策略，统一了解码转发和噪声网络编码的优点。第三，最好的解码器有时会将其他节点的信号视为噪声，并给出了一种迭代法来找到给定节点应视为噪声源的节点集。
2013-08-09 cs.IT math.IT
One-Shot Coding over General Noisy Networks
本文提出统一的单次编码框架，通过指数过程精炼引理简化多跳含噪网络分析，并给出中继信道与级联信源编码等场景的新可达性界。
2025-08-16 cs.IT math.IT
Noisy Network Coding with Partial DF
在本文中，我们提出了一个嘈杂的网络编码集成部分解码和转发中继单源多播离散无记忆网络（DMN的）。我们的编码方案推广了部分解码压缩和转发方案（定理7）的封面和El Gamal。这是第一次将该定理推广到DMN，使得每个中继同时执行部分解码转发和压缩转发。我们的编码方案同时推广了Lim，Kim，El Gamal和Chung的噪声网络编码和Lim，Kim和Kim的分布式解码和转发。由于这两种方案在编码和解码策略上固有的不兼容性，因此将它们结合起来并不容易。我们解决这个问题，通过发送相同的长消息在多个块的源，并在同一时间，让源找到辅助覆盖索引，携带信息的消息同时在所有块。
2015-05-20 cs.IT math.IT
Retrieving Data Permutations from Noisy Observations: High and Low Noise Asymptotics
本文研究了在高斯噪声中n维随机向量X的置换恢复问题。首先，当线性解码器（即，线性估计器，随后是排序操作）。导出的表达式保持与最小的假设上的X的分布，当噪声有记忆。其次，对于各向同性噪声的情况（即，具有对角标量协方差矩阵的噪声），误差概率的收敛速率在高噪声和低噪声状态下被表征。在低噪声状态下，对于每个维度n，误差概率与σ成比例，其中σ是噪声标准差。此外，斜率计算精确的几个分布，它表现出二次在n。在高噪声区，对于每个维度n，正确性的概率表现为1/σ，并提供了收敛速度的精确表达式。
2021-05-07 cs.IT eess.SP math.IT
Gaussian Channel with Noisy Feedback and Peak Energy Constraint
研究了正交加性高斯白噪声信道中存在噪声反馈时，峰值能量约束下的加性高斯白噪声信道最优编码问题。如Pinsker所示，在峰值能量约束下，在无噪声反馈的情况下传送M元消息（M >= 3）的最佳误差指数严格大于没有反馈的情况。本文推广了Pinsker的结果，证明了当反馈链路中的噪声功率足够小时，通信M元消息的最佳误差指数可以严格大于无反馈时的最佳误差指数。证明涉及两个反馈编码方案。一个是由Burnashev和Yamamoto的二进制对称信道的两阶段噪声反馈编码方案激发的，而另一个是扩展Pinsker的无噪声反馈编码方案的线性噪声反馈编码方案。当反馈噪声功率$α$足够小时，线性编码方案优于两级（非线性）编码方案，并且当$α$趋于零时是渐近最优的。相比之下，当$α$相对较大时，两阶段编码方案执行得更好。
2011-08-17 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
Nonasymptotic Oblivious Relaying and Variable-Length Noisy Lossy Source Coding
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Imperial College London（帝国理工学院）
研究了信息瓶颈信道的有限块长可实现性，探讨了固定长度和可变长度编码对信息瓶颈第二阶版本的影响，并引入了新的非渐近性可变长度噪声失真信源编码结果。
2026-04-24 cs.IT math.IT
Energy Efficient Distributed Coding for Data Collection in a Noisy Sparse Network
我们考虑的问题，数据汇集在一个两层网络组成的（1）之间的$N$分布式代理和一个远程汇聚节点的链接;（2）稀疏网络形成的这些分布式代理。我们研究了智能体通信对整体能量消耗的影响。尽管代理之间的稀疏连接，我们提供了一个网络编码方案，减少了整体能源消耗的一个因素相比，一个天真的计划，忽略了智能体通信的$Θ(\log N)$。通过提供下界的能量消耗和稀疏（链接数）的网络，我们表明，是能量最优的，除了一个因素的$Θ(\log\log N)$。该方案扩展了Gallager以前的工作，从一个完整的图到稀疏图的噪声广播，同时带来了新的技术，从错误控制编码和噪声电路。
2016-01-22 cs.IT math.IT
Low Permutation-rank Matrices: Structural Properties and Noisy Completion
CMU（卡内基梅隆大学）；UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
我们考虑的问题，噪声矩阵完成，其中的目标是重建一个结构化的矩阵，其条目部分观察到的噪音。这个欠定逆问题的标准方法是基于假设基础矩阵具有低秩，或者由低秩矩阵很好地近似。在本文中，我们提出了一个更丰富的模型的基础上，我们所谓的“置换秩”的矩阵。我们首先描述了经典的非负秩模型如何强制执行在实践中可能不受欢迎的限制，以及如何通过使用更丰富的置换秩模型来避免这些限制。其次，我们建立了新的置换为基础的模型下的最小最大估计率，并证明了令人惊讶的是，最小最大的估计率的对数因子下的典型的低秩模型。第三，我们分析了一个计算效率高的奇异值阈值算法，已知是最佳的低秩设置，并表明它也同时产生一个相合估计量的低排列秩设置。最后，我们提出了各种结构的结果，其特征的唯一性的置换秩分解，并表征凸近似的置换秩多面体。
2017-09-01 cs.IT cs.LG math.IT
Combined Decode-Forward and Layered Noisy Network Coding Schemes for Relay Channels
我们提出了两种编码方案相结合的解码前向（DF）和噪声网络编码（NNC）与不同的风味。第一种是单向中继信道的组合DF-NNC方案，该方案通过执行速率分裂、部分块马尔可夫编码和NNC，将DF和NNC作为特例。第二种是结合两种不同的DF策略和分层NNC的双向中继信道。一种DF策略在源处以中继处的功率分割为代价执行相干块马尔可夫编码，另一种执行独立的源和中继编码但具有全中继功率，并且分层NNC允许每个目的地具有不同的压缩率。分析和仿真结果表明，这两种方案都能充分利用DF和NNC的优点，取代各自的方案。
2012-05-20 cs.IT math.IT
Multiset Codes for Permutation Channels
本文介绍了与置换信道上可靠信息传输问题有关的多集码的概念。研究置换信道的动机来自于某些类型的分组网络中分组的乱序传递的影响。建议的代码是一个推广的所谓的子集码，最近提出的作者。建立了多集码的一些基本性质，其中包括在Manhattan度量下它们与整数码的等价性。所提出的编码理论框架密切遵循Koetter和Kschischang提出的运营商通道。这两个数学模型在许多方面是相似的，并且基本思想以允许对这些类型的信道的编码的统一观点的方式提出。
2013-01-31 cs.IT math.IT
Mixed Noisy Network Coding and Cooperative Unicasting in Wireless Networks
考虑了在多个中继节点存在的情况下，将单个消息传送到目的地的问题，称为协作单播网络。首先，我们介绍了“混合噪声网络编码”（MNNC）方案，它概括了“噪声网络编码”（NNC），其中允许中继解码和转发（DF）消息，而所有的中继（无一例外）发送噪声描述他们的意见。这些描述被利用在目的地和DF中继的目的是解码传输的消息，同时创建节点之间的充分合作。此外，目的地和DF中继器可以独立地选择要被解码或被视为干扰的描述的集合。该概念被进一步扩展到多跳场景，称为“分层MNNC”（LMNNC），其中DF中继被组织成表示网络中的一跳的不相交的组。对于合作单播加性高斯白噪声（AWGN）网络，我们表明，-提供DF中继适当选择- MNNC提高了所有先前建立的恒定间隙的割集界。其次，我们考虑了复合协作单播网络，其中信道参数在通信开始前随机抽取，在传输过程中保持固定。假设每次抽奖在源处未知，在目的地处完全已知，但在中继处仅部分已知。我们通过MNNC方案引入的概念，“选择性编码策略”（SCS），使中继动态地决定是否，除了通信嘈杂的描述，是可能的解码和转发消息。通过慢衰落AWGN中继网络证明，SCS明显优于传统的编码方案。
2014-10-19 cs.IT math.IT
Codes in the Space of Multisets---Coding for Permutation Channels with Impairments
出于通信信道中，传输的序列受到随机排列，以及由某些DNA存储系统，我们研究的错误控制问题的信息存储/传输的形式，从一个给定的有限字母表的多组符号的设置。一个一般的信道模型，其中传输的多集可能会受到插入，删除，替换和擦除的符号。几个结构的纠错码，这个通道进行了说明，并得出的最佳代码纠正任何给定数量的错误的大小上的界限。西顿集在有限阿贝尔群的概念的基础上的建设被证明是最佳的，在这个意义上的渐进缩放的代码冗余，任何“错误半径”和任何字母表的大小。它也被证明是最佳的最大码基数在各种情况下，在更强的意义。
2018-06-21 cs.DM 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
Coding Schemes for the Noisy Torn Paper Channel
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文提出利用静态和数据依赖性标记设计编码方案，以应对噪声撕裂纸信道中的数据衰减问题，实现高重建率。
2026-09-15 cs.IT math.IT
Linear Codes for Broadcasting with Noisy Side Information
我们认为网络编码的无噪声广播信道，其中每个接收器需要一个子集的消息，可在发射机，并配备了嘈杂的边信息的形式，它要求的消息符号的错误版本。我们将消息符号视为来自有限域的元素，并假设噪声边信息中的符号错误的数量由已知常数上界。这种通信问题，我们称之为“广播与嘈杂的边信息”（BNSI），在下行链路网络的重传阶段的应用。我们推导出一个充分必要条件的线性编码方案，以满足在一个给定的BNSI网络中的所有接收机的需求，并表明，伴随式解码可以在接收机解码所需的消息从接收到的码字和可用的噪声边信息。我们表示BNSI问题的二分图，并使用这种表示，分类的问题，线性编码提供的带宽节省相比，未编码传输的家庭。我们提供了一个简单的算法来确定一个给定的BNSI网络是否属于这类问题，即，以确定对于给定的BNSI问题，线性编码是否提供优于未编码传输的优势。给出了基于线性纠错码的线性编码方案的最佳码长和结构的上界和下界。对于任何给定的BNSI问题，我们构造了一个等价的索引编码问题。线性码是BNSI问题的有效方案当且仅当它对构造的索引编码问题有效。
2018-01-09 cs.IT math.IT
On Finite-Blocklength Noisy Classical-Quantum Channel Coding With Amplitude Damping Errors
本文研究振幅阻尼信道上的有限块长经典-量子编码，证明朴素未编码方法无优势，并提出结合经典纠错码与量子输入态的编码策略以实现量子性能增益。
2025-09-18 cs.IT math.IT quant-ph
On the Capacity of Noisy Computations
本文提出了一个分析的概念，能力的噪声计算，即算法实现的不可靠的计算设备（如嘈杂的图灵机）。噪声计算的能力的定义和证明同伴编码定理。在编码过程的某些约束下，容量是允许可靠计算的输入速率的上限，即噪声输出到预期输出的可解码性。由于不可靠的设备F的一个完美的函数f的噪声计算的模型给出了与输入编码和输出解码的基础上的可靠计算的模型。证明了一个编码引理（将Feinstein定理推广到噪声计算），一个联合源计算编码定理及其逆定理。如果输入源、函数f、噪声设备F和级联f^{-1}F诱导AMS和遍历单侧随机过程，则它们适用。
2011-05-16 cs.IT math.IT
Gaussian State Amplification with Noisy State Observations
研究了在加性高斯状态的高斯信道中，当发送方对状态序列的非因果知识不完全时，消息的同时传输和状态放大问题。速率-状态-失真区域的内部和外部边界。内界的编码方案结合了模拟信令和Gelfand-Pinsker编码，后者偏离了Costa脏纸编码的工作点。
2013-02-08 cs.IT math.IT
Noisy Index Coding with PSK and QAM
研究了AWGN信道下的噪声索引编码问题。对于给定的索引编码问题和所选择的长度为$N$的标量线性索引码，我们建议将$N$索引编码比特作为来自$2^N$ - PSK星座的单个信号进行传输。通过以这种方式发送索引编码比特，所消耗的带宽减少了$N/2$倍。此外，具有满足某些条件的边信息的接收机相对于没有边信息的接收机获得编码增益。该编码增益是由于它们的边信息的适当利用，因此被称为“PSK边信息编码增益（PSK-SICG）"。给出了接收机获得PSK-SICG的一个充分必要条件。给出了一种将索引编码比特映射到PSK信号集的算法，使得对于边信息最大的接收机，得到的PSK-SICG最大。我们继续示出，代替将$N$索引编码比特作为来自$2^N$ - PSK的信号发送，我们也可以将它们作为来自$2^N$ - QAM的信号发送，并且所有结果包括获得编码增益的必要和充分条件。我们证明，发送索引编码位作为QAM信号是优于发送他们作为PSK信号时，接收器看到一个有效的信号集的八个点或更多。
2016-03-10 cs.IT math.IT
Compress-and-Estimate Source Coding for a Vector Gaussian Source
我们考虑远程矢量信源编码问题，其中一个矢量高斯源是从噪声线性测量估计。对于这个问题，我们推导出的压缩和估计（CE）编码方案的性能，并比较它的最佳性能。在CE编码方案中，远程编码器压缩噪声源观测，以便最小化本地失真度量，独立于源和观测之间的联合分布。在重建中，解码器从有损压缩的噪声观测估计原始源实现。对于高斯矢量情况下的CE编码，我们表明，如果码率小于一个阈值，那么CE编码方案达到相同的性能作为最佳的编码方案。我们还介绍了这个阈值以上的性能差距的下限和上限。此外，一个例子，两个观察和两个来源的研究，以说明性能差距的行为。
2017-07-03 cs.IT math.IT
Identification Over Noisy Permutation Channels
该文研究q元噪声置换信道的消息识别问题，推导了可识别消息规模的可达界与强逆定理，提出基于信道可解性的新型确定性量化方案，还证明了确定性编解码下的紧可达性与逆定理。
2025-06-17 cs.IT math.IT
Strong Coordination over Noisy Channels
我们研究了两个节点$X$和$Y$的行动，通过离散无记忆信道（DMC）进行通信，使行动遵循规定的联合概率分布的强协调问题。我们提出了两种新的随机编码方案和极性编码方案，这个嘈杂的强协调问题，并推导出各自的强协调能力区域的内界。第一种方案是联合协调信道编码方案，其利用DMC提供的随机性来减少在节点$Y$处生成动作序列所需的局部随机性的量。基于这种随机编码方案，我们提供了一个表征的能力区域的两个特殊情况下的嘈杂的强协调设置，即，当在节点$Y$的行动是由节点$X$，当DMC是一个确定性的信道。第二种方案利用单独的协调和信道编码，其中在解码后从信道中提取局部随机性。第三种方案是用于强协调的联合协调-信道极化编码方案。我们表明，极化码能够实现噪声强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。最后，通过利用这个问题的随机编码结果，我们提出了一个例子，其中所提出的联合方案是能够严格优于单独的方案，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。因此，我们建立了次优分离的强协调和信道编码相对于DMC的通信速率。
2018-08-15 cs.IT math.IT
Superposition Coding is Almost Always Optimal for the Poisson Broadcast Channel
本文证明了连续时间泊松广播信道的容量区域是通过对大多数信道参数值进行叠加编码来实现的。有趣的是，这些参数值的某个子集中的信道不属于叠加编码最佳的广播信道的任何现有类别（例如，降级、更少噪声、更有能力）。特别是，我们引入的概念，有效地减少嘈杂的广播信道，并表明，它意味着更少的噪音，但一般不意味着更有能力。对于其余的通道参数值，我们表明，有一个缺口之间的马顿的内界和UV的外界。
2015-08-26 cs.IT math.IT
Noisy channel coding via privacy amplification and information reconciliation
我们表明，无论是经典或量子信道的公共或私人信息的噪声信道编码的最佳协议可以直接从两个更原始的信息理论工具：隐私放大和信息和解，也被称为数据压缩边信息。我们这样做的一次性方案的无结构的资源，并制定我们的结果在光滑的最小和最大熵。在经典信息论的背景下，这表明，基本上所有的双端协议可以减少到这两个原语，这反过来又分别由平滑的最小熵和最大熵。在量子信息理论的背景下，最近建立的这两个协议的对偶性意味着基本上所有的双端协议都可以只用一个原语来构建。
2012-03-24 cs.IT math.IT quant-ph
Capacity of Noisy Permutation Channels
本文建立了噪声置换信道的容量，证明严格正DMC下最大通信速率为1/2(rank(P_{Z|X})-1)，并给出q元擦除信道、Z信道等情形的容量结果。
2023-10-26 cs.IT math.IT
Source Coding Problems with Conditionally Less Noisy Side Information
由Heegard和Berger提出的率失真（RD）函数的可计算表达式已经回避了信息论近三十年。众所周知，Heegard和Berger的单字母可重复性界对于\emph{physically degraded}边信息是最优的;然而，不知道该界对于任意相关边信息（一般离散无记忆源）是否是最优的。在本文中，我们考虑一种新的设置，其中在一个接收机的边信息是\emph{conditionally less noisy}比边信息在其他。新的设置包括退化的边信息作为一个特殊的情况下，它的动机是由文献退化和噪声较小的广播信道。我们的主要贡献是一个逆证明的最优性Heegard和Berger的可扩展性界在一个新的设置。逆依赖于一定的\emph{single-letterization}引理，我们证明使用信息理论的伸缩身份{最近提出的克莱默}。我们还概括了两个不同的逐次求精问题的上述想法。
2012-12-11 cs.IT math.IT
A Practical Concatenated Coding Scheme for Noisy Shuffling Channels with Coset-based Indexing
针对DNA存储中短分段数据的噪声混洗信道，提出RS外码与极化码内码级联、基于陪集的隐式索引方案，通过匹配译码恢复顺序并纠错，仿真证明其优于显式索引。
2024-10-04 cs.IT math.IT
Foundations of information theory for coding theory
本文通过信息论基础构建，探讨了编码理论中噪声信道的理论极限及最大似然解码原理。
2025-12-04 cs.IT math.IT math.PR
Linear Coding for AWGN channels with Noisy Output Feedback via Dynamic Programming
用于在具有加性高斯白噪声（AWGN）输出反馈的AWGN信道上传送高斯消息的最佳编码方案是未知的，其中传输次数有限。即使我们将编码方案的范围限制为线性方案，推导最优编码方案仍然是一项具有挑战性的任务。用于具有噪声反馈的信道的最先进的线性方案由Chance和Love提出，其中线性方案的系数基于唯一的观测值进行数值优化[1]。在本文中，我们引入了一类新的顺序线性计划，这种信道通过引入一种新的线性状态过程在发射机和推导出最佳的顺序计划在这类计划的封闭形式，制定了一种新的动态规划（DP）。我们的经验表明，我们的计划优于国家的最先进的线性计划在[1]的噪声反馈和符合无噪声反馈的SK计划。我们还表明，在通信的消息位，而不是一个高斯消息，基于学习的方法进一步提高了可靠性的顺序线性计划。这个问题是一个分散控制的情况下，没有任何共同的信息，并尽我们所知的第一个这样的情况下，我们可以使用DP的解析解。
2022-05-23 cs.IT cs.SY eess.SY
Secure physical layer network coding versus secure network coding
本文对比安全网络编码与安全物理层网络编码，通过若干含噪声网络示例说明后者无需先纠错再编码，可取得安全传输优势。
2018-12-01 cs.CR cs.IT math.IT
Unequal Error Protection Querying Policies for the Noisy 20 Questions Problem
针对噪声20题问题，提出了一种基于叠加编码的开环不等错误保护查询策略。在这个问题中，玩家希望通过提出二进制查询并接收噪声响应来连续地改进对连续随机变量的值的估计。当查询被非自适应地设计为单个块并且噪声响应被建模为二进制对称信道的输出时，20个问题问题可以被映射为具有不等错误保护（UEP）的信道编码的等价问题。介绍了一种新的基于UEP叠加编码的非自适应查询策略，其估计误差以指数收敛率下降，明显优于Variani等人（2015）介绍的UEP重复编码。与建议的查询策略，查询数量的指数下降率匹配的闭环自适应方案的查询顺序设计的反馈的好处的速度。此外，可达到的错误指数是显着优于随机分组码采用相等的错误保护。
2017-09-28 cs.IT math.IT
Noisy Private Information Retrieval: On Separability of Channel Coding and Information Retrieval
我们考虑的问题，嘈杂的私人信息检索（NPIR）从$N$非通信数据库，每个存储相同的一组$M$消息。在此模型中，答案字符串不是通过无噪声位管道返回，而是通过\emph{noisy}无记忆通道返回。我们的目的是在表征PIR容量为这个模型作为一个函数的统计信息措施的噪声信道，如熵和互信息。我们推导出一个一般的上限检索率的最大最小优化的形式。我们使用可实现的计划下的非对称交通约束和随机编码参数的PIR问题，推导出一个一般的下限检索率。对于$M=2$和$M=3$、任何$N$和任何噪声通道，上限和下限匹配。结果表明，除了从数据库中调整业务量比率之外，信道编码和检索之间的分离是最优的。我们将其称为\emph{almost separation}。接下来，我们考虑从多个访问信道（MAC-PIR）的私人信息检索问题。在MAC-PIR中，数据库响应通过以随机方式将响应混合在一起的多路访问信道（MAC）到达用户。我们发现，对于加性MAC和合取/析取MAC，信道编码和检索方案是\emph{inseparable}不同于在NPIR。我们发现，检索方案取决于MAC的属性，特别是在线性方面。对于这两种情况下，我们提供的计划，实现了充分的能力，没有任何损失，由于隐私约束，这意味着用户可以利用的性质，以提高隐私的渠道。最后，我们表明，完全无约束的能力并不总是可以通过确定的选择信道的容量。
2018-07-16 cs.CR cs.IT math.IT
Concatenated Coding for the AWGN Channel with Noisy Feedback
如果信道可以获得反馈，则开环编码的使用可以容易地扩展到闭环级联码。这可以通过引入反馈传输方案作为内码来完成。在本文中，这个过程中的情况下，当一个线性反馈方案被实现为一个内码，特别是在加性高斯白噪声（AWGN）信道与噪声反馈。首先，我们希望通过优化接收到的信噪比来获得最佳的线性反馈方案。从这个优化，一个渐近最优的线性反馈方案，并与其他知名的计划。然后，线性反馈方案被实现为在具有噪声反馈的AWGN信道上的级联码的内码。该编码不仅在误码指数界上有改进，而且在误码率和误帧率上也有改进。如果级联码的总块长为L，而内码的块长为N，则内码的块长应按N = O（C/R）的比例缩放，其中C为信道容量，R为级联码的码率。仿真与低密度奇偶检验（LDPC）和Turbo码提供显示的实际应用和出错率的好处。
2011-02-21 cs.IT math.IT
Concatenated Coding for the AWGN Channel with Noisy Feedback
如果信道可以获得反馈，则开环编码的使用可以容易地扩展到闭环级联码。这可以通过引入反馈传输方案作为内码来完成。在本文中，这个过程中的情况下，当一个线性反馈方案被实现为一个内码，特别是在加性高斯白噪声（AWGN）信道与噪声反馈。首先，我们希望通过优化接收到的信噪比来获得最佳的线性反馈方案。从这个优化，一个渐近最优的线性反馈方案，并与其他知名的计划。然后，线性反馈方案被实现为在具有噪声反馈的AWGN信道上的级联码的内码。该编码不仅在误码指数界上有改进，而且在误码率和误帧率上也有改进。如果级联码的总块长为L，内码的总块长为N，则内码的块长应按N = O（C/R）的比例缩放，其中C为信道容量，R为外码速率。低密度奇偶检验（LDPC）和Turbo码的仿真显示这些优点。
2011-02-21 cs.IT math.IT
Permutation Recovery Problem against Deletion Errors for DNA Data Storage
针对DNA数据存储的无序性和删除错误导致的含噪读取问题，提出一种排列恢复方法，通过重建地址识别含噪读取以确定数据块正确顺序，有效解决聚类问题，并证明了其在温和假设下的高识别率及分析了复杂度。
2024-03-23 cs.IT math.IT
On the constructions of $n$-cycle permutations
任何置换多项式都是$ n $ -圈置换。当$n$是一个特定的小正整数时，可以得到有效的置换，如对合、三圈置换和四圈置换。这些置换在密码学和编码理论中有重要的应用。受AGW准则的启发，我们提出了$ n $ -圈置换的准则，其主要形式为$ x^rh(x^s) $ .在此基础上，我们给出了这种形式的$ n $ -圈置换的统一构造方法，包括递归方法和分圆方法。我们通过构造三类高指标的显式三圈置换和两类低指标的$ n $ -圈置换来证明我们的方法。
2020-07-29 cs.IT math.CO math.IT
Volume-Refined Achievability and Converse Approximations for Noisy Permutation Channels
School of Electronics, Peking University（北京大学电子学院）；National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China（国家计算机网络应急技术处理协调中心）
针对可达输出多面体维数可能低于输出单纯形的含噪置换信道，通过几何降维和局部方差分析，给出了有限分组长度下的可达性下界和强逆上界。
2026-06-16 cs.IT math.IT
Source Coding With Side Information Using List Decoding
带边信息的信源编码问题与信道编码密切相关。因此，现有的文献集中于使用最成功的信道码，即LDPC码、turbo码及其变体，来解决这个问题，假设底层信道码的经典唯一解码。在本文中，与经典解码相比，我们采取了列表解码的方法。我们表明，伴随式信源编码使用列表解码可以达到理论极限。我们认为，相对于信道编码，正确的序列从列表中产生的列表解码器可以有效地恢复在SCSI的情况下，因为我们正在处理一个虚拟的噪声信道，而不是一个真正的噪声信道。最后，我们提出了一个指导方针，用于设计建设性的SCSI计划，使用里德所罗门码，BCH码，和里德-穆勒码，这是已知的列表可解码的代码。
2010-01-16 cs.IT math.IT
Random Permutation Codes: Lossless Source Coding of Non-Sequential Data
本文提出随机置换码（RPC）框架，将非顺序数据建模为组合随机变量，并给出其最优无损压缩速率及面向多重集、图和划分的编码算法。
2024-11-18 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Write-Once-Memory and Error-Control Codes
一次一次写的【形】存储器（W0M）是用于许多现代非易失性存储器（诸如闪存）的模型。最近，已经基于极化编码提出了几种实现容量的WOM编码方案。由于实际的计算机存储系统总是包含噪声的事实，接下来要问的一个自然问题是我们如何推广这些编码方案，使得它们也具有错误控制能力。在本文中，我们讨论了一个联合WOM和差错控制编码方案，这是一个推广的容量实现WOM码基于信源极化。在本文中，我们证明了一个充分必要条件的噪声读取通道是小于测试通道的数据编码在极性WOM编码的噪声。这样的充分必要条件在现实中通常是满足的。由于这一充分必要条件，在数据编码中，与噪声信道相关的高熵集合通常严格包含在与测试信道相关的高熵集合中。因此，低复杂度的极性联合WOM和差错控制码对于大多数实际编码场景是足够的。
2014-11-17 cs.IT math.IT
