Joint Design of Sampler and Compressor for Timely Status Updates: Age-Distortion Tradeoff
本文研究及时状态更新的联合采样与压缩系统，提出联合设计采样器、量化器和编码器以在满足MSE失真约束下最小化AoI，并证明零等待采样、均匀量化与实值AoI最优编码策略的组合渐近最优，且AoI与对数MSE失真呈斜率为-3/4的渐近线性关系。
2023-11-27 cs.IT math.IT
Sample, Quantize and Encode: Timely Estimation Over Noisy Channels
量化和编码的高斯-马尔可夫过程的估计质量的影响被认为是，特别注意的Ornstein-Uhlenbeck过程。从该过程中获取样本，对其进行量化，然后使用无限增量冗余（IIR）或固定冗余（FR）编码方案进行编码以供传输。在接收机处消耗固定的处理时间用于解码和向发射机发送反馈。解码的消息被用来构建一个最小均方误差（MMSE）估计的过程作为时间的函数。这被证明是一个不断增长的功能的年龄的信息（AoI），定义为时间流逝，因为采样时间有关的最新成功解码的消息。该函数依赖于量化比特、码字长度和接收机处理时间。对于每个编码方案，目标是优化采样时间，使得长期平均MMSE最小化。然后，这是其特征在于设置一般增加泛函的AoI，不一定对应于MMSE，这可能是独立的利益在其他情况下。我们首先表明，IIR的最佳采样策略是这样的，只有当AoI超过一定的阈值时才生成新的样本，而对于FR，它是这样的，即当接收器完成处理前一个时，新的样本被及时发送。然后开发增强的传输方案，以便利用处理时间使新数据更快地在接收器处可用。对于IIR和FR，它表明，存在一个最佳数量的量化位，平衡AOI和量化误差，因此最小化的MMSE。它还表明，对于较长的接收机处理时间，相对简单的FR方案优于IIR。
2021-06-21 cs.IT cs.NI eess.SP
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
Molecular Arithmetic Coding (MoAC) and Optimized Molecular Prefix Coding (MoPC) for Diffusion-Based Molecular Communication
针对适配分子通信的Huffman编码非最优的问题，提出优化分子前缀编码MoPC、分子算术编码MoAC及兼具唯一可译性的MoAPC，经验证压缩与误码性能更优，为纳米尺度分子通信的信源压缩提供新方案。
2024-10-06 cs.IT math.IT
Timely Broadcasting in Erasure Networks: Age-Rate Tradeoffs
研究了在有反馈的包删除广播信道中，实时性和速率效率之间的相互影响。提出了一种调度框架，在该框架中，编码动作，而不是用户，被调度，以达到所需的权衡之间的速率和年龄的信息（AoI）。这种折衷形式化的AoI作为目标速率约束的函数的上限和两个下限：一个作为通信速率的函数，一个作为到达速率的函数。仿真结果表明，（i）编码可以是有益的，在降低AoI在适度的到达速率的制度，即使没有速率约束和效益的增加与用户的数量，和（ii）AoI增加与目标速率约束和到达速率时，保持固定，但减少与他们当他们被设置为相等。
2021-03-09 cs.IT cs.SI cs.SY
Optimized Rate-Adaptive Protograph-Based LDPC Codes for Source Coding with Side Information
本文研究了在译码端带有边信息的信源编码问题，也称为Slepian-Wolf信源编码方案。在该编码方案的实际应用中，源和辅助信息之间的统计关系可以从一个数据传输到另一个数据传输而变化，并且需要根据当前统计关系来适配编码速率。在本文中，我们提出了一种新的基于LDPC码的Slepian-Wolf信源编码方案的码率自适应码构造。所提出的码设计方法允许在所有考虑的速率下优化码度分布，同时在所有速率下最小化奇偶检验矩阵中的短周期的量。仿真结果表明，该方法大大降低了信源编码率相比，标准的LDPCA解决方案。
2018-08-20 cs.IT math.IT
An Optimized Huffmans Coding by the method of Grouping
数据压缩不仅在通信领域，而且在各种科学实验中都是必不可少的。接收的数据越来越多，所需的处理时间也越来越长。算法的重大变化将有助于优化处理速度。随着物联网等技术的发明和机器学习等技术的出现，需要压缩数据。例如，训练人工神经网络需要大量的数据，这些数据应该在很短的时间间隔内进行处理和训练，压缩将非常有帮助。需要越来越快地处理数据。在本文中，我们提出了一种方法，减少数据的大小。这种方法被称为优化霍夫曼编码。在Huffmans编码中，我们对消息进行编码以减少数据，并且在优化的Huffmans编码中，我们在很大程度上压缩数据，这有助于各种信号处理算法，并且在许多应用中具有优势。在本文中，我们提出了优化的哈夫曼编码方法的文本压缩。这种方法比普通的Huffmans编码有很多优点。这里提出的这个算法说，每个字母都可以分组在一起并编码，这不仅减少了大小，而且还减少了解码所需的霍夫曼树数据，从而减少了数据大小。这种方法具有巨大的科学应用价值。
2016-07-28 cs.IT math.IT
Coding for Optimized Writing Rate in DNA Storage
描述了一种用于在DNA序列中编码信息的方法。该方法是基于精度分辨率框架，并旨在与最近提出的终止子自由模板独立的DNA合成方法。所建议的方法优化了每合成时间单位的信息比特量，即写入速率。此外，这里研究的编码方案考虑了DNA序列的多个拷贝的存在，这些拷贝是独立扭曲的。最后设计了适用于不同游程分布的量化器。
2020-05-13 cs.IT math.IT
Optimized Arithmetic Coding for Efficient Data Compression in the Resource-Constrained Internet of Things(IoT)
本文提出面向资源受限IoT环境的优化Arithmetic Coding算法，结合迭代优化、PCA降维与基数缩减技术，在保持数据完整性的同时显著降低计算开销，实现814:1压缩比与101毫秒单图压缩速度。
2025-08-12 cs.IT math.IT
Channel Optimized Distributed Multiple Description Coding
本文针对对称和非对称环境下的分布式信源编码，提出了信道优化的分布式多描述矢量量化（CDMD）方案。CDMD编码器的设计使用一个确定性的退火方法在噪声信道与数据包丢失。提出了一种最小均方误差非对称CDMD解码器，该解码器利用边信息（SI）及其相应的接收描述来有效地重构信源。所提出的迭代对称CDMD解码器联合重构多个相关信源的符号。提出了两种对称CDMD解码器，即估计SI和软SI解码器，它们分别利用重构符号和其他信源的后验概率作为迭代中的SI。在多源CDMD设置中，对于源的重构，提出了三种方法来在解码期间选择另一源作为其SI。该方法基于最小物理距离（在无线传感器网络设置中）、最大互信息和最小端到端失真来操作。所提出的系统和算法的性能进行了详细的评估和比较。
2011-01-03 cs.IT math.IT
Optimized learned entropy coding parameters for practical neural-based image and video compression
Qualcomm AI Research（高通人工智能研究院）；Qualcomm Technologies, Inc.（高通技术公司）
当权重和激活被量化为低精度整数时，基于神经的图像和视频编解码器的功率效率显著提高。虽然存在用于减少量化效应的通用技术，但是当不考虑特定熵编码属性时可能发生大的损失。本文分析了参数量化对熵编码的影响，并提出了一种减小熵编码损失的方法。它示出，通过使用某种类型的编码参数学习，均匀量化成为实际上最佳的，也简化了代码存储器的要求最小化。文中给出了新表示的数学性质，并通过编码实验证明了其有效性，结果表明，在每个网络输出的精度低至4~bits时，可以获得良好的结果，而在8~bits时几乎没有损失。
2023-01-20 cs.IT cs.LG cs.MM
On Compressive Sensing in Coding Problems: A Rigorous Approach
我们采取一个经典的稀疏采样噪声线性模型的信息论的角度来看，并提出了一个解析表达式的互信息，在各种通信/处理问题中起着核心作用。这样的表达式以前解决的边界，模拟和（非严格）的副本方法。互信息的表达基于[1]中使用的技术，解决了最小均方误差（MMSE）分析。使用这些表达式，我们专门研究了各种稀疏的线性通信模型，其中包括在不同的设置编码，也占多个接入信道和不同的窃听问题。对于这些，我们提供了单字母的表达式，并获得可实现的速率，捕捉这些及时的模型的通信/处理功能。
2014-03-24 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
Delay-limited Source and Channel Coding of Quasi-Stationary Sources over Block Fading Channels: Design and Scaling Laws
本文研究了准平稳信源在块衰落信道中的时延受限传输问题。以失真中断概率为性能指标，提出了两种具有功率自适应传输的信源和信道编码方案。第一种是针对固定速率传输进行优化的，因此实现简单。第二种是高性能方案，其也受益于相对于源和信道状态的优化速率自适应。在高信噪比条件下，推导了基于中断失真指数和渐近中断失真增益的性能缩放定律，并以固定发射功率和自适应或优化固定速率两种方案作为比较基准。各种分析和数值计算结果表明，源和信道优化的速率和功率自适应方案的优越性能。还观察到，从失真中断的角度来看，固定速率自适应功率方案大大优于自适应速率固定功率方案的延迟有限传输的准静态源在无线块衰落信道。准平稳源的特性对性能的影响，和平稳源的传输的结果的含义进行了研究。
2012-02-28 cs.IT math.IT
LDPC Code Design for Noncoherent Physical Layer Network Coding
本文研究了在采用非相干FSK调制的物理层网络编码双向中继信道中优化LDPC码的问题。通过基于EXIT的Tanner图变量节点度分布优化，提高了多址接入阶段中继节点信道解码的误码率性能。从DVB-S2和WiMAX标准中提取的代码被用作设计和性能比较的基础。优化后的码保持了标准码的计算复杂性特性，保留了扩展的不规则重复累积（eIRA）。中继接收机性能的优化考虑两个调制阶数M = {4，8}使用迭代解码，其中解码器和解调器通过交换信息来细化信道估计。代码优化过程产生独特的优化代码的调制阶数和可用的信道状态信息的每种情况下。在平坦瑞利衰落信道中，采用蒙特卡罗仿真方法对标准码和优化码的性能进行了测量，并根据系统参数的不同，证明了其出错率提高了1.2 dB。
2015-02-20 cs.IT math.IT
Effective Delay Control in Online Network Coding
出于严格的延迟约束的流媒体应用，我们考虑设计的在线网络编码算法与及时交付的保证。假设发送方通过独立的数据包擦除信道向多个接收方提供相同的数据，我们专注于完美反馈和异构擦除概率的情况。基于一个一般的分析框架，评估解码延迟，我们表明，现有的ARQ方案无法确保接收机弱信道能够恢复在合理的时间内从数据包丢失。为了克服这个问题，我们重新定义的编码规则，以打破链的线性组合，不能解码后，其中一个数据包丢失。我们的研究结果表明，在关键时刻发送未编码的数据包，确保所有的接收器都能够满足特定的延迟要求，具有很高的概率。
2009-01-30 cs.IT math.IT
Overhead-Optimized Gamma Network Codes
我们设计了一个具有最小接收开销和线性编解码复杂度的网络编码方案。
2013-09-18 cs.IT math.IT
Optimized-Cost Repair in Multi-hop Distributed Storage Systems with Network Coding
在分布式存储系统中，可靠性是通过存储在网络中不同节点的冗余来实现的。然后，即使某些节点发生故障，数据收集器也可以重建源信息。为了保持可靠性，一个自治的和有效的协议应该被用来修复故障的节点。修复过程导致网络中的流量和因此的传输成本。最近的研究结果发现了最佳的trafficstorage权衡，并提出了再生码，以实现最优。我们的目标是最大限度地减少维修过程中的传输成本。我们在修复中考虑了网络拓扑结构，并相应地修改了信息流图。然后，我们分析了削减的要求，并根据结果，我们制定的最小成本作为一个线性规划问题的线性成本。我们表明，线性问题的解决方案建立了一个基本的下限的维修成本。我们还表明，这个界限是可以实现的最小存储再生，它使用的最优成本最小存储再生（OCMSR）代码。我们提出幸存节点合作，可以有效地降低修复成本。进一步讨论了构造OCMSR码的字段大小。我们展示了串联，星形，网格和完全连接的网络中的最优成本修复的增益。
2013-03-25 cs.IT math.IT
Optimized L2-Orthogonal STC CPM for 3 Antennas
在本文中，我们进一步介绍了我们最近设计的家庭的L2正交空时码的CPM。由于它们既保持了CPM的恒定包络特性，又保持了空时码的分集特性和正交性，从而降低了译码复杂度，因此即使对于多于两个发射天线，这些码也是满速率的。这些代码的功率效率的问题首先处理证明，在这些系统中的带宽的固有增加是相当温和的。然后详细说明了码的初始状态如何影响编码增益，并且必须进行优化。对于两个和三个天线的情况下，我们通过计算机模拟确定的最佳值，并显示如何编码增益和误码性能显着提高了这种优化。
2009-02-17 cs.IT math.IT
Decoding Delay Minimization in Inter-Session Network Coding
会话内网络编码已被证明可以在可实现的吞吐量和延迟方面提供显着的增益，其中一个源向多个客户端多播数据。在本文中，我们考虑一个更一般的情况下，多个源传输数据的客户端集和研究会话间网络编码的好处，当网络节点有机会结合来自不同来源的数据包。特别是，我们提出了一个新的框架，在会话间网络编码系统的最佳速率分配。我们制定的问题，在客户端人口的平均解码延迟最小化，并解决它与基于梯度的随机算法。我们优化的会话间网络编码解决方案在不同的网络拓扑结构进行评估，并与基本的会话内网络编码解决方案进行比较。我们的研究结果表明，适当的编码决策和有效的速率分配的好处，降低解码延迟时，网络是由并发组播会话。
2012-11-05 cs.IT cs.NI math.IT
Binary Polar Codes are Optimized Codes for Bitwise Multistage Decoding
极化码被认为是编码理论的最新重大突破。极化码是由Arıkan在2008年推出的。在这封信中，我们证明了二进制极化码与Stolte在2002年发现的按位多级解码（OCBM）的优化码相同。这两个代码的建设和解码所使用的技术之间的等价性。
2016-04-12 cs.IT math.IT
Channel-Aware Ordered Successive Relaying with Finite-Blocklength Coding
连续中继允许源节点和中继节点同时发送消息，可以提高传输速率，但它可能会引起严重的中继间干扰（IRI）。已经提出了IRI取消方案来减轻IRI。然而，干扰消除方法具有高的错误传播风险，导致在有限块长度制度中的严重传输速率损失。因此，联合解码连续中继有限块长度编码（FBC）仍然是一个挑战。本文提出了一种优化的具有有限块长编码的信道感知有序连续中继协议（CAO-SIR-FBC），该协议可以通过仔细调整中继传输顺序和速率来恢复速率损失。我们分析了CAO-SIR-FBC方法的平均吞吐量，在此基础上，在高信噪比（SNR）的制度，提出了一个封闭的形式的表达式。平均吞吐量分析和仿真表明，CAO-SIR-FBC在频谱效率方面优于传统的两时隙半双工中继。
2022-10-26 cs.IT eess.SP math.IT
On the Energy Benefit of Network Coding for Wireless Multiple Unicast
我们认为，可以通过采用网络编码，而不是普通的路由在无线多个单播问题的能源节约。我们建立了网络编码的好处，定义为路由和网络编码解决方案所需的最小能量的比率的最大值，其中最大值是在所有配置的下限。它表明，如果编码和路由解决方案使用相同的传输范围，在$d$维网络的好处是至少$2d/\lfloor\sqrt{d}\rfloor$。此外，它示出，如果传输范围可以单独优化路由和编码，在2维网络的好处是至少3。我们的研究结果意味着代码遵循\emph{decode-and-recombine}策略并不总是最佳的能源效率。
2011-08-18 cs.IT math.IT
Timely Status Updates in Slotted ALOHA Networks With Energy Harvesting
本文研究能量收集设备在时隙ALOHA网络中无反馈更新状态时的信息年龄，提出基于电池电量的传输概率优化策略，平衡即时传输与能量充足传输，显著降低AoI并提升吞吐量。
2025-02-28 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Source Codes for Timely Updates
观测独立同分布随机变量序列的发射机试图使接收机保持关于其最新观测的更新。接收机不需要被告知发射机看到的每个符号，但是需要在每个时刻$t$输出符号。如果在时间$t$接收机输出发射机在时间$U(t)\leq t$看到的符号，则在时间$t$接收机处的信息的年龄是$t-U(t)$。我们研究无损源代码的设计，使传输与最小的平均年龄在接收器。我们表明，渐近的最小平均年龄可以达到一个恒定的差距由香农码的倾斜版本的原始pmf产生的符号，这可以很容易地计算通过解决一个优化问题。此外，我们展示了一个例子与字母$\X$香农代码的原始pmf招致一个因素$O(\sqrt{\log |\X|})$的渐近平均年龄超过我们的代码实现。在我们的处方最佳代码是一个新的变分公式的随机变量的整数矩，这可能是独立的利益。此外，我们讨论了可能的扩展，我们制定的随机化方案和擦除通道，并包括治疗的相关问题的信源编码的最小平均排队延迟。
2020-03-27 cs.IT math.IT
Capacity Optimality of OAMP in Coded Large Unitarily Invariant Systems
City University of Hong Kong（香港城市大学）；Japan Institute of Science and Technology (JAIST)（日本北陆先端科学技术大学院大学）；Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司）
本文研究了一个包含酉不变传感矩阵、任意固定信号分布和前向纠错编码的大型酉不变系统。几个面积性质的基础上建立的正交近似消息传递（OAMP）在未编码的LUIS的状态演化。在OAMP和FEC联合译码的状态演化正确和复制方法可靠的假设下，分析了OAMP的可达速率。我们证明，OAMP达到约束容量预测的LUIS与任意信号分布的基础上匹配FEC编码的副本方法。同时，我们阐述了一个约束的容量实现的LUIS编码原则，在此基础上的非规则低密度奇偶校验（LDPC）码的优化，在模拟结果中的二进制信令。我们表明，OAMP与优化的代码有显着的性能改善，比未优化的和著名的Turbo线性MMSE算法。对于正交相移键控（QPSK）调制，在各种信道条件下，观察到受限的容量接近比特出错率（BER）的性能。
2022-06-23 cs.AI cs.IT cs.LG
Space-time coding techniques with bit-interleaved coded modulations for MIMO block-fading channels
空时比特交织编码调制（ST-BICM）是在块衰落MIMO信道中获得高分集增益和编码增益的有效技术。其最大似然（ML）性能计算理想交织条件下，这使得全局优化考虑到信道编码。由于多样性上界来自Singleton界，一个适当的选择的时间维度的空时编码是可能的，这最大化的多样性，同时最小化的复杂性。在此基础上，提出了一种优化的交织器和一组线性预编码器，称为色散核代数（DNA）预编码器。所提出的预编码器相对于现有技术具有良好的性能，并且对于任何数量的发射天线和任何时间维度都存在。对于turbo码，它们表现出不随帧长度增加的帧出错率。
2007-06-15 cs.IT math.IT
Perceptual Learned Source-Channel Coding for High-Fidelity Image Semantic Transmission
Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）；Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室）
基于深度学习的联合信源-信道编码（deep JSCC）方法作为一种实现端到端无线图像语义传输的新方法，在深度学习和通信领域都得到了广泛的应用。然而，当前的深度JSCC图像传输系统通常针对诸如峰值信噪比（PSNR）或多尺度结构相似性（MS-SSIM）的传统失真度量进行优化。但是对于低传输速率，由于不完美的无线信道，这些失真度量失去意义，因为它们有利于逐像素保存。为了考虑语义通信中的人类视觉感知，开发超越传统PSNR和MS-SSIM指标的新的深度JSCC系统非常重要。在本文中，我们引入对抗性损失来优化深度JSCC，它倾向于保留全局语义信息和局部纹理。我们新的深度JSCC架构结合了编码器、无线通道、解码器/生成器和鉴别器，它们在感知和对抗损失的情况下联合学习。我们的方法比最先进的工程图像编码传输系统和传统的深度JSCC系统在视觉上产生更令人满意的结果。用户研究表明，在保证端到端图像传输质量的前提下，该方法可以节省约50%的无线信道带宽开销。
2022-05-26 cs.CV cs.IT math.IT
Variable Rate Lossy Source-Channel Coding over Channels with Feedback
Queen’s University（女王大学）
研究具有反馈的突发噪声通信信道的可变速率有损信源 - 信道编码，采用多级信道优化矢量量化系统，通过贪婪算法动态分配比特，相比固定速率方案，在多种信道条件下信噪比增益可达约4.5dB。
2026-07-21 cs.IT math.IT
Zero-Delay Joint Source-Channel Coding in the Presence of Interference Known at the Encoder
研究了高斯信源在加性高斯白噪声（AWGN）信道中的零延迟传输问题。均方误差（MSE）失真最小化的平均功率约束下，假设干扰信号是已知的发射机。由于已知干扰信号的存在，简单线性传输的最佳性在此设置中不成立。虽然最佳的编码器-解码器对仍然是一个悬而未决的问题，本文提出了各种非线性传输方案。特别是，干扰浓度（ICO）和一维晶格（1DL）的战略，使用均匀和非均匀量化的干扰信号，进行了研究。它示出，在典型的标量量化的高斯源，一个非均匀量化器，其量化间隔变得更小，因为我们去进一步从零，提高了性能。在最优译码器是最小均方误差（MMSE）估计器的条件下，推导了编码器最优性的必要条件，并得到了满足该条件的数值优化编码器（NOE）。基于数值结果，它示出了具有非均匀量化的1DL执行更接近（与其他方案相比）的数值优化的编码器，同时需要显着较低的复杂性。
2016-04-14 cs.IT math.IT
A Novel High-Rate Polar-Staircase Coding Scheme
长距离通信系统可以提供超高速数据传送率，但是遭受突发错误。高速率、高性能的阶梯码为长距离传输提供了有效的途径。阶梯编码方案是级联结构，其提供了改善高速率极化码的性能的机会。同时，极化码使楼梯结构更加可靠。因此，提出了一种高速率极化阶梯编码方案，其中应用系统极化码作为分量码。提出了系统极化码的软抵消译码方法。极化阶梯码的编码是在密度演化的帮助下设计的，其中极化码的不可靠部分被增强。相应的解码提出了低复杂度，并优化了突发错误信道。通过精心设计的编解码算法，极阶梯码在AWGN信道和突发差错信道上都有良好的性能。
2018-05-25 cs.IT math.IT
One-Shot Information Theory via the Pairwise Error Probability: Lossy, Joint Source-Channel, Erasure, and Multiuser Coding
Tel Aviv University（特拉维夫大学）
本文扩展了基于成对错误概率的单样本信息论框架，将其应用于有损信源编码等四种场景，恢复了相关界并建立了多用户场景与可达性/逆对的关联。
2026-08-18 cs.IT math.IT
Covert Multi-bit LLM Watermarking: An Information Theory and Coding Approach
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文提出基于信息论和编码的多比特大语言模型隐写方法，通过块自回归模型和极码算法实现高效隐写，实验显示在短词长下误码率低于10%。
2026-09-03 cs.IT math.IT
Coding for Parallel Channels: Gallager Bounds for Binary Linear Codes with Applications to Repeat-Accumulate Codes and Variations
本文主要研究在独立无记忆并行信道上传输的二元线性分组码（或集成码）的性能分析。新的上限上的最大似然（ML）解码错误概率的推导。这些界限适用于各种合奏的Turbo码，特别是集中在重复累积码及其最近的变化，具有低的编码和解码的复杂性，并表现出显着的性能下迭代解码。的框架的第二个版本的杜曼和萨利希（DS2）边界的情况下，平行的渠道，随着其优化的倾斜措施的推导推广。广义DS2和1961年Gallager边界之间的连接，由Divsalar和Sason和Shamai为一个单一的通道，探讨在任意数量的独立的并行通道的情况下。平行通道的DS2界的推广使得能够重新推导出最初由Liu等人推导出的特定界，作为Gallager界的特殊情况。在渐近的情况下，我们让块长度趋于无穷大，新的边界被用来获得ML解码下可达到的信道区域的改进的内界。独立的并行通道的新的界限的紧密性的例子结构化合奏涡轮式代码。改进的界限，其优化的倾斜措施显示，无论块长度的代码，改进的工会界和其他以前报道的独立的并行通道的界限，这种改进是特别明显的中到大块的长度。
2006-07-02 cs.IT math.IT
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
