Mismatch Capacity under Stochastic Decoding
Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech（加泰罗尼亚理工大学）；University of Cambridge（剑桥大学）
本文研究了不匹配随机似然解码下的信道容量，推导了Feinstein和Verdú-Han风格的误差概率界，并推导了不匹配随机解码下的信道容量信息谱公式，提出了不匹配容量公式，并展示了在特定条件下容量公式的可实现性。
2026-11-02 cs.IT math.IT
Asymptotic Analysis of SU-MIMO Channels With Transmitter Noise and Mismatched Joint Decoding
无线系统的射频组件中的硬件损伤对传输造成不可避免的失真，而传统的线性信道模型无法捕获这些失真。在本文中，一个“binoisy”的单用户多输入多输出（SU-MIMO）的关系被认为是通过在发送侧的加性噪声项建模的额外的失真。通过扩展的SU-MIMO信道模型，研究了收发器硬件损伤对多天线点对点系统可达速率的影响。信道输入分布包括实际的离散调制方案，如QAM和PSK，以及高斯信号。此外，失配检测和解码的影响时，接收机有足够的信息的非理想性进行了研究。数值结果表明，对于实际系统参数，只有在高调制阶数时，发送端噪声和解码失配的影响才变得显著。
2014-10-22 cs.IT math.IT
Mismatched Multi-Letter Successive Decoding for the Multiple-Access Channel
本文研究离散无记忆多址信道的信道编码问题。一个多字母的连续解码规则取决于一个任意的非负的解码度量被认为是，和可实现的速率区域和错误指数都来自标准的MAC（独立码本），并为认知MAC（一个用户知道这两个消息）与叠加编码。在认知的情况下，率区域和错误指数示出相对于合奏平均是紧的。速率区域进行比较，通常认为解码器，选择的消息对最大化的解码度量，并给出了数值例子，连续解码产生严格较高的总和率为一个给定的对输入分布。
2017-12-06 cs.IT math.IT
Pre-Decoder Processing Functions for a DMC with Mismatched Decoding
针对带固定失配译码器的离散无记忆信道，研究预译码处理函数的特性，给出容量上下界、最优预处理性质及错误指数，验证逐向量预处理的分离原理与确定性函数的最优性。
2024-06-25 cs.IT math.IT
Bit-Interleaved Coded Modulation Revisited: A Mismatched Decoding Perspective
通过将比特交织编码调制（BICM）解码器建模为失配解码器，我们重新审视了BICM的信息论分析。失配解码模型是针对有限但任意的块长度而定义的，并且自然地捕获属于同一符号的比特之间的信道存储器。我们给出了两个独立的证明的BICM容量计算的Caire等人。BICM被建模为一组独立的并行二进制输入通道，其输出是逐位对数似然比。我们的第一个可交织性证明使用典型的序列，并表明，由于随机编码结构，交织器是不需要的。第二个证明是基于随机编码错误指数与不匹配的解码，其中最大可实现的速率是广义互信息。我们发现，广义互信息的失配解码器符合无限交织器BICM容量。我们还表明，错误指数-因此截止率-的BICM不匹配的解码器是上界的编码调制，因此可能低于无限交织模型。我们还考虑了用EXIT图分析BICM迭代译码时出现的互信息。我们表明，相应的符号度量的知识传输的符号和EXIT互信息承认一个表示为伪广义互信息，这是在一般情况下无法实现。一个不同的符号解码度量，其中的外部边信息是指假设的符号，诱导一个广义的互信息低于编码调制容量。
2008-05-09 cs.IT math.IT
Mismatched Exponents for Deterministic and Randomised Noise-Guessing Decoding
研究加性无记忆信道中噪声猜测解码的确定性与随机变体，分析失配解码度量下的错误与复杂度指数，并针对匹配、α倾斜和通用度量进行特化，发现随机解码中需根据码率调整α以同时优化指数。
2026-08-18 cs.IT math.IT
On Achievable Rates for Channels with Mismatched Decoding
针对离散无记忆信道的失配译码问题进行了研究。引入了一种非匹配认知多址接入信道，利用叠加编码和随机合并两种编码方法，推导了其容量域的内界。通过分析这两种方法的代码集成的平均错误概率和所产生的错误指数的严格表征的内界。随机编码逆定理也被导出。可实现区域的比较表明，在匹配的情况下，随机装仓执行以及叠加编码，即，通过随机装仓可实现的区域等于容量区域。的可扩展性的结果进一步专门获得的单用户信道的失配容量的下限，通过调查的认知多址接入信道，其可实现的和速率作为一个下界的单用户信道的容量。在某些情况下，对于给定的辅助随机变量，这个界限严格提高了Lapidoth推导出的可达到的速率。
2013-05-02 cs.IT math.IT
Covert Communication With Mismatched Decoders
本文考虑了解码不匹配的隐蔽通信问题，其中发送者希望与解码器是固定的并且可能是次优的接收者可靠地通信，并且同时确保通信相对于看守者是隐蔽的。我们提出了单字母的信息理论上的最佳吞吐量作为给定的解码度量，信道法，和所需的隐蔽性水平的函数上的下限和上限。这些边界匹配各种感兴趣的场景，例如（i）当发送器和接收器之间的信道是二进制输入二进制输出信道时，以及（ii）当解码度量被具体化为所谓的仅擦除度量时。该下界是基于修改后的随机编码与脉冲位置调制（PPM）码本的联合边界，加上一个非标准的删除参数。上界的证明依赖于一个非平凡的组合分析技术的问题，隐蔽通信和不匹配的解码。
2021-11-10 cs.IT math.IT
Diagnosing the Refuted Mismatched Decoding Converse for Binary-Input Channels
National University of Singapore（新加坡国立大学）
本文诊断了Balakirsky关于二进制输入信道失配解码逆定理的证明，指出其置换引理及两个具体步骤存在缺陷，并证明相关命题在一般情况下不成立。
2026-09-24 cs.IT math.IT
Ratio List Decoding
我们将列表解码的概念扩展到{ \em比率列表解码}，其涉及列表解码器，该列表解码器的列表大小被指定为消息数$M_n$和块长度$n$的函数。我们提出的必要和充分条件$M_n$的存在的代码序列，使可靠的列表解码相对于所需的列表大小$L(M_n,n)$。它示出的比率容量，定义为可实现的归一化的比值$r(M_n,n)=M_n/L(M_n,n)$的上确界等于香农信道容量$C$，随机和确定性编码。允许随机列表的大小，我们能够推导出一些属性的识别码，其中解码器的输出可以被看作是一个列表的消息对应的决策区域，包括信道输出。我们进一步解决了不匹配列表解码的制度，其中列表由根据某个给定函数累积最高得分值（与通道输出一起）的码字组成。我们研究的情况下，确定性编码和不匹配的比率列表解码。我们建立类似的必要和充分条件的存在的代码序列，使可靠的不匹配列表解码相对于所需的列表大小$L(M_n,n)$，我们表明，与不匹配解码的比率容量等于不匹配的容量。聚焦于指数列表大小$L_n=e^{n Θ}$的情况，其与普通失配解码的比较示出了容量的增加是针对所有信道和解码度量的每个信道使用$Θ$比特。本文给出了确定表长的失配表译码建立过程中平均错误概率的几个性质。
2018-10-18 cs.IT math.IT
On the Performance under Hard and Soft Bitwise Mismatched-Decoding
本文研究硬、软按位失配解码下的辅助信道设置及 Q-factor 差距，指出软 FEC 编码调制系统需重新定义系统余量。
2020-02-03 cs.IT eess.SP math.IT
Achievable Rates and Error Exponents for a Class of Mismatched Compound Channels
本文研究失配解码在信道接近解码度量时的可达速率与误差指数，推导了相对熵球半径函数的近似，刻画信道估计损失，并给出离散与连续信道的示例。
2025-05-26 cs.IT math.IT
Information-Theoretic Foundations of Mismatched Decoding
National University of Singapore（新加坡国立大学）；Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA)（加泰罗尼亚高级研究学院）；Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）；University of Cambridge（剑桥大学）；Bar-Ilan University（巴伊兰大学）
本专著综述失配解码问题，聚焦无记忆信道上的随机编码可达速率，介绍GMI和LM速率及其改进，并探讨失配容量上界与相关应用。
2026-09-23 cs.IT math.IT
Matched and Euclidean-Mismatched Decoding on Fourier-Curve Constellations with Tangent Noise
RPTU University Kaiserslautern-Landau（莱布尼茨普法尔茨技术大学凯泽斯劳滕-兰道校区）；ShanghaiTech University（上海科技大学）；Tsinghua University（清华大学）；Princeton University（普林斯顿大学）；German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心）
研究在有限傅里叶曲线星座中引入切空间人工噪声的匹配和欧几里得不匹配解码，推导了精确的欧几里得配对误差和匹配解码的高斯期望表示，分析了噪声比例和星座密度对不匹配行为的影响。
2026-04-22 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal and Suboptimal Decoders under Finite-Alphabet Interference: A Mismatched Decoding Perspective
Imperial College London（帝国理工学院）；BBC Research and Development（英国广播公司研发部）
针对通信系统中干扰次优处理导致现有性能指标评估不准的问题，基于失配解码理论推导有限字母干扰信道下的匹配容量与失配容量下界，构建可准确刻画干扰影响的接收机设计与性能评估框架。
2025-11-13 cs.IT eess.SP math.IT
Mismatched Decoding: Error Exponents, Second-Order Rates and Saddlepoint Approximations
本文考虑了给定（可能是次优的）最大度量译码规则的信道编码问题。成本约束的随机编码合奏与多个辅助成本的介绍，并实现错误指数和二阶编码率匹配的恒定组成的随机编码，同时直接适用于无限或连续字母的信道。辅助成本的数量需要匹配的错误指数和二阶速率的恒定组成编码的研究，并示出为最多两个。为了i.i.d.随机编码，渐近估计两个著名的非渐近界使用鞍点近似。每个表达式所示的特征的渐近行为相应的随机编码界在固定和变化的速率，从而统一的制度，其特征在于误差指数，二阶速率和中等偏差。对于固定利率，在乘法1+o（1）项内得到了新的精确渐近表达式.使用数值例子，它表明，鞍点近似是高度准确的，即使在短块长度。
2014-03-04 cs.IT math.IT
Achievable and Converse bounds over a general channel and general decoding metric
推导了一般信道和非匹配译码的可拓界和逆界。直接（可实现）的界限是使用随机编码和分析是紧到因子2。用可达界的形式给出了其逆解，并给出了它们之间的因子。这给出了在一般信道上具有可能失配的解码度量的最佳速率R码的性能，直到所识别的因子。在匹配的情况下，我们证明了逆等于Polyanskiy等人的极大极小元逆。
2015-01-18 cs.IT math.IT
Converse Theorems for the DMC with Mismatched Decoding
解决了离散无记忆信道$W$的加性度量$q$的失配解码问题。Csiszár和Narayan引入了失配容量随机编码下限$C_q^{(\infty)}(W)$的“乘积空间”改进。我们研究了两种解码器。{ \it $δ$ -容限失配解码器}输出一个消息，该消息的信道输出度量至少超过所有其它码字的度量$δ$。{ \it $τ$ -阈值解码器}输出单个消息，该消息与信道输出的度量超过阈值$τ$。如果两个解码器都没有找到满足要求的消息，则会声明错误。假设$q$是有界的。证明了$C_q^{(\infty)}(W)$等于恒定裕度译码器的失配容量。接下来，我们考虑$P$序列-恒定组成码本，其码字的经验分布在$P$的$L_1$距离意义上至少接近$o(n^{-1/2})$。使用中心极限定理，它表明，对于这样的序列的码本的上确界的可实现的速率与恒定阈值解码的上确界的可实现的速率与恒定的余量解码器，因此也由$C_q^{(\infty)}(W)$。此外，证明了一个软逆，即如果码本序列的平均错误概率足够快地收敛到零，则码序列的速率由$C_q^{(\infty)}(W)$上界。特别地，如果$q$是有界有理度量，并且错误的平均概率比$O(n^{-1})$更快地收敛到零，则$R\leq C_q^{(\infty)}(W)$。最后，给出了一个与$C_q^{(\infty)}(W)$类似的失配容量的最大-最小多字母上界.
2018-05-27 cs.IT math.IT
Generalized Nearest Neighbor Decoding
众所周知，对于高斯信道，最近邻解码规则是最大似然解，因此是容量实现的，该规则寻求码字与接收到的信道输出向量之间的最小欧几里得距离。最近邻解码仍然是一个方便的，但不匹配的一般信道的解决方案，本文的关键信息是，最近邻解码的性能可以通过推广其解码度量，将信道状态相关的输出处理和码字缩放来提高。以独立同分布码书集成下误匹配容量的下界--广义互信息作为性能测度，建立了高斯信道输入下的最优广义最近邻译码规则。本文还导出了广义最近邻译码规则的几种限制形式，并与已有的解进行了比较。通过几个案例研究，不完美的接收机信道状态信息的衰落信道和量化效应的信道的结果进行说明。
2022-05-06 cs.IT math.IT
A Distance Between Channels: the average error of mismatched channels
如果两个信道的最大似然（ML）解码器对每个码都一致，则两个信道是等效的。我们表明，这种等价关系分区的通道空间成一个广义超平面安排。由此，我们根据声道的ML解码器来定义声道之间的编码距离，从解码的角度来看，这是有意义的，因为两个声道越接近，它们共享同一ML解码器的概率就越大。我们给出了这些概率的明确公式。
2018-02-06 cs.IT math.IT
A Double Maximization Approach for Optimizing the LM Rate of Mismatched Decoding
本文针对失配译码中LM速率的最大化问题，提出一种基于新型对偶形式的双重最大化方法，将非凸的最大-最小问题转化为每个方向均为凸的交替最大化问题，并通过数值实验验证了显著的速率增益。
2024-05-01 cs.IT cs.NA math.IT
A Single-Letter Upper Bound to the Mismatch Capacity
我们推导出离散无记忆信道失配解码能力的单字母上限。该界限被表示为信道的变换的互信息，使得在经变换的信道上的最大似然解码误差意味着在原始信道中的失配解码误差。特别是，一个强大的逆，以保持这个上限：如果速率超过上限，错误的概率趋于1指数时，块长度趋于无穷大。我们还表明，基本的优化问题是一个凹凸问题，一个有效的迭代算法收敛到最优解。此外，我们表明，与文献中的可实现的速率，多字母版本的约束并没有改善。在整个文件中讨论了一些例子。
2021-02-14 cs.IT math.IT
Short Codes with Mismatched Channel State Information: A Case Study
在需要传输少量数据的应用中的不断增长的兴趣最近导致了精确的性能界限和用于在AWGN信道上传输短数据分组的强大信道码的发展。当在具有状态（例如，衰落信道、相位噪声信道等）用于在发射机和接收机处没有先验信道状态信息（CSI）可用的设置。在本文中，我们使用不匹配的解码框架来表征的基本权衡发生在传输的短数据包在AWGN信道与未知的增益保持恒定的数据包。我们对这种简化设置的分析旨在显示失配解码作为设计和分析短块传输策略的工具的潜力。我们专注于一个务实的方法，其中的传输帧包含一个码字，以及用于估计信道的前导码（码字符号不用于信道估计）。通过这种方法实现的块错误概率的可扩展性和逆界，并与采用短低密度奇偶校验码的方案的仿真结果进行比较。我们的界限变成准确地预测的前导码长度和信道码引入的冗余之间的最佳权衡。
2017-05-16 cs.IT math.IT
Gaussian Intersymbol Interference Channels With Mismatch
本文研究了高斯码间干扰（ISI）信道下的信道编码问题。具体地，假设失配解码器对脉冲响应函数具有不正确的假设。失配容量是给定解码规则的最高可实现速率。现有的下限与内存的通道和解码度量的失配容量（如在我们的模型），仅在多字母的表达式，在实践中还没有计算的形式。因此，它们对不匹配问题提供了很少的见解。在本文中，我们推导出可计算的单字母下界的失配容量，并讨论了我们的结果的一些含义。我们的可实现速率基于两个集合，即自回归过程生成的码字集合，以及在实值序列的“类型类”上均匀绘制的码字集合。我们的可实现的速率的计算表明，作为失配参数的函数的可实现的速率的非平凡的行为。作为我们的技术的一个简单的应用程序，我们还推导出与不匹配的解码器，假设没有ISI在所有的随机编码指数。最后，我们比较我们的结果与通用的解码器，我们认为在本文中的真正的类以外的通道设计。
2017-06-19 cs.IT math.IT
On Mismatched Oblivious Relaying
本文研究了两跳IB信道中盲中继的两种失配场景，推导了对应的随机编码容量界，且部分界具有集合紧性，为失配中继通信的性能分析提供了理论依据。
2023-05-01 cs.IT math.IT
A Lagrange-Dual Lower Bound to the Error Exponent Function of the Typical Random Code
一个拉格朗日对偶（Gallager风格）下界推导出的典型随机码（TRC）的误差指数函数有关的i.i.d.随机编码集合和失配随机似然解码。而原来的表达式，来自类型的方法（Csiszar风格的表达式）涉及最小化定义的信道输入输出字母的概率分布，新的拉格朗日对偶公式涉及优化的五个参数，独立的字母大小。对于随机和确定性失配解码（包括最大似然解码作为一种特殊情况），我们提供了一个相当全面的讨论这个公式的各种成分背后的洞察力，并描述其行为如何变化的编码率用尽相关的范围。除其他外，它表明，该表达式同时概括了删除的错误指数函数（在零速率）和经典的随机编码指数函数在高速率，它也满足球-包装界。
2019-08-12 cs.IT math.IT
Upper Bounds on the Mismatched Reliability Function and Capacity Using a Genie Receiver
我们开发了一个新的框架来证明信道编码的逆定理，这是基于多播传输的分析技术与一个额外的辅助接收机，它作为一个精灵的原始接收机。精灵向原始接收器提供一个特定的缩小的码字列表，以供选择，其中包括发送的码字。这种技术是用来推导上界的不匹配容量的离散无记忆通道，以及与不匹配的解码度量的可靠性函数。与以前的作品不同，我们的边界技术也利用了固有的对称要求的码字，导致这些新的上限。由于大多数已知的失配容量的界限的计算是相当复杂的，我们进一步提出了一种方法来获得宽松的界限，更容易计算。作为一个例子，我们分析了在二进制输入通道的情况下得到的界限。最后，我们提出了更简单的界限的可靠性函数，并提供了充分的条件，他们的紧密性在一定范围内的利率。
2022-08-31 cs.IT math.IT
The Dispersion of Mismatched Joint Source-Channel Coding for Arbitrary Sources and Additive Channels
我们考虑了一个联合信源信道编码（JSCC）问题，在这个问题中，我们希望在一个任意的附加信道上传输一个任意的无记忆信源。我们提出了一个不匹配的编码架构，包括高斯码本的源再现序列和信道码字。然而，自然最近邻编码器和解码器，需要明智地修改，以获得最高的通信速率在有限的块长度。特别是，我们考虑了不等错误保护（UEP）计划，其中所有的源被划分为不相交的功率类型类。我们还正则化的最近邻解码器，以便在解码策略中考虑到每个功率类型类的大小的适当的措施。对于这样一个架构，我们得出合奏紧二阶和中等偏差的结果。我们的一阶（最佳带宽扩展比）结果推广了Lapidoth（1996，1997）的开创性结果。我们的JSCC方案的色散是Scarlett，Tan和Durisi（2017）的信道编码鞍点问题和本作者的率失真鞍点问题的失配色散的线性组合，因此也推广了这些结果。
2018-08-31 cs.IT math.IT
Coded Modulation with Mismatched CSIT over Block-Fading Channels
研究了具有离散输入和发射端不匹配（不完全）信道状态信息的时延受限块衰落信道（CSIT）上的可靠通信。CSIT失配被建模为高斯随机变量，其方差作为信噪比（SNR）的幂衰减。一个特别的重点放在大信噪比衰减的中断概率时，使用长期功率约束的功率控制。在没有明确表征相应的功率分配算法的情况下，我们推导出中断指数作为系统参数的函数，包括CSIT噪声方差指数和峰值功率约束指数。它示出，CSIT，即使有噪声，总是有益的，并导致重要的增益的指数。它还表明，当多维旋转或预编码器在发射机处使用，可以获得进一步的指数增益，但以较大的解码复杂度为代价。
2009-06-01 cs.IT math.IT
Finding the Optimal Demodulator Under Implementation Constraints
设计通信设备的常见方法是最大化明确定义的目标函数，例如，信道容量和截止速率。我们提出了易于实现的解决方案，高斯信道近似这些最大化问题的最佳结果。讨论了三个主题。首先，我们考虑信道输出被量化的情况，并且我们找到使互信息最大化的量化阈值。当采用2-PAM调制时，从渐近解导出的近似在整个SNR范围上具有可忽略的损失，并且其量化阈值线性地依赖于噪声的标准偏差。我们还推导出一个简单的估计，由于量化的相对容量损失，基于高速率的限制。然后考虑译码度量的整数约束，最大化失配信道容量。我们研究的最佳度量分配的渐近解，并表明，我们在匹配解码的情况下得出的相同的近似仍然适用于不匹配的解码器。最后，我们考虑了8 PSK比特交织编码调制（BICM）的解调问题。我们推导出近似的最佳解调指标，最大化一般的截止速率或失配的容量使用最大对数近似。基于RS码，比较了两种度量分配的出错率性能，发现失配容量度量分配的性能更好。所提出的近似可以使用有效的固件算法来计算，并且提高了商业芯片的系统性能。
2016-03-23 cs.IT math.IT
Error Exponents for Randomised List Decoding
本文研究了随机化列表解码的误差指数，分析了固定和指数增长列表大小下的误差指数特性，揭示了匹配度量下的性能边界。
2026-01-14 cs.IT math.IT
An Improved Sphere-Packing Bound Targeting Codes of Short to Moderate Block Lengths and Applications
本文推导了一种改进的球填充（ISP）界短到中等块长的目标码。我们首先回顾了1967年的球形包装（SP67）的离散无记忆通道，以及最近的改进由Valvis和Fossorier。这些概念被用于推导一个新的下界的解码错误概率（称为ISP界），这是一致的紧比SP67界及其最近的改进版本。在较弱的条件下，ISP界也适用于一般的无记忆信道，并给出了它的一些应用实例。它的紧密性进行了研究，通过比较它与ML解码错误概率的界限。它是举例说明，ISP界建议一个有趣的替代1959年球形包装（SP59）的香农界的高斯信道，特别是数字调制的高频谱效率。
2006-09-17 cs.IT math.IT
A Rate-Compatible Sphere-Packing Analysis of Feedback Coding with Limited Retransmissions
Polyanskiy等人和Chen等人最近的工作激发了人们对使用反馈以低延迟接近容量的新兴趣。Polyanskiy表明，识别解码成功的第一个符号的反馈允许以惊人的低延迟接近容量。本文使用陈的速率兼容球包装（RCSP）分析，研究发生了什么时，符号必须在数据包中传输，与传统的混合ARQ系统，并限于相对较少（6个或更少）的增量传输。数值优化找到一系列逐渐增长的累积块长度，使RCSP能够以最小可能的延迟接近容量。RCSP分析表明，5个增量传输足以实现92%的容量，平均块长度小于101个符号的AWGN信道上的SNR为2.0 dB。RCSP分析提供解码错误轨迹，其指定每个累积块长度的解码出错率。虽然RCSP是理想化的，但是示例咬尾卷积码匹配RCSP解码错误轨迹，并且在SNR为2.0 dB的AWGN信道上以102个符号的平均块长度实现91%的容量。我们还展示了如何RCSP分析可以使用的情况下，数据包与他们相关的最后期限（导致中断概率）。
2012-05-21 cs.IT math.IT
A General Formula for the Mismatch Capacity
解决了解码不匹配的信道的基本限制。建立了一般信道失配容量的一般公式，定义为具有一般解码度量序列的条件分布序列。推导出Verdú-Han一般信道容量公式与最大似然译码准则下的失配容量公式之间的一致性。此外，提供了几个上限的能力，并推导出一个更简单的表达式的下限的情况下，一个非负的解码度量。一般公式是专门的情况下，有限的输入和输出字母通道与类型相关的度量。本文还研究了与之密切相关的门限失配译码问题，得到了门限失配容量的一般表达式。作为阈值失配容量的一个例子，我们陈述了有限输入和输出字母信道的仅擦除容量的一般表达式。我们观察到，对于每个通道存在一个（匹配）阈值解码器，这是容量实现。此外，还给出了信道具有强逆的充要条件。对有界度量证明了Csiszár和Narayan的猜想，对[1]中提出的公开问题，即，较低的随机编码边界$C_q^{(\infty)}(W)$的“乘积空间”改进实际上是离散无记忆信道$W$的失配容量。最后，我们提出了一个身份之间的阈值容量和$C_q^{(\infty)}(W)$在DMC的情况下。
2013-09-30 cs.IT math.IT
On Bounds for $E$-capacity of DMC
本文用类型法和图分解法导出了离散无记忆信道容量$E$的随机编码、删减和球填充界。三个解码规则被认为是，随机编码的界限是由三个规则中的每一个可以达到的，但删除的界限只能通过最大似然解码。通过类型法的简单组合推理，得到了球填充界。本文加入并审查了以前难以实现的出版物的结果。
2006-10-23 cs.IT math.IT
An Improved Sphere-Packing Bound for Finite-Length Codes on Symmetric Memoryless Channels
本文推导了有限长码在对称无记忆信道上传输时的改进的球填充（ISP）界。我们首先回顾经典的结果，即，1959年的球形包装（SP59）界的香农高斯信道，和1967年的球形包装（SP67）界的香农等。离散无记忆信道。最近的改进SP67绑定，建议由Valvis和Fossorier，也进行了讨论。这些概念被用于推导一个新的下界的解码错误概率（称为ISP界），这是一致的紧比SP67界及其最近的改进版本。ISP界适用于对称无记忆信道，并举例说明了它的一些应用。通过与ML译码错误概率的界和迭代译码Turbo码的计算机模拟的比较，研究了它的严密性。本文还提出了一种技术，它执行整个计算的SP59界的对数域，从而方便准确计算这个界的中等到大的块长度，而不需要提供的渐近近似香农。
2007-03-17 cs.IT math.IT
Bounds for Multiple Packing and List-Decoding Error Exponents
我们重新讨论了欧氏空间中的高维多重填充问题。多重填充是球体填充的自然推广，定义如下。设$ N>0 $和$ L\in\mathbb{Z}_{\ge2} $。多重填充是$ \mathbb{R}^n $中的点的集合$\mathcal{C}$，使得$ \mathbb{R}^n $中的任何点位于围绕$ \mathcal{C} $中的点的半径为$ \sqrt{nN} $的至多$ L-1 $球的交点中。研究了点在$ \mathbb{R}^n $中范数最大为$\sqrt{nP}$的有界点集和点在$ \mathbb{R}^n $中任意的无界点集的多重装箱问题.由于多重包装与编码理论有着众所周知的联系，多重包装可以被看作是列表可解码码的欧几里德模拟，列表可解码码在有限域中得到了很好的研究。在本文中，我们推导出各种界限的最大可能密度的多重包装在有界和无界的设置。一个相关的概念，称为平均半径多重包装也进行了研究。我们的一些下界精确地确定了平均半径列表可解码码的某些集合的渐近性，例如，高斯码和泊松点过程。为此，我们应用工具，从高维几何和大偏差理论。我们的一些最优多重堆积密度的下界是最好的已知下界。这些界限是通过称为误差指数的代理获得的。后一个量是当代码被高斯噪声破坏时列表译码错误的概率的最佳指数。我们建立了一个奇怪的不等式，其中涉及的错误指数，数量的平均情况下的性质，列表译码半径，数量的最坏情况下的性质。我…
2022-11-09 cs.CC cs.IT math.CO
Universal decoding for arbitrary channels relative to a given class of decoding metrics
我们考虑的问题，通用解码任意未知信道的随机编码制度。对于一个给定的随机编码分布和一类给定的度量解码器，我们提出了一个通用的通用解码器的平均错误概率是，在一个次指数乘法因子，不大于最好的解码器在这类解码器。由于底层信道的最佳最大似然（ML）解码器不一定被假设为属于给定类别的解码器，因此该设置建议了用于以下的通用通用框架：（i）失配解码，（ii）针对给定信道族的通用解码，以及（iii）使用个体序列方法的针对确定性信道的通用编码和解码。我们的普遍性结果的证明是相当简单的，它演示了如何获得一些较早的结果普遍解码的特殊情况。我们还演示了我们的方法如何扩展到更复杂的情况下，如合并无噪声反馈，和多址接入信道。
2012-10-25 cs.IT math.IT
Multiple Packing: Lower Bounds via Error Exponents
我们得到了高维欧氏空间中多重填充的最大速率的下界。多重包装是球体包装问题的自然推广。对于任何$ N>0 $和$ L\in\mathbb{Z}_{\ge2} $，多重包装是$ \mathbb{R}^n $中的点的集合$\mathcal{C}$，使得$ \mathbb{R}^n $中的任何点位于$ \mathcal{C} $中的点周围半径为$ \sqrt{nN} $的最多$ L-1 $球的交叉点中。我们研究这个问题的有界点集的点有范数最多$\sqrt{nP}$为一些常数$P>0$和无界点集的点被允许在任何地方在$ \mathbb{R}^n $。由于多重包装与编码理论有着众所周知的联系，多重包装可以被看作是列表可解码码的欧几里德模拟，列表可解码码在有限域中得到了很好的研究。我们推导出最佳多重堆积密度的最佳下界。这是通过建立一个奇怪的不等式来实现的，该不等式将加性高斯白噪声信道的列表解码误差指数（平均情况性质的量）与列表解码半径（最坏情况性质的量）联系起来。我们还推导出各种界限列表解码错误指数在有界和无界的设置是独立的利益超越多包装。
2022-11-09 cs.IT math.IT math.MG
Error Exponents of Typical Random Codes for the Colored Gaussian Channel
典型随机码的误差指数被定义为误差概率的对数的渐近归一化期望值，这与随机编码指数的传统定义相反，传统定义为相对于给定码集合的误差概率的期望值的归一化对数。对于一定的合奏的独立码字，与一个给定的功率谱，和一个广义的随机失配解码器，我们表征的错误指数典型的随机码（TRC）的有色高斯信道，重点是低速率的范围内，其中TRC错误指数不同的值从普通的随机编码错误指数。误差指数公式，这是指数紧在一定范围内的低速率，提出了一个特定的功能的最大值仅相对于一个参数（在Gallager公式的精神）的情况下匹配解码，和两个参数的情况下失配解码。主要结果的几个方面进行了讨论。其中包括：一般属性，参数表示，临界速率，相变，最佳输入频谱（水浇），以及与随机编码指数的比较。
2018-12-15 cs.IT math.IT
Some "Goodness" Properties of LDA Lattices
研究素域上低密度奇偶检验（LDPC）码构造A格的一些结构性质。这种格被称为低密度构造A（LDA）格，并且允许用于高斯信道上的传输的低复杂度置信传播解码。它已被证明，LDA格实现的功率约束的加性高斯白噪声（AWGN）信道的容量与最接近的格点解码，和模拟表明，他们表现良好的置信传播解码。我们继续这条线的工作，并证明，这些格是好的包装和均方误差（MSE）量化，和他们的双极是好的包装。由此，我们可以得出结论，使用嵌套LDA格构造的码可以实现功率受限的AWGN信道的容量，脏纸信道的容量，计算和转发协议所保证的速率，以及具有完美保密性的双向中继的最佳已知速率。
2016-08-23 cs.IT math.IT
Upper bound on list-decoding radius of binary codes
考虑一个给定相对半径的汉明球的填充问题，该问题的约束是它们覆盖周围汉明空间的任何点，且重数至多为$L$。对于奇$L\ge 3$的任何这样的包装率的渐近上界被证明。所得的界改进了最著名的界（由于Blinovsky'1986）低于一定阈值的速率。方法是Ashikhmin，Barg和Litsyn的线性规划思想（以前用于改善Blinovsky对$L=2$的估计）和Blinovsky的拉姆齐理论技术的叠加。作为一个应用，它表明，对于所有奇数$L$的斜率的速率半径权衡是零，在零速率。
2015-12-27 cs.DM cs.IT math.CO
Formally Unimodular Packings for the Gaussian Wiretap Channel
研究提出形式幺模格状堆积并用于高斯窃听信道陪集编码，给出由形式自对偶码求 Construction A 保密增益的通用方法及保密最优必要条件，证明其可超越已知最佳幺模格。
2023-09-28 cs.IT math.IT
Collision Diversity SCRAM: Beyond the Sphere-Packing Bound
针对未来6G海量连接、高可靠、超低时延需求，提出碰撞分集SCRAM方案，借信息论方法、LDPC码设计工具及用户冲突引入分集，性能优于传统SCRAM与先进NOMA方案，且在对应LDPC码信息块长度下超越球堆积界。
2024-10-10 cs.IT math.IT
On the Outage Capacity of a Practical Decoder Using Channel Estimation Accuracy
研究了在非理想信道估计条件下实现中断容量的最优译码器。首先，通过搜索到家庭的最近邻解码器，这可以很容易地实现在最实际的编码调制系统，我们推导出一个解码度量，最大限度地减少在所有信道估计错误的平均传输错误概率。对于任意无记忆信道，该度量实现了复合（更多噪声）信道的容量。接下来，根据我们以前的工作中引入的估计引起的中断容量（EIO容量）的概念，我们表征了与所提出的解码器相关联的最大可实现的信息速率。建议的解码度量在不相关的瑞利衰落MIMO信道的性能进行比较，经典的失配最大似然（ML）解码器和EIO容量（即最好的解码器在信道估计误差的存在下）给出的理论限制。数值结果表明，推导出的度量提供了显着的增益，在可实现的信息速率和比特出错率（BER），在比特交织编码调制（BICM）的框架，而不引入任何额外的解码复杂度。
2007-06-19 cs.IT math.IT
On the Outage Capacity of a Practical Decoder Accounting for Channel Estimation Inaccuracies
研究了在非理想信道估计条件下实现中断容量的最优译码器。首先，通过搜索到家庭的最近邻解码器，这可以很容易地实现在最实际的编码调制系统，我们推导出一个解码度量，最大限度地减少在所有信道估计错误的平均传输错误概率。接下来，我们专门我们的一般表达式，以获得相应的衰落MIMO信道的解码度量。根据我们以前的工作中引入的估计引起的中断（EIO）容量的概念，并假设没有信道状态信息（CSI）在发射机，我们表征最大可实现的信息速率，使用高斯码本，与建议的解码器。在不相关的瑞利衰落的情况下，这些可实现的速率进行比较的经典失配的最大似然（ML）解码器和EIO容量的最终限制所实现的速率。数值结果表明，推导出的度量提供了显着的增益所考虑的情况下，在可实现的信息速率和比特出错率（BER），在比特交织编码调制（BICM）的框架，而不引入任何额外的解码复杂度。
2007-08-27 cs.IT math.IT
Compact Lattice-Coded (Multi-Recipient) Kyber without CLT Independence Assumption
本文联合密文打包与跨层 Leech 格编码改造 Kyber，在无需 CLT 噪声独立性假设下证明 IND-CCA 安全，并显著降低 DFR 与通信开销。
2025-05-15 cs.CR cs.IT math.IT
Lattice Codes for CRYSTALS-Kyber
本文针对后量子加密算法 Kyber，提出了一种常量时间格编码器，通过构造最优格码实现更密集的球体装填，在相同密文或明文大小下显著降低通信成本和解密失败率，并有效抵抗时序侧信道攻击。
2024-01-11 cs.IT math.IT
Improved Quantum LDPC Decoding Strategies For The Misidentified Quantum Depolarizing Channel
通过利用发送者-接收者对之间的量子纠缠的密钥分发机制的量子密码学将构成未来大规模量子网络的基础。在这种网络中的一个关键工程挑战将是在分布式纠缠资源中校正退相干效应的能力。人们普遍认为，复杂的量子纠错码，如量子低密度奇偶校验（LDPC）码，将在这样的角色中发挥关键作用。然而，最近已经指出信道失配效应在降低部署的量子LDPC码的性能中的重要性。在这项工作中，我们帮助补救这种情况，提出新的量子LDPC解码策略，可以显着降低性能下降多达$50\%$。我们的量子LDPC解码器的新策略是基于以前的见解，从经典的LDPC解码器在不匹配的信道，在性能的不对称性是已知的估计信道噪声的函数。我们展示了类似的不对称性如何结转到量子去极化通道，以及如何估计去极化翻转参数加权到较大的值导致显着的性能改善。
2015-05-13 cs.IT math.IT quant-ph
Error Exponents for Asynchronous Multiple Access Channels. Controlled Asynchronism may Outperform Synchronism
本文用类型法的一种改进方法--子类型法，导出了帧异步离散无记忆异步多址信道的通用编译码的指数误差界。采用最大经验多信息解码。一个关键的工具是一个改进的包装引理，克服了码字重复所造成的技术困难，通过归纳为基础的新的论点。的渐近形式的界限承认数值评估。这表明，通过同步传输（如果可能的话）可实现的误差指数可以经由受控的并行性（即，码字的有意移位）被超播种。
2020-02-03 cs.IT math.IT
A Finite-Blocklength Analysis for ORBGRAND
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
本文提出了一种针对ORBGRAND的有限块长分析方法，通过推导可实现性界限和解码度量分析，获得了第二阶可实现率扩展和正态近似，验证了其在实际信道中的有效性。
2026-09-09 cs.IT math.IT
A Neyman-Pearson Approach to Universal Erasure and List Decoding
当信息要在未知的、可能不可靠的信道上传输时，在解码器处的擦除选项是期望的。使用恒定组成的随机码，我们提出了一个推广的Csiszar和Korner的最大互信息解码器与擦除选项的离散无记忆信道。新的解码器是参数化的加权函数，旨在优化未检测到的错误和擦除指数的复合类的通道之间的基本权衡。加权函数的类别可以进一步扩大，以优化列表解码器的类似折衷--在这种情况下，未检测到的错误概率被列表中的错误消息的平均数量所取代。明确的解决方案被确定。最佳指数承认简单的表达式的球形包装指数，在所有速率低于容量。对于小的擦除指数，这些表达式与Forney（1968）使用最大后验解码针对对称信道导出的表达式一致。因此，至少对这些渠道来说，忽视渠道法则是无关紧要的。的Csiszar-Korner规则和更简单的互信息阈值规则的最优性的条件被确定。误差指数的数值计算的二进制对称信道。
2008-01-29 cs.IT math.IT
List decoding - random coding exponents and expurgated exponents
本文导出了一些新的结果，涉及到具有确定性列表大小$L$的列表译码的随机编码误差指数和删除指数。两个渐近制度被认为是固定的列表大小制度，其中$L$是固定的独立于块长度$n$，和指数列表大小，其中$L$与$n$呈指数增长。我们首先推导出一个一般的上限列表解码的平均错误概率，这是适合于这两个制度。这一界限导致了两种制度中更具体的界限。在固定的列表大小制度，绑定是相关的已知的界限，我们建立其指数紧密性。在指数列表大小制度，我们建立了著名的球包装下界的可扩展性。还提供了猜测指数的关系。我们在这两个制度的分析的直接副产品是最大互信息（MMI）列表解码器的错误指数意义上的普遍性。最后，我们考虑了低速率下的删除边界，使用Gallager方法和Csiszár-Körner-Marton方法，这通常更好（至少对于$L=1$）。后一个删减的界限，其中涉及的概念{ \it多信息}，也修改为适用于连续字母表通道，特别是高斯无记忆通道，其中的删减的界限的表达变得相当明确。
2013-11-28 cs.IT math.IT
Information-theoretic applications of the logarithmic probability comparison bound
一般而言，在估计罕见事件的概率中，特别是在信息论中，在球形填充边界中）的问题是找到一个参考概率度量，在该度量下，感兴趣的事件具有一阶概率，并通过Kullback-Leibler散度估计所讨论的概率。最近在[2]中提出了一种方法，该方法可以被视为该思想的扩展，其中参考测度下的概率本身可能呈指数衰减，并且使用Renyi散度代替。本文的目的是证明这种方法在各种信息理论环境中的有用性。对于信道编码的问题，我们提供了一个通用的方法来获得匹配，失配和强大的错误指数界，以及在各种特定的信道模型的新结果。我们解决的其他应用包括率失真编码和猜测的问题。
2014-12-21 cs.IT math.IT
