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
Substring Density Estimation from Traces
在轨迹重构问题中，人们试图从轨迹的集合中重构二进制串$s$，每个轨迹是通过将$s$传递通过删除通道而获得的。已知$\exp(\tilde O(n^{1/5}))$迹线足以以高概率重构任何长度- $n$串。我们考虑一个变种的跟踪重建问题，其目标是恢复一个“密度图”，表明整个$s$的每个长度$k$子串的位置。我们表明，$ε^{-2}\cdot \text{poly}(n)$痕迹足以恢复的密度图与错误最多$ε$。结果，当被限制到其最小“密度图距离”至少为$1/\text{poly}(n)$的一组源串时，可以用多项式多个迹线来解决迹线重构问题。
2022-10-19 cs.DS cs.IT math.IT
The Capacity of the Noisy Torn Paper Channel and the Noisy Shuffling Channel
Washington University in St Louis（华盛顿大学）
该研究确定了噪声撕纸信道的容量上界并解决了相关猜想，同时确定了噪声洗牌信道的容量并解决了其开放问题。
2026-10-15 cs.IT math.IT
Simulating Noisy Channel Interaction
我们表明，$T$轮的相互作用在二进制对称信道$BSC_{1/2-ε}$反馈可以模拟与$O(ε^2 T)$轮的相互作用在一个无噪声的信道。我们还介绍了一个更一般的“能源成本”模型的相互作用在嘈杂的通道。我们表明，能源成本是等同于外部信息的复杂性，这意味着我们的模拟结果是不太可能结转到能源的复杂性。我们的主要技术创新是从模拟噪声信道到模拟稍微少噪声信道的自还原，这可能在交互式压缩领域有其他应用。
2014-09-15 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
The capacity region of a class of broadcast channels with a sequence of less noisy receivers
当k >= 3时，由位于噪声较小序列中的k个接收器组成的广播信道的容量区域是一个开放问题。我们在k=3的情况下解决这个问题。我们证明了叠加编码是最佳的一类广播信道的序列噪声较小的接收器。不
2010-04-23 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
The Information Flow and Capacity of Channels with Noisy Feedback
在本文中，我们考虑了一些长期存在的问题，在通信系统中访问噪声反馈。我们引入了一个新的概念，剩余有向信息，以捕获有效的信息流（即互信息之间的消息和信道输出）在前向信道。根据这个新的概念，我们调查离散无记忆信道（DMC）与噪声反馈，并证明了噪声反馈能力是无法实现的，通过使用任何典型的闭环编码器（非平凡的反馈信息产生信道输入）。然后，我们表明，剩余的有向信息可以用来表征信道的容量与噪声反馈。最后，我们提供了有噪反馈能力的可计算界限，其特征在于因果条件定向信息。
2011-12-02 cs.IT math.IT
Any Positive Feedback Rate Increases the Capacity of Strictly Less-Noisy Broadcast Channels
我们提出了两种编码方案的离散无记忆广播信道（DMBC）的速率限制的反馈，只有一个接收机。对于任何正反馈率和严格的低噪声DMBC类，我们的计划严格提高了无反馈容量区域。
2013-07-21 cs.IT math.IT
Capacity Results for the Noisy Shuffling Channel
受基于DNA的存储的启发，我们研究了噪声洗牌信道，它可以被看作是一个标准的噪声信道（如BSC）和洗牌信道的级联，它将数据块分成小块并对其进行洗牌。该通道通过捕获其两个关键方面来模拟DNA存储系统：（1）数据被写入以无序方式存储的许多短DNA分子上，以及（2）分子在合成，测序和存储期间被噪声破坏。对于BSC-洗牌信道，我们的能力的特点，正是（一个大的参数集），并表明，一个简单的基于索引的编码方案是最佳的。
2019-02-27 cs.IT math.IT
The adaptive zero-error capacity for a class of channels with noisy feedback
具有无噪声反馈的离散无记忆信道（DMC）的自适应零差错容量已被证明是正的，只要存在至少一个信道输出“不证明者”，即，不能从至少一个输入到达的信道输出。此外，只要存在一个disprover，自适应零错误容量达到香农（小错误）的能力。在这里，我们研究的DMC的零错误容量时，信道反馈是嘈杂的，而不是完美的。我们表明，噪声反馈的自适应零错误容量是下界的前向信道的零未检测到的错误容量，并表明在一定条件下，这是紧。
2017-04-04 cs.IT math.IT
New Channel Coding Lower Bounds for Noisy Permutation Channels
针对噪声置换信道，提出基于KL散度ε-填充的新可达性下界，比现有界更紧，并给出高斯近似验证精度。
2025-01-23 cs.IT math.IT
On noisy duplication channels with Markov sources
本文研究噪声复制信道，基于遍历马尔可夫过程证明其 AEP，确立信息稳定性与马尔可夫约束容量，并通过 Monte Carlo 模拟估计两类复制下二元对称信道的容量下界。
2024-05-09 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
Approximate Nash Region of the Gaussian Interference Channel with Noisy Output Feedback
本文对所有$η\geqslant 1$，给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道的可达纳什均衡（$η$）域。在每个发射机-接收机对选择其自己的发射-接收配置以便最大化其自己的单独信息传输速率的情况下获得该结果。在一个$η$ -NE上，任何一对的任何单边偏差都不会使相应的单个速率增加超过每个信道使用的$η$比特。
2018-09-19 cs.IT math.IT
On the Capacity of Memoryless Finite-State Multiple Access Channels with Asymmetric Noisy State Information at the Encoders
我们考虑无记忆有限状态多址接入信道（FS-MAC）的容量与因果不对称的噪声状态信息可在两个发射机和完整的状态信息可在接收机。当状态过程是独立同分布时，这种信道的容量提供了单字母的内界和外界。外界是通过观察，建议的内界是紧的总和率容量。
2011-06-01 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
Noisy DPC and Application to a Cognitive Channel
在本文中，我们首先考虑一个信道被两个独立的高斯噪声$S ~ N(0,Q)$和$Z_0 ~ N(0,N_0)$污染。当发射机和/或接收机知道独立的有噪声版本的$S$时，计算该信道的容量。它示出的信道容量大于容量时，$S$是完全未知的，但小于容量时，$S$是完全已知的发送器或接收器。例如，如果仅在发射机处已知$S$的一个噪声版本，则容量为$0.5log(1+P/(Q(N_1/(Q+N_1))+N_0))$，其中$P$是输入功率约束，而$N_1$是破坏$S$的噪声的功率。然后，我们考虑高斯认知干扰信道（IC），并提出了一个因果噪声脏纸编码（DPC）的战略。我们使用这种噪声DPC策略计算可实现的区域，并在达到速率上界时量化该区域。
2009-01-19 cs.IT math.IT
Strong Coordination over Noisy Channels with Strictly Causal Encoding
我们考虑一个网络的两个节点分开的噪声信道，其中的输入和输出信号必须与源和它的重建协调。在严格因果编码和非因果解码的情况下，我们证明了强协调区域的内界和外界，并证明了内界可以用极化码实现。
2018-09-28 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
On The Capacity Of Noisy Computations
本文分析了噪声计算的容量概念，即由不可靠或随机设备实现的功能。由于不可靠的设备（随机信道）F的一个完美的函数f（序列空间之间的可测量函数）的噪声计算的信息理论模型：噪声计算是一个产品fxF的信道。提出了一种基于输入编码和输出解码的可靠计算模型。这些模型扩展了有噪声信道的通信模型和有噪声信道下的可靠通信模型。噪声计算的能力的定义和证明的编码定理和逆。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。当所考虑的单边随机过程是渐近平均平稳（AMS）和遍历时，这些结果成立。此外，基于完全函数f和随机信道F的稳定性，给出了AMS和遍历噪声计算的一些特征。这些结果是从更一般的渠道产品框架中得出的。最后，提出了一种将噪声和可靠的计算模型应用于根据形式计算模型定义完美函数f的情况的方法。
2016-03-22 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
On Reliability Function of BSC with Noisy Feedback
对于信息传输，使用二进制对称信道。还存在另一个有噪声的二进制对称信道（反馈信道），并且发射机经由该反馈信道无延迟地观察前向信道的所有输出。考虑指数数量的消息的传输（即传输速率为正）。可实现的解码错误指数，这样的组合的通道进行了研究。结果表明，当反馈信道的交叉概率小于某一正值时，可达误差指数优于无反馈信道的译码误差指数。
2010-11-09 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
Strong Coordination of Signals and Actions over Noisy Channels
- 我们开发了一种随机合并方案，用于在由噪声信道分隔的两个节点的网络中进行强协调，其中输入和输出信号必须与源及其重建进行协调。在非因果编码和解码的情况下，我们提出了一种联合信源-信道编码方案，并开发了强协调区域的内外界。虽然一组可实现的目标分布是相同的经验协调，我们的特点是强协调所需的共同随机率。
2017-05-16 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
Universal Polar Codes for More Capable and Less Noisy Channels and Sources
证明了极化码在信源编码和信道通信中的通用性。首先，我们表明，对于为源$P_{X,Z}$构建的任何极化码，存在稍微修改的极化码-具有相同的速率、相同的编码和解码复杂度以及相同的出错率-当使用连续消除解码时，其对于每个源$P_{X,Y}$是通用的，至少当通道$P_{Y|X}$比$P_{Z|X}$更有能力并且$P_X$使得它最大化给定通道$P_{Y|X}$的$I(X;Y) - I(X;Z)$时和$P_{Z|X}$。这个结果扩展到离散无记忆信道的信道编码。其次，我们证明了使用连续抵消解码的极化码对于噪声较小的离散无记忆信道是通用的。
2014-04-01 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
Strong Coordination over Noisy Channels: Is Separation Sufficient?
我们研究了两个代理$X$和$Y$，在一个嘈杂的通信信道，使行动遵循一个给定的联合概率分布的行动的强协调的问题。我们提出了两个新的计划，这个嘈杂的强协调问题，并推导出内部边界的基础强协调能力区域。第一种方案是联合协调信道编码方案，其利用通信信道提供的随机性来减少在代理$Y$处生成动作序列所需的局部随机性。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。最后，我们提出了一个例子，其中的联合计划是能够优于单独的计划在协调率。
2017-04-27 cs.IT math.IT
Upper Bound on the Capacity of Gaussian Channels with Noisy Feedback
我们考虑一个加性高斯信道加性高斯噪声反馈。我们得到了n-块容量的上界（由Cover [1]定义）。它表明，这个上界可以通过求解凸优化问题。高斯噪声过程的平稳性假设，我们刻画的极限的n块上限，并证明了这个极限是上界的噪声反馈（香农）容量。
2012-01-07 cs.IT math.IT
Dual Capacity Upper Bounds for Noisy Runlength Constrained Channels
二进制输入的游程长度约束输入的无记忆通道被认为是。这种嘈杂的游程长度受限的信道的容量的上限推导出使用双容量方法与马尔可夫测试分布满足Karush-Kuhn-Tucker（KKT）的能力实现输出分布的条件。给出了二进制擦除信道（BEC）和二进制对称信道（BSC）的界的简化代数刻画。这些上界非常接近可实现的速率，并改善了以前已知的基于反馈的边界的大范围的信道参数。对于二进制输入的加性高斯白噪声（AWGN）信道，上界被简化为一个小规模的数值优化问题。这些结果提供了一些最简单的上界的开放容量的问题，具有理论和实际意义。
2016-09-30 cs.IT math.IT
Communicating Lists Over a Noisy Channel
这项工作考虑的通信场景中，发射机选择一个列表的大小K从M个消息发送到一个嘈杂的通信信道，接收机生成一个列表的大小L和通信被认为是成功的，如果在两个终端的列表的交集基数大于阈值T。在传统的通信系统中，K=L=T=1。这种设置在K，L，T和终端之间的信道的香农容量方面的基本限制进行检查。具体地说，渐近无差错通信的必要和/或充分条件。
2014-10-11 cs.IT math.IT
Capacity-Achieving Codes for Noisy Insertion Channels
School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University（西南交通大学信息科学与技术学院）；School of Mathematics, Southwest Jiaotong University（西南交通大学数学学院）
本文研究了新的噪声插入信道，确定了信道容量并构造了渐近最优的纠错码以实现该容量。
2026-04-04 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
Distributed Quantization for Measurement of Correlated Sparse Sources over Noisy Channels
在本文中，我们设计和分析了分布式矢量量化（VQ）的压缩测量相关的稀疏源噪声信道。受压缩感知（CS）的框架，用于获取压缩测量的稀疏源的启发，我们开发优化的量化方案，使分布式编码和传输的CS测量噪声信道，然后在解码器的联合解码。的最优性是解决相对于最小化的总和之间的稀疏源和它们的重建向量在解码器的均方误差（MSE）失真。我们提出了一个矢量量化编码器-解码器的设计，通过迭代算法，并推导出一个下界的研究分布式系统的端到端的MSE。通过几个模拟研究，我们评估所提出的分布式方案的性能。
2015-07-27 cs.IT math.IT
Distributed Hypothesis Testing Over Noisy Channels
研究了多个观测器在噪声信道中将观测值传递给一个检测器的分布式二元假设检验问题。给定其自身的边信息，检测器的目标是在数据的联合分布的两个假设之间做出决定。当第1类错误概率随块长度变化时，得到了最优第2类错误指数（T2-EE）的上、下界。这些界限一致，并表征最佳的T2-EE时，只有一个单一的助手参与。我们的结果表明，最佳的T2-EE取决于数据和通道的边缘分布，而不是他们的联合分布。然而，HT和信道编码之间的操作分离并不成立，并且通过生成与观测数据相关的信道输入来实现最佳T2-EE。
2017-04-05 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
On Achievable Rates for the Shotgun Sequencing Channel with Erasures
本文针对读段中碱基可按概率 δ 独立擦除的鸟枪法测序信道，提出随机码构造与基于典型性的读段合并解码器，并给出可达速率。
2024-05-12 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
Secret Key Generation over Noisy Channels with Correlated Sources
研究了在窃听信道中，当终端观测到相关信源时的秘密密钥生成问题。这些来源独立于主频道，用户在传输发生之前会无意中听到它们。提出了一种新的可实现的方案，并在一定的低噪声条件下，其最优性。这一结果改进了现有文献中要求更严格的降解条件。此外，数值评估所提出的计划和先前报道的结果的二进制模型;数值界的比较提供了新方案的好处的见解。
2018-11-20 cs.IT math.IT
A Geometric Property of Relative Entropy and the Universal Threshold Phenomenon for Binary-Input Channels with Noisy State Information at the Encoder
在标准$(n-1)$ -单纯形中，当三个概率分布共线时，给出了两个概率分布相对于第三个概率分布的相对熵之比的上、下界.利用这些界限来分析在编码器处具有噪声因果状态信息（由边信道提供）并且在解码器处具有完美状态信息的任意二进制输入信道的容量，并且特别地确定关于边信道的噪声测量的精确通用阈值，高于该阈值的容量与没有编码器边信息的容量相同。
2018-05-30 cs.IT math.IT
On the Noisy Feedback Capacity of Gaussian Broadcast Channels
众所周知，一般来说，反馈可以扩大高斯广播信道的容量区域。这已经被证明，即使反馈是嘈杂的（或部分但完美的），只有从一个接收器。已知的反馈不扩大容量区域的唯一情况是当信道物理退化时（El Gamal 1978，1981）。在本文中，我们表明，对于一类两个用户的高斯广播信道（不一定是物理退化），被动反馈较强的用户的信号在高斯噪声损坏的链路不扩大容量区域，如果反馈噪声的方差是高于一定的阈值。
2015-02-17 cs.IT math.IT
Superposition Noisy Network Coding
本文提出了一种适用于网络通信的叠加编码方案，它结合了部分解码和前向噪声网络编码。这种混合方案被称为叠加噪声网络编码。分别针对单中继信道、单源组播网络和多源组播网络进行了方案设计和分析。针对每种情况确定可实现速率区域。分析了高斯单中继信道和双向中继信道的叠加噪声网络编码的特殊情况。所提出的方案的可达到的速率是高于现有的有噪网络编码和压缩转发方案。
2011-02-23 cs.IT math.IT
Throughput of One-Hop Wireless Networks with Noisy Feedback Channel
在随机连接模型下，研究了反馈信道误差对单跳无线网络吞吐量的影响。该传输策略基于激活具有最强直接链路的源-目的地对。虽然在接收侧基于信道状态信息（CSI）来识别这些激活的对，但是将经由反馈信道向发送侧提供该信息的噪声版本。这种错误会降低网络吞吐量，正如我们在本文中所调查的。我们的研究结果表明，如果反馈错误概率低于给定的阈值，网络可以容忍这样的错误没有任何显着的吞吐量损失。阈值取决于网络中的节点数量和信道衰落分布。这种分析对于设计这种网络中反馈信道的纠错码是至关重要的。
2013-08-11 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
Upper Bound on the Capacity of a Cascade of Nonlinear and Noisy Channels
一个上界的非线性和噪声信道的级联的容量。级联模拟分步傅立叶方法计算波形传播的随机广义非线性薛定谔方程。它示出的级联的频谱效率是最多的log（1+SNR），其中SNR是接收机的信噪比。所得结果可应用于光纤信道。然而，带宽的定义是微妙的，并留下开放的解释的界限。其中一些解释进行了讨论。
2015-04-23 cs.IT math.IT
On zero-rate error exponent for BSC with noisy feedback
对于信息传输，使用二进制对称信道。还存在另一个有噪声的二进制对称信道（反馈信道），并且发射机经由该反馈信道无延迟地观察前向信道的所有输出。被认为是一个非指数数量的消息（即传输速率等于零）的传输。可实现的解码错误指数，这样的组合的通道进行了研究。结果表明，当反馈信道的交叉概率小于某一正值时，可达误差指数优于无反馈信道的相似误差指数。所描述的传输方法和相应的错误指数的下界可以被加强，并且还可以扩展到正传输率。
2008-08-15 cs.IT math.IT
On the Multiple Access Channel with Asymmetric Noisy State Information at the Encoders
我们认为可靠的多址信道（MAC）的信道是由一个独立的和相同分布的状态过程和编码器和解码器提供不同程度的非对称噪声信道状态信息（CSI）的驱动通信的问题。对于编码器观察因果，非对称噪声CSI和解码器观察完整的CSI的情况下，我们提供了内部和外部边界的容量区域，这是紧的总和速率容量。然后，我们观察到，在马尔可夫假设下，类似的容量结果也保持在接收机观察到噪声CSI的情况下。此外，当编码器处的CSI是解码器处的CSI的非对称确定性函数并且编码器具有非因果噪声CSI（其因果版本最近在\cite{como-yuksel}中得到解决）时，我们为容量区域提供单字母表征。当编码器观察非对称噪声CSI与非对称延迟和解码器观察完整的CSI，我们提供了一个单一的字母表征的容量区域。最后，我们考虑一个合作的情况下，共同和私人的消息，在编码器和完整的CSI在解码器的非对称噪声CSI。我们提供了一个单一的字母表达式的容量区域，这样的通道。对于协作场景，我们还注意到，一旦公共消息编码器不能访问CSI，则在任何噪声设置中，覆盖在解码器处没有CSI或有噪声CSI的情况，可以获得容量区域的单个字母表征。这些结果中的主要组成部分是逆编码方法的一般化，该逆编码方法最近在[1]中针对在编码器处具有非对称量化CSI的MAC引入，并且在本文中被相当大地扩展并适于有噪声的CSI设置。
2012-01-19 cs.IT math.IT
LDPC Code Design for Transmission of Correlated Sources Across Noisy Channels Without CSIT
我们考虑的问题，通过正交信道的独立编码后的相关数据发送到一个中央接收机。我们假设信道状态信息在发射机处是未知的。接收机可以访问源相关性和信道状态信息。我们提供了一个通用的框架，用于分析联合迭代解码的性能，使用密度进化。使用差分进化，我们设计打孔系统LDPC码，以最大限度地提高可实现的信道条件的区域，与联合迭代译码。本文的主要贡献是证明，适当设计的LDPC码可以同时在很宽的信道参数范围内执行。
2010-07-06 cs.IT math.IT
Polar codes for empirical coordination over noisy channels with strictly causal encoding
在本文中，我们提出了一种基于极化码的编码方案，用于自主设备的经验协调。我们考虑一个两节点网络与噪声的链接，其中的输入和输出信号必须与源和重建协调。在严格因果编码的情况下，我们证明了极化码达到了经验协调区域，前提是公共随机性的消失率是可用的。
2018-02-27 cs.IT math.IT
Nonuniform Fuchsian codes for noisy channels
基于有理四元数代数的Fuchsian群，提出了一种新的加性高斯白噪声（AWGN）信道传输方案。提出的Fuchsian码的结构是非线性和非均匀的，因此传统的解码方法的基础上的线性和对称性不适用。以前，对于一般的非均匀码，仅存在具有在码大小上是线性的复杂度的蛮力解码方法。然而，适当的不连续字符的复杂的上半平面上的Fuchsian组的行动转化为解码的复杂性，这是对数的代码大小通过最近推出的点减少算法。
2014-03-14 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
On the Capacity of Noisy Frequency-based Channels
Technion（以色列理工学院）；UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文研究了噪声频率基通道的容量，通过分析识别噪声的影响，提出了信道容量的反向界限和可实现界限，并应用于DNA存储中的位数损失量化。
2026-01-15 cs.IT math.IT
Nash Region of the Linear Deterministic Interference Channel with Noisy Output Feedback
本文对所有的$η> 0$，刻画了带噪声信道输出反馈的两用户线性确定性干扰信道（IC）的纳什均衡（$η$）区域。作为容量区域的子集的$η$ -NE区域包含在$η$ -NE的意义上稳定的所有可达到的信息速率对的集合。更具体地说，给定$η$ -NE编码方案，不存在用于任一发射机-接收机对的替代编码方案，该替代编码方案将每个信道使用的单独速率增加多于$η$比特。作为本文结果的特例，得到了线性确定性集成电路在无反馈和有理想输出反馈情况下的$η$ -NE域等已有结果.
2017-05-11 cs.IT math.IT
