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
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
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
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 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
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
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
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
Computability of the Zero-Error Capacity of Noisy Channels
本文证明噪声信道零错误容量既非 Banach-Mazur 可计算也非 Borel-Turing 可计算，并揭示其与图 Shannon 容量及 Ahlswede 刻画在半可判定性问题上的等价性。
2024-05-19 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
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
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 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
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
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
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
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
The necessity and sufficiency of anytime capacity for stabilization of a linear system over a noisy communication link Part I: scalar systems
我们回顾如何香农的经典概念的能力是不够的，以表征一个嘈杂的通信信道，如果该信道是用来作为一个反馈回路的一部分，以稳定一个不稳定的标量线性系统。虽然经典的能力是不够的，另一种意义上的能力（参数化的可靠性）被称为“随时容量”是必要的一个不稳定的过程的稳定。所需的速率由不稳定系统增益的对数给出，所需的可靠性来自所需的稳定性。这个必要性的结果的一个后果是一个连续的一般化的Schalkwijk/Kailath计划的AWGN信道上的反馈通信。在编码器和解码器之间的足够丰富的信息模式的情况下，足够的随时容量也被证明是足够的存在一个稳定的控制器。这些充分性的结果，然后推广到有噪声的意见，延迟的控制行动的情况下，没有任何显式的观察员和控制器之间的反馈。这两个必要条件和充分条件也被推广到连续时间系统。最后，我们讨论了一个层次的沟通问题的难度，以及如何建立这些结果稳定的问题，坐在该层次结构的评论。
2006-01-04 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
Inner Bound for the Capacity Region of Noisy Channels with an Authentication Requirement
标准和窃听信道的许多变化的速率区域已经被彻底探索。保密容量的特点是所需的速率损失，以确保对手没有获得有关传输的信息。身份验证没有标准的度量，尽管它是保密性的重要对应物。虽然一些结果已经采取了信息理论的方法来解决认证编码的问题，但全速率区域和伴随的权衡尚未被表征。在本文中，我们提供了一个内界的平均认证和可靠性约束的可达速率。结合和分析两个现有的认证方案的噪声和无噪声信道的界限。我们发现，我们的编码方案改进现有的计划。
2018-06-26 cs.IT math.IT
On the Capacity Enlargement of Gaussian Broadcast Channels with Passive Noisy Feedback
众所周知，在接收机处具有独立噪声实现的平均发射功率受限的高斯广播信道（GBC）的容量区域由于因果无噪声反馈的存在而被扩大。当GBC在接收器处具有相同的噪声方差时，还已知通过仅使用无源噪声反馈来扩大容量区域是可能的。即使反馈噪声方差非常高，并且仅可从一个接收器获得，最后一个事实仍然成立。虽然这种容量扩大对于高斯BC设置中的若干其他反馈模型是可行的，但是还已知反馈不改变物理降级的广播信道的容量区域。在本文中，我们考虑了两个用户的GBC与独立的噪声实现在接收机，从接收机的反馈链路被损坏的独立的加性高斯噪声过程。我们调查了一组四个噪声方差，两个正向和两个反馈，没有容量扩大是可能的。该区域的一个尖锐的特征，即，在所呈现的区域之外的任何四倍都将导致容量增大，而在所呈现的区域之内的四倍将使容量区域保持不变。我们的研究结果导致的结论是，当前向噪声方差是不同的，太嘈杂的一个单独的接收器的反馈并不总是有利于扩大容量区域，无论是从较强的用户或较弱的，在形成鲜明对比的情况下，相等的前向噪声方差。
2020-09-18 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
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
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
Capacity Bounds and a Certain Capacity Region for Special Three-Receiver Broadcast Channels with Side Information
2接收机广播信道（BC）的结果没有推广到3接收机的事实是信息理论的重要性。在本文中，我们研究了两类离散无记忆BC与非因果边信息（SI），即多级BC（MBC）和3-接收机少噪声BC。首先，我们得到一个可实现的速率区域和容量的MBC的外界。其次，我们证明了一个特殊的容量区域的3接收机少噪声BC。第三，所得到的特殊容量区域的3接收机少噪声BC扩展到连续字母衰落高斯版本。值得一提的是，之前的作品都是我们作品的特例。
2014-08-17 cs.IT math.IT
On the Capacity Equivalence with Side Information at Transmitter and Receiver
本文研究了受两个独立高斯噪声$S ~ N(0,Q)$和$Z_0 ~ N(0,N_0)$污染的信道。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$0.5\log(1+\frac{P}{Q(N_1/(Q+N_1))+N_0})$，其中$P$是输入功率约束，而$N_1$是破坏$S$的噪声的功率。此外，它示出的容量与知识的任何独立的噪声版本的$S$在发射机是等于容量与知识的统计上等效的噪声版本的$S$在接收机。
2008-06-18 cs.IT math.IT
The Feedback Capacity of Noisy Output is the STate (NOST) Channels
我们考虑有限状态信道（FSC）的信道状态是随机依赖于以前的信道输出。我们将这些称为状态（NOST）通道的噪声输出。我们推导出NOST信道的反馈容量在两种情况下：有和没有因果状态信息（CSI）可在编码器。如果CSI不可用，则反馈容量是$C_{\text{FB}}= \max_{P(x|y')} I(X;Y|Y')$，而如果其在编码器处可用，则反馈容量是$C_{\text{FB-CSI}}= \max_{P(u|y'),x(u,s')} I(U;Y|Y')$，其中$U$是具有有限基数的辅助RV。在这两个公式中，输出过程是具有平稳分布的马尔可夫过程。导出的公式推广了文献中的特殊已知情况，如状态为独立同分布的情况。并且其中它是输出的确定性函数。$C_{\text{FB}}$和$C_{\text{FB-CSI}}$也被证明是通过凸优化问题公式计算。最后，我们提出了一个有趣的NOST信道的例子，其中在编码器处可用的CSI不增加反馈容量。
2022-01-27 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
On the Commitment Capacity of Unfair Noisy Channels
从密码学的角度来看，噪声信道是一种有价值的资源。它们可以用来交换秘密密钥，也可以用来实现其他密码原语，如提交和不经意传输。为了真正有用，必须在欺骗方对信道特性具有某种程度的控制的情况下考虑噪声信道。Damgård等人（EUROPENTPT 1999）提出了一个更现实的模型，其中允许对手进行这种级别的控制，即所谓的不公平噪声信道，并证明了它们可以用于获得承诺和不经意传输协议。考虑到噪声信道是用于加密目的的宝贵资源，一个重要的问题是确定可以使用它们的最佳速率。离散无记忆信道和高斯信道的承诺容量已经确定。在这项工作中，我们解决的问题，确定不公平的嘈杂渠道的承诺能力。我们计算一个单字母的不公平的嘈杂信道的承诺能力的表征。在对手没有控制信道的情况下（公平的情况下），我们的容量减少到众所周知的离散无记忆二进制对称信道的容量。
2019-05-27 cs.CR cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Communications in Interference Networks-Part IV: Networks with a Sequence of Less-Noisy Receivers
在我们的多部分论文的第四部分中，识别了具有低噪声接收器序列的干扰网络类，其中连续解码方案实现了和速率容量。首先，两个接收器的网络进行了分析：它表明，我们的多部分论文的第三部分中得出的统一的外边界是满足一定的低噪声条件的网络场景的速率和最优的。然后，考虑了多接收机网络。人们对这些网络的了解要少得多。在分析这种情况的主要困难之一是如何建立有用的能力的外部边界。在本文中，一种新的技术，需要一个连续的应用程序的Csiszar-Korner身份的开发，建立强大的单字母的外边界上的多接收机干扰网络的总速率容量，满足一定的低噪声条件。通过使用这些外边界，一个完整的表征的和速率容量的一般干扰网络的任意大的尺寸与序列的低噪声接收机。这些外边界的一些概括也提出了每个是有效的，以获得确切的总和速率容量为各种情况。
2013-02-15 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
On the Capacity and Generalized Degrees of Freedom of the X Channel
我们探讨的能力和广义自由度的两个用户的高斯X信道，即2用户干扰信道的泛化，其中有一个独立的消息从每个发射机到每个接收机。本文主要有三个结果。首先，我们描述了确定性X信道模型的对称设置下的总容量。其次，我们描述了广义自由度的高斯X通道下类似的对称模型。第三，我们将先前获得的干扰信道的噪声干扰容量表征扩展到X信道。具体来说，我们表明，与噪声（非常弱）干扰信道相关联的X信道具有相同的总容量的噪声干扰信道。
2008-10-27 cs.IT math.IT
Universal Behavior in Large-scale Aggregation of Independent Noisy Observations
噪声观测的聚合涉及观测质量和聚合质量之间的困难权衡，观测质量可以通过增加观测的数量来增加，聚合质量如果观测的数量太大则会降低。我们澄清这种行为的一个典型的系统中，任意大量的观察超过系统容量可以聚合使用有损数据压缩。我们证明了集体误差和系统容量之间存在比例关系，并表明大规模有损聚合可以优于无损聚合的观察噪声的临界水平以上。进一步，我们证明了当系统容量趋于无穷大时，通过考虑系统容量的渐近行为，可以得到与系统容量无关的标度和噪声临界值的普遍结果.
2008-12-15 cs.IT math.IT
Noisy Channel-Output Feedback Capacity of the Linear Deterministic Interference Channel
本文研究了带噪声输出反馈的两用户线性确定性干扰信道的容量域。该结果允许识别几种非对称场景，其中在发射机-接收机对中的仅一个中实施信道输出反馈与在两个链路中实施它一样有益，就可实现的单独速率和速率改进而言。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。
2016-01-27 cs.IT math.IT
The necessity and sufficiency of anytime capacity for stabilization of a linear system over a noisy communication link, Part II: vector systems
在第一部分中，我们回顾了香农的经典概念的能力是不足以表征一个嘈杂的通信信道，如果该信道是用来作为一个反馈回路的一部分，以稳定一个不稳定的标量线性系统。虽然经典的容量是不够的，一种意义上的容量（参数化的可靠性）称为“随时容量”是必要的，并在这种情况下，信道评估足够的。所需的速率是开环系统增益的对数，所需的可靠性来自所需的稳定性。即使在有噪声观测的情况下，观测器和控制器之间没有任何显式反馈，也能保持足够的精度。这建立了标量镇定问题和时滞泛反馈通信问题之间的渐近等价性。在第二部分中，建立了矢量状态的推广，并且不稳定本征值的大小起着至关重要的作用。为了处理这类系统，引入了任意时刻速率域的概念。这是通道可以支持的速率区域，同时仍然满足并行消息流的潜在不同的随时可靠性目标。所有的标量结果推广的特征值的特征值的基础上。当没有显式反馈的噪声信道输出时，不稳定系统的固有延迟告诉我们反馈延迟需要什么，同时评估信道的任意时间速率区域。一个涉及二进制擦除通道的例子是用来说明如何区分服务是需要在任何基于分离的控制架构。
2007-12-06 cs.IT math.IT
Capacity regions of two new classes of 2-receiver broadcast channels
出于一个简单的广播信道，我们概括的概念，噪声较小的接收器和一个更有能力的接收器，一个基本上没有噪声的接收器和一个基本上更有能力的接收器分别。我们建立这些类的容量区域借用现有的技术，以获得某些新的和有趣的类的广播信道的容量区域的表征。我们还建立了新类和现有类之间的关系。
2009-04-29 cs.IT math.IT
The Capacity of Adaptive Group Testing
我们定义的能力组测试问题，并推导出各种嘈杂的模型的能力的界限，等效的嘈杂的通信信道的能力的基础上。对于无噪声自适应组测试，我们证明了一个信息理论的下界，收紧了陈等的界限。这可以结合一个版本的黄氏自适应组测试算法的性能分析，以推断无噪声和擦除组测试模型的能力。
2013-07-18 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
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
Secrecy Capacity of the Wiretap Channel with Noisy Feedback
在这项工作中，噪声反馈的作用，提高窃听信道的保密能力进行了研究。一个模型被认为是前馈和反馈信号共享相同的噪声信道。更具体地说，一个离散的无记忆模块添加剂信道与全双工的目的节点被认为是第一，它示出了一个明智的使用反馈增加了完美的保密能力的源-目的地信道的能力，在没有窃听器。在可验证性方案中，反馈信号对应于仅对目的地已知的私钥。然后，半双工系统被认为是一种新的反馈技术，总是实现一个积极的完美的保密率（即使当源窃听信道是噪声小于源-目的地信道）的建议。这些结果取决于信道的模加性属性，目的地利用该属性在信道上执行加密而不向源泄露其密钥。
2007-10-03 cs.CR cs.IT math.IT
Achievable Rates for Noisy Channels with Synchronization Errors
我们开发了具有同步误差的二进制输入对称输出信道的容量的几个下界，这些信道也遭受其他类型的损害，例如替换、擦除、加性高斯白噪声（AWGN）等。更确切地说，我们表明，如果具有同步误差的信道可以被分解为两个信道的级联，其中只有第一个信道遭受同步误差，而第二个信道是一个在无记忆信道的情况下，可以导出关于仅同步误差信道的容量的原始信道的容量的下限。为了实现这一点，我们推导出一个任意的输入分布的发送和接收序列（原始信道）之间的互信息率的下限，然后将此结果与信道容量。结果适用于没有知识的确切能力实现输入分布。我们的研究结果的一个主要应用是，我们可以采用任何下界推导出的第一个信道（同步误差信道的分解）的容量找到下界（原始）的噪声信道的容量与同步误差。我们将一般的想法应用到几个特定类别的通道，如同步误差通道与擦除和替换，对称的q元输出和AWGN明确，并获得易于计算的界限。我们说明，与我们的方法相比，对于某些类别的信道，与文献中当前可用的界限相比，可以推导出更严格的容量下限，例如，删除/替代信道和删除/AWGN信道（对于特定信噪比（SNR）范围）。
2012-03-28 cs.IT math.IT
An Efficient Algorithm for Capacity-Approaching Noisy Adaptive Group Testing
在本文中，我们考虑了自适应测试设计和噪声结果的组测试问题。我们提出了一个计算效率高的四个阶段的程序，组件包括随机装箱，识别含有缺陷项目，1-稀疏恢复通过信道码，和一个“清理”的步骤，以纠正任何错误的早期阶段。我们证明，渐近所需的测试次数非常接近最知名的信息理论的可扩展性界（这是基于计算上难以处理的解码），并接近一个基于容量的逆界在低稀疏制度。
2019-11-07 cs.IT math.IT math.PR
Undirected Multiple-Unicast Network Coding and Faster External-Memory Integer Sorting
University of Toronto（多伦多大学）；Tsinghua University（清华大学）
该研究针对Li-Li猜想给出反例，提出确定性外存整数排序算法，其块传输次数在多参数范围内优于经典方法，并通过Lean 4验证了算法正确性与编码的优势。
2026-11-03 cs.CC cs.DS cs.IT
Capacity-Achieving Codes with Bounded Graphical Complexity on Noisy Channels
我们引入了一类新的级联码，其具有外部低密度奇偶校验（LDPC）码和内部低密度生成矩阵（LDGM）码，并证明这些码可以在任何无记忆二进制输入输出对称（MBIOS）信道下实现容量使用具有有限图形复杂度的最大似然（ML）解码，即，在它们的图形表示中每个信息比特的边的数目是有界的。特别是，我们还表明，这些代码可以实现容量的二进制擦除信道（BEC）下的置信传播（BP）解码与有界的解码复杂度每信息位每次迭代的所有擦除概率（0，1）。通过推导和分析这些码的平均重量分布（AWD）和相应的渐近增长率与率-1内LDGM码，我们还表明，这些代码达到Gilbert-Varshamov界的渐近高概率。该结果可以归因于内部速率-1 LDGM码的存在，其被证明有助于消除LDPC码中的高权重码字，同时保持极少量的低权重码字。
2005-09-24 cs.IT math.IT
Secrecy Capacity Region of Some Classes of Wiretap Broadcast Channels
这项工作调查的窃听广播信道（WBC）的保密能力与外部窃听源希望通过广播信道（BC），同时保持他们的秘密从窃听者的两个私人消息进行通信。我们推导出一个非平凡的外边界上的保密能力区域的这个通道，在没有安全约束的情况下，减少到最好的已知的外边界的标准BC的能力。内界也推导出以下的行为的最佳已知的内界的BC和窃听信道。这些界限被证明是紧的确定性BC与一般的窃听者，半确定性BC与更嘈杂的窃听者和窃听BC，其中用户表现出他们之间的噪声较小的顺序。最后，通过重写我们的外边界，以包含并行信道的特性，我们还得到了两个逆噪声较小的BC与一个噪声较大的窃听器的产品的保密容量区域。我们说明了我们的研究结果，通过研究安全约束的WBC与二进制擦除（BEC）和二进制对称（BSC）组件的容量的影响。
2015-08-20 cs.IT math.IT
When is Noisy State Information at the Encoder as Useless as No Information or as Good as Noise-Free State?
对于在解码器处具有完美状态信息的任何二进制输入信道，如果在编码器处的噪声状态观测与真实信道状态之间的互信息低于仅由状态分布确定的正阈值，则容量与没有编码器辅助信息的容量相同。一个互补的现象，揭示了广义探测能力。扩展超出二进制输入通道的开发。
2016-11-01 cs.IT math.IT
Private and Quantum Capacities of More Capable and Less Noisy Quantum Channels
介绍了两类新的量子信道，我们称之为更有能力和更少的噪音。更有能力的类由通道组成，使得互补通道对环境的量子容量为零。噪声较小的类由这样的信道组成，使得对环境的补充信道的私有容量为零。对于更有能力的阶层，澄清了私人能力和量子能力是一致的。对于噪声较小的类，澄清了私有容量和量子容量可以用单字母表征。
2012-01-25 cs.IT math.IT quant-ph
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
Secrecy Transmission Capacity in Noisy Wireless Ad Hoc Networks
本文考虑了在嘈杂的无线ad hoc网络中传输机密信息，其中背景噪声和并发发射机的干扰都会影响接收到的信号。对于合法节点和窃听者均服从泊松点过程分布的随机网络，基于物理层安全性，研究了网络的保密传输容量、连接中断概率和保密中断概率。首先考虑固定传输距离的基本模型，建立STC的理论模型。然后，我们将上述结果扩展到一个更现实的随机距离传输模型，即最近的接收器传输。最后，提供了大量的仿真和数值结果，以验证我们的理论结果的效率，并说明如何STC是受噪声，连接和保密中断概率，发射机和窃听密度，和其他系统参数。值得注意的是，我们的研究结果表明，适量的噪声有助于保密传输容量。
2013-12-20 cs.CR cs.IT math.IT
ORBGRAND Is Almost Capacity-Achieving
最近，通过顺序猜测接收到的噪声序列中的错误模式进行解码已经受到关注，并且ORBGRAND已经被提出作为一种这样的解码算法，其能够利用嵌入在接收到的噪声序列中的软信息。对ORBGRAND进行了信息论研究，结果表明，在加性高斯白噪声信道下，对跖输入时，采用独立同分布随机码本的ORBGRAND的可达速率与信道容量几乎一致。对于有限长码，改进的猜测计划的信息理论研究的动机，提出了实现更低的出错率比ORBGRAND，特别是在高信号噪声比制度。
2022-12-18 cs.IT math.IT
Capacity of a Class of Diamond Channels
我们研究一类特殊的钻石通道，这是由Schein在2001年推出的。在这个特殊的类中，每个菱形通道由一个发射机、一个噪声中继、一个无噪声中继和一个接收机组成。我们证明了这类钻石通道的能力，提供了一个可实现的计划和一个逆。我们的能力是严格小于割集界。我们的研究结果还表明，在有噪声的中继节点的解码和转发（decode-and-forward，简称decF）和压缩和转发（compress-and-forward，简称CAF）的组合的最优性。这是第一个例子，其中一个组合的反渗透和CAF被证明是能力实现。最后，我们注意到，存在一个对偶之间的钻石信道编码问题和Kaspi-Berger信源编码问题。
2008-08-07 cs.IT math.IT
Capacity and Rate Regions of A Class of Broadcast Interference Channels
本文研究了一类广播干扰信道（BIC），其中两个广播接收机之一受到来自点对点传输的干扰。针对一般的离散无记忆广播干扰信道（DM-BIC），提出了一种基于消息分裂、叠加和合并的可达方案，并得到了相应的可达速率域R的简洁表示。定义了两个偏序广播条件干扰不经意的少噪声和干扰认知的少噪声，从而通过考虑干扰来扩展常规广播信道的通常的少噪声条件。在这些条件下，减少形式的R示出为相当于基于一个更简单的方案，其中广播发射机仅使用叠加的速率区域。此外，如果对于干扰不经意的噪声较小的DM-BIC干扰较强，则容量区域由上述两个等效速率区域给出。对于高斯广播干扰信道（GBIC），信道参数被分类为三种状态。对于前两个政权，这是密切相关的两个偏序广播条件下，可实现的速率区域，通过专门的DM-BIC与高斯输入分布的相应的可实现的计划。结合高斯广播信道和高斯干扰信道的定界技术，得到了基于熵功率不等式的外界。这些内部和外部的界限导致在各种条件下的容量区域和总容量的精确或近似表征。对于其余的补充制度，内部和外部边界也提供。
2015-08-01 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Identification System With Secret Binding Under Noisy Enrollment
从信息论的角度研究了具有选择秘密的生物特征识别系统的基本局限性。Ignatenko和Willems（2015）描述了系统的识别，保密和隐私泄漏率的容量区域，前提是注册通道是无噪声的。然而，在登记过程中，高度考虑的是，当扫描生物数据时会出现噪声。最近，Yachongka和Yagi（2019）在考虑噪声注册和模板约束的情况下，用生成的秘密来表征系统的容量区域。在本文中，我们感兴趣的是在与Yachongka和Yagi（2019）相同的设置下，用选定的秘密来表征系统的身份识别，保密性，模板和隐私泄漏率的容量区域。作为特殊情况，所获得的结果表明，特征简化为Ignatenko和Willems（2015）给出的特征，其中注册通道是无噪声的，并且对模板速率没有约束，并且它也与Günlü和Kramer（2018）推导的结果一致，其中只有一个个体。
2020-02-17 cs.IT math.IT
