From sequential decoding to channel polarization and back again
这篇笔记是我在2019年信息论国际研讨会上发表的香农演讲的书面和扩展版本。介绍了极化码的基本思想，讨论了如何更有效地利用信道极化，提高极化码性能的新方法。
2019-09-09 cs.IT math.IT
Sequential Joint Spectrum Sensing and Channel Estimation for Dynamic Spectrum Access
信道不确定性下的动态频谱接入。以最大化次用户吞吐量为目标，在主用户中断概率的约束下，提出了一个频谱感知和信道状态估计的联合问题。这个问题被投到一个顺序的框架，因为感测时间最小化是至关重要的吞吐量最大化。在最优解中，感知判决规则与信道估计器相耦合，使得感知和信道估计的单独处理严格地次优。使用这样的联合结构的频谱感知和信道估计，我们提出了一个分布式（合作）的动态频谱接入方案下的统计信道状态信息（CSI）。在所提出的方案中，SU通过电平触发采样向融合中心（FC）报告其足够的统计数据，电平触发采样是一种已知具有带宽和能量效率的非均匀采样技术。然后，FC使用本地统计和信道估计来进行顺序的频谱感知决策，并选择具有最佳传输机会的SU。所选择的SU使用感测决策及其信道估计来计算发射功率并开始数据传输。仿真结果表明，该方案显着优于其传统的同行，在相同的PU中断约束下，在可实现的SU吞吐量。
2014-01-22 cs.IT math.IT
Efficient sequential compression of multi-channel biomedical signals
本文提出了多通道生物医学信号的无损和近无损压缩算法。该算法是顺序的和有效的，这使得他们适合于低延迟和低功耗的信号传输应用。我们利用信息论和信号处理工具（如通用编码，通用预测，和快速在线实现的多元递归最小二乘法），结合简单的方法来利用空间以及时间冗余通常存在于生物医学信号。公开可用的脑电图和心电图数据库的算法进行测试，在所有情况下，超过了目前的最先进的近无损和无损压缩比。
2016-05-14 cs.IT math.IT
Secure Cascade Channel Synthesis
我们研究级联设置中的通道合成，其中自然界在节点1处提供iid序列$X^n$。节点1可以以速率$R_1$向节点2发送消息，节点2可以以速率$R_2$向节点3发送消息。另外，所有3个节点以速率$R_0$共享共同随机性的比特。我们希望沿着级联中的节点生成序列$Y^n$和$Z^n$，使得$(X^n,Y^n,Z^n)$看起来是适当相关的，并且甚至对于知道正在发送的消息的窃听者也是如此。我们的特点之间的最佳权衡的共同随机使用的量和所需的通信速率。我们还解决了任意长的级联的问题，并提供了一个内界级联信道合成没有窃听。
2013-05-19 cs.IT math.IT
Secure Block Joint Source-Channel Coding with Sequential Encoding
将序贯编码扩展到含窃听者的联合信源信道编码，用CRDF和CLF刻画编码与安全约束，推导可达界并证明在特定条件下界紧。
2023-05-10 cs.IT math.IT
On Lattice Sequential Decoding for The Unconstrained AWGN Channel
本文分析了无约束加性高斯白噪声信道下格型序列译码器的性能极限和计算复杂性。在文献中可用于这样的信道的性能分析已经被研究，只有在使用的最小欧几里德距离解码器，通常被称为格解码器。基于NP难最接近向量问题的解决方案的格型解码器实现起来非常复杂，并且搜索用于格型码检测的低复杂度接收器被认为是一个具有挑战性的问题。然而，顺序解码承诺的低计算复杂性优点使其成为格型解码器的替代解决方案。在这项工作中，我们将通过错误指数和解码复杂度，分别作为解码参数的函数-偏置项，这样的解码器的性能和复杂度的权衡。对于上述信道，我们推导出截止体积噪声比，需要实现一个良好的错误性能与低解码复杂度。
2013-04-09 cs.IT math.IT
Capacity estimation of two-dimensional channels using Sequential Monte Carlo
我们推导出一种新的基于序列蒙特卡罗的算法来估计二维的【形】信道模型的容量。重点是计算2-D的一个无限游程长度有限的约束信道的无噪声容量，但基本的想法是普遍适用的。所提出的算法是针对一个国家的最先进的方法，产生超过一个数量级的改进，在给定的计算时间的估计精度。
2014-08-11 cs.IT math.IT stat.CO
Anytime coding on the infinite bandwidth AWGN channel: A sequential semi-orthogonal optimal code
众所周知，在没有带宽约束的情况下，正交编码可以用来逼近功率受限的AWGN信道的香农容量。这种对应关系描述了脉冲位置调制的半正交变化，其本质上是顺序的--比特可以被"流传输“，而不必在发射机处缓冲比特块。ML解码导致作为容许的接收器延迟的函数的指数小的错误概率，并且因此最终导致每个发送比特上的零错误概率。在高速率的制度，匹配上界给出的延迟误差指数。最后，我们对反馈案例以及与单位成本容量问题的联系进行了一些评论。
2006-10-26 cs.IT math.IT
Broadcast Channel Synthesis from Shared Randomness
针对输出端与输入端共享独立随机源的两用户广播信道合成问题，给出通信与共享随机性速率折中区域的内界及最小通信速率下界，并在若干特例下证明其紧致。
2024-05-08 cs.IT math.IT
Time-Out Lattice Sequential Decoding for the MIMO ARQ Channel
在多输入多输出（MIMO）自动重传请求（ARQ）信道中，采用增量冗余格型空时码结合列表译码器进行联合检错和纠错，可以实现分集-复用-时延的最优折衷.这样的解码器是基于最小均方误差格解码原理，其使用球形解码算法来实现。然而，对于低到中等信噪比，尤其是对于大信号尺寸，球形解码器遭受高计算复杂性。在本文中，我们想构建一个更有效的解码器，是能够实现最佳的权衡与低得多的复杂性。特别是，我们将研究的吞吐量性能复杂度的权衡顺序解码算法和预处理和终止策略的效果。我们表明，通过分析和仿真，使用\textit{lattice sequential decoder}，实现了一个超时算法的联合错误检测和纠正，MIMO ARQ信道的最佳折衷可以实现解码复杂度显着降低。
2011-10-04 cs.IT math.IT
The Synthesis-Sequencing Channel for DNA-based Data Storage
Côte d’Azur University（蔚蓝海岸大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；I3S Laboratory（I3S实验室）；Instituto de Telecomunicações（电信研究所）；Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa（里斯本大学高等理工学院数学系）
提出合成-测序信道模型，联合捕获DNA存储中的合成与测序效应，推导其信息论容量，揭示物理覆盖、合成错误、测序覆盖与测序错误之间的权衡。
2026-06-05 cs.ET cs.IT math.IT
Optimal sequential transmission over broadcast channel with nested feedback
本文研究了嵌套反馈广播信道上顺序传输的最优设计问题。嵌套反馈意味着外部通道的通道输出在内部通道的解码器处也是可用的。我们将通信系统建模为一个具有三个决策者的分散团队-编码器和两个解码器。结构的编码和解码策略，最大限度地减少总失真措施在有限的地平线上的确定。这些结果不仅适用于实时通信，而且适用于信息论的建立。
2010-04-07 cs.IT math.IT math.OC
Massive Random Access with Sporadic Short Packets: Joint Active User Detection and Channel Estimation via Sequential Message Passing
本文考虑了上行链路大规模机器类型通信（mMTC）场景，其中大量用户设备连接到基站（BS）。提出了一种新的免授权的大规模随机接入（MRA）策略，同时考虑了零星的用户业务和短数据包的特点。具体地，引入活动检测时间（ADT）和活动检测时段（ADP）的概念，使得可以在一个相干时间内多次执行活动用户检测。通过考虑零星的用户流量和短数据包的功能，我们建模的联合主动用户检测和信道估计问题到一个动态的压缩感知（CS）问题的基础稀疏信号表现出大量的时间相关性。本文建立了一个概率模型来捕捉时间结构，并建立了相应的因素图。设计了一种新的顺序近似消息传递（S-AMP）算法，从一个ADT到下一个ADT顺序执行推理并恢复稀疏信号。然后推导出贝叶斯活动用户检测器和相应的信道估计器。数值结果表明，在我们的场景下，所提出的S-AMP算法提高了主动用户检测和信道估计性能的竞争算法。
2021-02-22 cs.IT math.IT
Sequential Channel State Tracking & SpatioTemporal Channel Prediction in Mobile Wireless Sensor Networks
我们提出了一个非线性滤波框架接近的问题，在移动无线传感器网络中的信道状态跟踪和时空信道增益预测，在贝叶斯设置。我们假设无线信道构成一个可观察的（由传感器/网络节点），时空，条件高斯随机过程，这是统计依赖于一组隐藏的信道参数，称为信道状态。信道状态根据已知的、非平稳的、非线性的和/或非高斯马尔可夫随机核随时间演变。该公式导致部分可观测系统，具有随时间变化的全局状态和时空变化的观测。认识到一般的非线性状态估计的棘手性，我们提倡使用基于网格的近似滤波器作为一种有效的和鲁棒的手段递归跟踪的信道状态。我们还提出了一个连续的时空预测跟踪信道增益在时间和空间的任何点，提供实时连续估计各自的信道增益图，为网络中的每个传感器。此外，我们表明，这两个估计收敛到真正的各自的MMSE最优估计，在一个共同的，相对较强的意义。数值仿真验证了该方法的有效性。
2015-02-06 cs.IT math.IT stat.AP
Broadcast Approach and Oblivious Cooperative Strategies for the Wireless Relay Channel - Part I: Sequential Decode-and-Forward (SDF)
在这两部分纸，我们考虑一个无线网络中，一个源终端与目的地和中继终端进行通信，偶尔出现在附近的源，没有源的知识，建议不经意的协议。假设源-中继信道由于邻近性而为固定增益AWGN，而源-目的地信道和中继-目的地信道经受块平坦瑞利衰落。假设仅在相应接收器处的完美CSI。与平均吞吐量作为性能指标，我们将一个两层的广播方法到两个合作策略的基础上的解码和转发方案-顺序解码和转发（SDF）在第一部分和块马尔可夫（BM）在第二部分。广播方法将传输速率分成对应于“坏”和“好”信道状态的叠加层，允许更好地适应实际信道条件。在第I部分中，在广播方法下，使用连续解码技术，数值和解析地推导出SDF策略的可实现速率表达式，用于多个设置，包括单用户、MISO和一般中继设置。连续广播的下限推导出MISO和一个不经意的合作场景。
2010-07-26 cs.IT math.IT
Distributed Channel Synthesis
两个熟悉的概念的相关性被重新发现的离散无记忆信道，其中随机信道输出的基础上产生的压缩描述的信道输入的分布式合成的极端工作点。Wyner的公共信息是所需的最小描述率。然而，当独立于输入的公共随机性是可用的，必要的描述率减少到香农的互信息。这项工作的特点之间的最佳权衡的数量共同使用的随机性和所需的描述率。我们还包括一些相关的推导，包括有限的本地随机性的影响，保密率的要求，博弈论的应用，和新的见解共同的信息对偶。我们的证明利用了软覆盖引理，在文献中已知的作用，在量化的通道的可分解性。直接证明（可验证性）使用软覆盖在系统的所有部分上构造可行的联合分布，从该软覆盖推断编码器和解码器的行为，而没有明确提及联合典型性或分箱。辅助利益，这项工作也推广和加强这种软覆盖工具。
2013-08-20 cs.IT math.IT
Exact Common Information and Exact Channel Synthesis for Correlated Gaussian Sources
Nankai University（南开大学）
本文解决Yu和Tan的两个猜想，确定ρ相关高斯源的精确共同信息表达式与精确信道合成的容许区域，证明其严格大于Wyner共同信息及总变差版本所需速率，采用最优传输等方法完成证明。
2026-08-27 cs.IT math.IT
Sequential Transmission Over Binary Asymmetric Channels With Feedback
在本文中，我们考虑的问题，变长编码类的无记忆二进制非对称信道（BAC）的无噪声反馈，包括二进制对称信道（BSC）作为一种特殊情况。在2012年，Naghshvar等人介绍了一种编码方案，我们称之为足够小的差异（SED）编码器，它渐进地实现了对称二进制输入信道的容量和Burnashev的最佳误差指数。在Naghshvar等人工作的基础上，本文将SED编码方案扩展到BAC类，并开发了平均块长度的非渐近上界，该上界被示出为实现容量和最佳误差指数。对于BSC的特定情况下，我们开发了一个额外的非渐近界使用两阶段分析，利用下鞅合成和马尔可夫链时间的第一次通过分析。对于容量为$1/2$的BSC，两个新的可扩展性界限都超过了Polyanskiy等人的可扩展性界限。
2021-11-30 cs.IT math.IT
On the Universality of Sequential Slotted Amplify and Forward Strategy in Cooperative Communications
虽然协作通信具有许多优点，并有望在未来的无线网络中发挥重要作用，但仍有许多挑战尚未解决。先前的研究已经针对协作多址接入信道（CMA）、协作多中继信道（CMR）和协作广播信道（CBC）提出了不同的中继策略。然而，缺乏一个统一的战略，这是普遍最佳的这三个经典的渠道模型。顺序时隙放大转发（SSAF）策略先前被提出来实现最佳的分集和复用折衷（DMT）的CMR。本文将SSAF策略的应用推广到CBC和CMA，并证明了SSAF策略对CBC和CMA的最优性。对于CBC，提出了一种CBC-SSAF策略，当协作用户数较多时，该策略能够渐近地达到DMT上界。对于CMA，提出了一种CMA-SSAF策略，该策略在任意协作用户数的情况下都能精确地达到DMT上界。这样，SSAF策略被证明是普遍最优的所有这三个经典的信道模型，并有很大的潜力，为无线协作网络提供普遍的最优性。
2010-06-08 cs.IT math.IT
Secure Cascade Channel Synthesis
我们考虑的问题，产生相关的随机变量在分布式的方式，其中通信被约束到级联网络。级联中的第一个节点观察i.i.d.在沿级联启动通信之前，在本地对$X^n$进行排序。所有节点共享独立于$X^n$的公共随机性位。我们认为安全的合成-随机变量产生的系统似乎是适当的相关性和独立同分布。甚至对于知道通信传输的窃听者也是如此。我们的特点之间的最佳权衡的共同随机使用的量和所需的通信速率。我们发现，共同的随机性不仅有帮助，它的使用超过了通信速率的要求。最有效的方案是基于叠加码本，其中第一节点为所有下游节点选择消息。我们还提供了相关问题的一个短暂的看法，展示了最佳速率区域可能会缩小或扩大。
2016-06-09 cs.IT math.IT
Achieving the Han-Kobayashi inner bound for the quantum interference channel by sequential decoding
在本文中，我们研究了几个经典输入和量子输出信道的顺序解码策略的功率。在我们的顺序解码策略中，接收器循环通过所有候选消息，试图将接收到的状态投影到考虑中的候选消息的“典型”子空间上，如果投影成功，则停止消息，然后将其声明为接收器对发送消息的猜测。我们表明，即使是这样一个概念上简单的策略，可以用来实现率的互信息为一个单一的发送器单接收器通道称为CQ-通道，以及标准的内界为两个发送器单接收器多址接入信道，称为CCQ-MAC在本文中。我们的解码方案的CCQ-MAC使用一种新的条件典型的投影仪，这是使用几何结果构造两个子空间如何相互作用的结构。作为我们的方法的主要应用，我们构造了一个编码和解码方案，实现了经典输入和量子输出的两个发送器两个接收器的干扰信道的Chong-Motani-Garg内界，以下称为ccqq-IC。这与经典设置中干扰信道的最佳已知内界相匹配。获得Chong-Motani-Garg内界，它被认为是等价于Han-Kobayashi内界，回答了Fawzi等人最近提出的一个公开问题（arxiv：1102.2624）。我们的编码方案与Chong-Motani-Garg的编码方案相同，而我们的解码方案是顺序的。
2011-09-05 cs.IT math.IT quant-ph
Sequential Neural Probabilistic Amplitude Shaping: Learning the Channel's Language
Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia（英国不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系）；Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）
提出首个考虑所有实现损耗的神经概率幅度整形方法，采用无块、易于实现的序列自回归编码器与算术分布匹配，降低速率损失并提高可达信息率。
2026-05-27 cs.IT cs.LG eess.SP
Beamspace Aware Adaptive Channel Estimation for Single-Carrier Time-varying Massive MIMO Channels
针对时分双工（TDD）模式下单载波频率选择性大规模多输入多输出（MIMO）系统，研究了基于降秩（RR）卡尔曼滤波的序贯波束构造和自适应信道估计问题。在两阶段波束形成中，假设信道是平稳的高斯-马尔可夫随机过程，针对空间相关的时变宽带MIMO信道，提出了一种新的统计预波束形成器设计算法。该算法产生了一个接近最优的预波束形成器，其波束方向图的设计顺序与低复杂度，通过考虑用户分组，并利用卡尔曼滤波和相关的预测误差协方差矩阵的属性。由此产生的设计，基于信道的二阶统计特性，生成波束空间，在该波束空间上可以尽可能准确地实现RR卡尔曼估计器。据观察，自适应信道估计技术连同所提出的顺序波束空间结构显示出显着的鲁棒性的导频干扰。这伴随着预波束形成器的导频开销和维度的显著减少，从而降低了硬件复杂度和功耗。
2017-03-08 cs.IT math.IT
Sequential Necessary and Sufficient Conditions for Capacity Achieving Distributions of Channels with Memory and Feedback
我们推导出连续的必要和充分条件，任何通道输入条件分布${\cal P}_{0,n}\triangleq\{P_{X_t|X^{t-1},Y^{t-1}}:~t=0,\ldots,n\}$，以最大限度地利用有限时域定向信息定义的$$C^{FB}_{X^n \rightarrow Y^n} \triangleq \sup_{{\cal P}_{0,n}} I(X^n\rightarrow{Y^n}),~~~ I(X^n \rightarrow Y^n) =\sum_{t=0}^n{I}(X^t;Y_t|Y^{t-1})$$为通道分布$\{P_{Y_t|Y^{t-1},X_t}:~t=0,\ldots,n\}$和$\{P_{Y_t|Y_{t-M}^{t-1},X_t}:~t=0,\ldots,n\}$，其中$Y^t\triangleq\{Y_0,\ldots,Y_t\}$和$X^t\triangleq\{X_0,\ldots,X_t\}$是通道输入和输出随机过程，和$M$是一个有限的非负整数。\noi我们应用的必要条件和充分条件的应用实例的时变信道的记忆，我们推导出递归的最佳分布的封闭形式的表达式，最大化有限时间范围内的有向信息。此外，我们通过研究极限$$C_{X^\infty \rightarrow Y^\infty}^{FB} \triangleq \lim_{n \longrigh…
2016-04-18 cs.IT math.IT
Sequential Decoding of Convolutional Codes for Synchronization Errors
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文提出一种适用于易发生插入、删除和替换误差信道的卷积码序列解码器，通过引入漂移状态扩展码树，并改进Fano度量，降低解码复杂度，但牺牲少量误码率。
2023-09-25 cs.IT math.IT
Zero-Delay Sequential Transmission of Markov Sources Over Burst Erasure Channels
本文研究了一种矢量马尔可夫信源在突发擦除信道上的零延迟序贯传输系统。在编码器处以因果方式压缩源向量的序列，并且在突发擦除信道上传输所得到的输出。要求目的地以零延迟重构每个源向量，但是在突发擦除期间或在突发擦除之后的长度为$W$的间隔中观察到的那些源序列不需要被重构。可实现的最小压缩率称为速率恢复函数。我们假设每个源向量是独立同分布采样的。跨越空间维度和跨越时间维度的静态一阶马尔可夫过程。对于离散源的无损恢复的情况下被认为是，和上界和下界的速率恢复函数的建立。这两个界限都可以表示为预测编码的速率加上至少与恢复窗口长度$W$成反比地减小的项。对于高斯-马尔可夫源和二次失真测度，当$W=0$。这些界限是一致的高分辨率限制。最后是另一个涉及i.i.d.的设置。高斯源的研究和速率恢复功能的特点是在这种情况下完全。
2014-10-09 cs.IT math.IT
Exact Channel Synthesis
我们考虑了精确的通道综合问题。这个问题涉及到当两个终端共享一定的随机率时，确定远程创建精确相关所需的最小信息量。这个问题概括了现有的近似版本，其中所生成的联合分布需要在总变差（TV）距离度量下接近目标分布（而不是完全等于目标分布）。我们提供了单字母的内部和外部边界上的容许区域的共享随机率和通信速率的精确信道合成问题。这两个界限符合双对称二进制源。我们观察到，对于这样的来源，准确的信道合成的容许速率区域严格包括在电视近似版本。我们还扩展了精确的和电视近似的信道合成问题的来源与可数无限字母和连续的来源，后者包括高斯源。作为副产品，引理软覆盖下的Rényi散度措施。
2019-09-26 cs.CC cs.IT math.IT
Dynamic Programming for Sequential Deterministic Quantization of Discrete Memoryless Channels
本文在一般代价函数$C$下，提出了一种动态规划（DP）方法来获得$q$ -元输入离散无记忆信道（DMC）的最优序列确定性量化器（SDQ）. DP方法具有复杂度$O(q (N-M)^2 M)$，其中$N$和$M$分别是DMC输出和量化器输出的字母表大小。然后，从四边形不等式出发，采用两种技术来降低DP方法的复杂度。一种技术利用Shor-Moran-Aggarwal-Wilber-Klawe（SMAWK）算法并实现复杂度$O(q (N-M) M)$。另一种技术更容易实现，并实现了复杂的$O(q (N^2 - M^2))$。我们进一步得到了一个充分条件下，最佳SDQ是最佳的所有量化器和这两种技术是适用的。这推广了文献中的二进制输入DMC的结果。其次，我们证明了$α$ -互信息（$α$-MI）最大化量化器的代价函数属于$C$范畴.我们进一步证明了在一个比我们导出的充分条件更弱的条件下，上述两种技术都适用于$α$ -MI最大化量化器的设计。最后，我们说明了我们的设计方法的具体应用，实际的脉冲幅度调制系统。
2021-02-24 cs.IT math.IT
Sequential Quantum Channel Discrimination
我们考虑使用自适应和非自适应策略的顺序量子信道鉴别问题。在这种情况下，底层量子信道的使用次数不是固定的，而是一个随机变量，它要么在预期中有界，要么具有很高的概率。我们表明，这两种类型的错误概率下降到零指数快速，当使用自适应策略，速率的特点是由两个量子信道之间的测量相对熵，产生一个严格更大的区域比非自适应策略实现。考虑到量子存储器，我们看到最佳速率由正则化信道相对熵给出。最后，我们讨论了可实现的速率时，允许通过量子仪器重复测量和猜想，可实现的速率区域是不大于可实现的POVM连接的结果，强逆量子信道斯坦引理。
2022-10-20 cs.IT math-ph math.IT
Joint Task Offloading and Resource Allocation for IoT Edge Computing with Sequential Task Dependency
在物联网（IoT）中部署移动边缘计算（MEC）使资源有限的IoT设备能够将其计算任务卸载到附近的边缘服务器。在本文中，我们研究了一个由MEC技术辅助的物联网系统，其计算任务受到顺序任务依赖性的影响，这对于视频流处理和其他智能应用至关重要。为了在限制任务处理延迟的同时最小化每个IoT设备的能耗，在慢衰落和快衰落信道下联合优化任务卸载策略、通信资源和计算资源。在慢衰落信道中，建立了一个非凸的单整数变量优化问题。为了解决这个具有挑战性的问题，我们分解为一维搜索的任务卸载决策问题和非凸优化问题的任务卸载决策给定。通过数学处理，将非凸问题转化为凸问题，并证明了凸问题只能用简单的黄金搜索法求解。在快衰落信道中，即使它们是纠缠的，也可以得到依赖于瞬时信道状态的最优在线策略。此外，还证明了当信道相干时间较小时，该策略将收敛到离线策略，这有助于节省额外的计算复杂度。数值结果验证了我们的分析的正确性和我们提出的策略的有效性比现有的方法。
2021-12-29 cs.IT math.IT
Sequential Coding of Markov Sources over Burst Erasure Channels
研究了马尔可夫信源在误差传播约束下的序列编码问题。编码器顺序地压缩在空间上独立同分布的矢量源序列。但是根据一阶马尔可夫过程在时间上相关。该通道在单个突发中擦除多达B个数据包，但向目的地显示所有其他数据包。目的地需要瞬时地并且以无损方式再现所有源向量，除了在擦除突发开始之后的长度为B + W的错误传播窗口中出现的那些序列之外。我们定义的速率恢复函数R（B，W）-在这个框架中，每个源样本的最小可实现的压缩率-并开发这个函数的上限和下限。我们的上限是使用一个随机装箱技术，而我们的下限是通过绘制连接到多终端信源编码。在某些特殊情况下，我们的上界和下界重合，产生R（B，W）。更一般地，上限和下限都等于预测编码的速率加上以1/（W+1）递减的项，从而建立速率恢复函数的缩放行为。对于一类特殊的半确定性马尔可夫信源，我们提出了一种新的最优编码方案：prospicient编码。这种编码技术的扩展高斯源也开发。对于一类对称马尔可夫信源和无记忆编码器，我们建立了随机合并的最优性。当目的地被要求以固定的延迟再现每个源序列时，并且当W = 0时，我们还建立了分箱的最优性。
2012-02-23 cs.IT math.IT
Sequential decomposition of discrete memoryless channel with noisy feedback
在本文中，我们考虑一个离散的无记忆点到点信道的噪声反馈，有一个发送者的私人信息，她希望通过顺序发送符号在一个嘈杂的信道通信到一个接收器。在每次传输之后，她接收由接收器接收的符号的噪声反馈。目标是设计发送方的传输控制策略，使平均错误概率最小。这是信息分散控制的一个例子，其中两个控制者，发送者和接收者没有共同的信息。有没有方法在文献中，提供了一个概念的“状态”和一个动态的程序来找到最优的政策，这个问题在本文中，我们展示了引入一个概念的状态，基于此，我们提供了一个顺序分解的方法，找到最优的政策类马尔可夫策略相对于这个状态（不需要是全局最优的）。这允许跨时间分解问题，并将复杂度对时间的依赖性从双指数降低到线性。
2020-02-21 cs.IT cs.SY eess.SY
Sequential Detection and Estimation of Multipath Channel Parameters Using Belief Propagation
提出了一种基于置信传播（BP）的无线电信号多径分量（MPC）参数序贯检测与估计算法。在具有移动发射机/接收机的动态信道条件下，MPC的数量、MPC色散参数和虚警贡献的数量是未知的并且是时变的。我们开发了一个贝叶斯模型的顺序检测和估计的MPC分散参数，并表示它的因子图，使使用BP的边缘后验分布的有效计算。在每个时间步，基于快照的参数信道估计器提供一组MPC的参数估计，这些MPC被用作所提出的基于BP的算法的噪声测量。它执行联合概率数据关联，估计时变MPC参数和虚警测量的平均数，通过和积算法规则。该算法还利用幅度信息，使可靠的检测“弱”MPC非常低的组件信号噪声比（SNR）。所提出的算法的性能相比，以及国家的最先进的算法，高SNR的MPC，但它显着优于他们为中等或低SNR的MPC。使用真实的无线电测量结果表明，所提出的算法在现实和具有挑战性的情况下表现出色。
2022-05-22 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Sequential Frame Synchronization
我们认为'单次帧同步问题'的解码器要找到一个同步模式的基础上，连续观测的输出通道。我们假设长度为N的同步模式在大小为A的某个间隔内的随机时间开始发射，该间隔表征发射机和接收机之间的干扰水平。我们表明，顺序解码器可以最佳地定位同步模式，即，精确地，没有延迟，并且当N趋于无穷大时，概率接近1，当且仅当非线性水平增长为O（exp（N*k）），k低于“同步阈值”，这是一个允许依赖于信道的简单表达式的常数。这个常数与作者最近报道的描述可靠异步通信极限的常数相同。如果k超过同步阈值，则任何顺序或非顺序的解码器定位具有随着N趋于无穷大而趋于1的误差的同步模式。因此，顺序解码器可以定位同步模式以及（非顺序的）最大似然解码器，该最大似然解码器基于最大长度A+N-1的输出序列操作，但是具有少得多的观测。
2007-08-21 cs.IT math.IT
Remote Channel Synthesis
本文研究远程信道合成问题，在编码器仅能观测含噪源序列且公共随机性速率受限的条件下，给出最优压缩与公共随机性速率的单字母刻画，并证明标准信道合成方案在低公共随机性速率下严格次优。
2025-07-21 cs.IT math.IT
Sequential decoding of a general classical-quantum channel
由于量子测量通常会干扰量子系统的状态，因此人们可能会认为，当接收方执行大量顺序测量以确定发送方的消息时，发送方和接收方不应该能够可靠地通信。我们在这里表明，这种直觉是不正确的，通过证明，顺序解码策略的工作，即使在最一般的“一次”制度，在那里我们给出了一个单一的实例的通道，并希望确定的最大数量的位，可以传达到一个小的故障概率。这一结果如下推广的非交换工会绑定适用于一般测量序列。我们还演示了两种方法，其中接收器可以恢复接近原始状态的状态后，它已被解码的测量序列，每个成功的概率很高。这些方法中的第二种将有助于实现全量子极化码的有效解码器，如果找到实现经典量子极化码的有效解码器的方法的话。
2013-06-12 cs.IT math.IT quant-ph
Coding Over Coupon Collector Channels for Combinatorial Motif-Based DNA Storage
本文针对基于预合成 DNA 基序组合的存储方式，分析 HelixWorks 数据并建立有/无干扰信道模型，提出利用全部输出信息、逼近基本极限且降低解码复杂度的编码方案。
2024-12-04 cs.IT math.IT
Optimal Medium Access Control in Cognitive Radios: A Sequential Design Approach
媒体访问控制协议的认知用户希望机会性地利用具有多个频带的无线电频谱的部分内的频带的设计被认为是。在所考虑的情况下，每个信道的可用性概率是未知的先验的认知用户。因此，有效的媒体访问策略必须在探索可用的信道和利用迄今为止确定的机会之间取得平衡。使用顺序设计方法，最佳的媒体访问策略。为了避免这种最优策略的过高的计算复杂性，一个低复杂度的渐近最优策略也被开发。所提出的策略不需要任何先验的统计知识的流量模式上的不同渠道。
2008-01-21 cs.IT cs.NI math.IT
Sequential, successive, and simultaneous decoders for entanglement-assisted classical communication
Bennett等人表明，在通信开始之前允许发送者和接收者之间共享纠缠极大地简化了量子信道的理论，这些结果表明，研究其他纠缠辅助经典通信的情况是值得的。在这种情况下，本论文的纠缠辅助经典通信理论的几个贡献。首先，我们将Giovannetti-Lloyd-Maccone顺序解码参数改写为更一般的“包装引理”，并表明它给出了实现纠缠辅助经典容量的另一种方法。接下来，我们表明，一个类似的顺序解码器可以实现Hsieh-Devetak-Winter区域的纠缠辅助经典通信在多路访问信道。第三，我们证明了存在一个量子同时解码器的纠缠辅助的经典通信在多址信道上的两个双比特。这一结果意味着量子同时解码猜想的解决方案，在量子多址信道上的无辅助经典通信有两个发送者，但三个发送者的情况仍然是开放的（森最近独立解决了这个无辅助的两个发送者的情况下，不同的技术）。然后，我们利用这一结果来恢复已知区域的量子多址信道上的无辅助和辅助量子通信，虽然我们的证明利用了相干量子同步解码器。最后，我们确定了一个可实现的速率区域的纠缠辅助玻色子多址接入信道上的通信，并将其与Yen-Shapiro外边界在同一信道上的无辅助通信。
2011-08-16 cs.IT math.IT quant-ph
MMV-Based Sequential AoA and AoD Estimation for Millimeter Wave MIMO Channels
毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）信道在空间域中具有稀疏支持的事实激发了最近的基于压缩感知（CS）的mmWave信道估计方法，其中使用角度字典矩阵来量化到达角（AoA）和离开角（AoD）。然而，现有的基于CS的方法通常通过一级信道探测来获得估计结果，这有两个局限性：（i）需要高维字典和（ii）不可分辨的量化误差。这两个缺点是不可调和的;一个缺点的改善意味着另一个缺点的恶化。为了解决这些挑战，我们提出，在本文中，一个两阶段的方法来估计的AoA和AoD的毫米波信道。在所提出的方法中，信道估计任务分为两个阶段，阶段I和阶段II。具体地，在阶段I中，通过求解多测量向量（MMV）问题来估计AoA。在阶段II中，基于估计的AoA，接收探测器被设计为估计AoD。每一级中的角度字典的维数可以被减少，这反过来又大大降低了计算复杂性。然后，我们分析了所提出的方法的成功恢复概率（SRP），揭示了所提出的框架比现有的一阶段CS为基础的方法的优越性。通过在两个阶段之间执行资源分配，我们进一步提高了重建性能。我们还通过将原子范数最小化方法应用于所提出的两阶段方法的每个阶段，克服了现有技术中存在的无法解决的量化误差问题。仿真结果表明，所提出的两阶段方法的低复杂度的性能大大提高。
2022-04-16 cs.IT eess.SP math.IT
Generic Feasibility of Perfect Reconstruction with Short FIR Filters in Multi-channel Systems
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Biomedical Imaging Research Institute, Cedars-Sinai Medical Center（西奈山医学中心生物成像研究所）
研究通用FIR滤波器组中实现完美重构所需的最短合成滤波器长度，给出了过采样因子至少为2时几乎必然保证完美重构的合成滤波器长度条件，并通过数值验证表明理论长度与实际最小值差距很小。
2011-03-04 cs.IT cs.NA math.IT
