Hybrid Digital-Analog Codes for Source-Channel Broadcast of Gaussian Sources over Gaussian Channels
研究了在均方误差失真准则下，并行高斯信源在加性高斯白噪声广播信道上的广播问题。提出了一种数模混合编码策略，将信源编码与边信息、信道编码与边信息、分层信源编码和叠加广播信道编码相结合。当专门广播一个白高斯源的加性白高斯噪声广播信道的带宽不匹配，这已经是几个以前的调查的主题的开放性问题，这种编码方案严格改进的最先进的。
2011-01-27 cs.IT math.IT
On Noisy Network Coding for a Gaussian Relay Chain Network with Correlated Noises
噪声网络编码是传统的压缩转发中继策略和网络编码思想的完美结合，它以其简单性和最优性在多播高斯网络容量的恒定间隙内得到了广泛的关注。然而，恒定间隙的结果仅适用于具有独立噪声的高斯中继网络。研究了带噪网络编码在相关噪声网络中的应用。通过对一个具有特定噪声相关结构的四节点高斯中继链网络的研究，证明了在高斯输入和高斯量化的选择下，噪声网络编码不再能够达到恒定的容量间隙.然而，在这种特定情况下，中继链网络的割集界限可以通过相关感知噪声网络编码策略和解码转发方案的简单级联来实现到半比特内。
2011-12-10 cs.IT math.IT
Gaussian Secure Source Coding and Wyner's Common Information
我们研究了高斯分布下的安全源代码因果披露。高斯辅助随机变量的最优性在各种情况下显示。我们明确地描述了通信速率和秘密密钥之间的权衡。这种折衷是马尔可夫约束下的互信息优化的结果。作为推论，我们推导出一个一般公式的怀纳的共同信息在高斯设置。
2015-06-14 cs.IT math.IT
Information Spectrum Approach to Second-Order Coding Rate in Channel Coding
针对一般信道序列，讨论了信道编码的二阶码率。利用信息谱方法，得到了具有恒定误差约束$ε$的最优二阶传输速率。我们将这一结果应用到离散无记忆的情况下，离散无记忆的情况下，成本约束，添加剂马尔可夫的情况下，高斯信道的情况下，能量约束。我们还澄清，Gallager界不给二阶编码速率的最佳评价。
2008-08-22 cs.IT math.IT
Generalized Gaussian Multiterminal Source Coding in the High-Resolution Regime
本文给出了在高分辨率下，任意广义高斯多端信源编码系统的率失真函数与集中式系统的率失真函数之间的渐近差距的表达式。当源数不超过3时，验证了该表达式的有效性。
2019-08-15 cs.IT math.IT
Analogy and duality between random channel coding and lossy source coding
这里，我们以统一的方式（使用“R（P，Q，D）”）写出信道编码和有损信源编码中的随机编码指数。我们推导出它们的显式形式，并表明，对于一个给定的随机码本分布Q，信道解码错误指数可以被看作是一个编码成功指数在有损信源编码，和信道正确解码指数可以被看作是一个编码失败指数在有损信源编码。然后，我们将通道指数扩展到任意D，对于D > 0，对应于擦除解码，对于D < 0，对应于列表解码。为了比较，我们也得到确切的随机编码指数为福尼的最佳权衡解码器。
2017-10-29 cs.IT math.IT
Joint Source-Channel Coding for the Transmission of Correlated Sources over Two-Way Channels
提出了一种基于数模混合编码的联合信源-信道编码（JSCC）方案，用于相关信源在离散无记忆双向信道（DM-TWC）中的传输。该方案利用信源之间的相关性产生信道输入，从而使用户能够协调其传输，以对抗信道噪声。该混合方案还包括现有的编码方法，例如用于双向有损传输的速率一分离的源信道编码和未编码方案，以及用于（几乎）无损传输的相关性保持编码方案。此外，我们推导出失真的源通道系统使用基因辅助参数的外界。对于一类相关信源和容量域不能通过交互式自适应编码扩大的DM-TWC，建立了完整的JSSC定理。给出了证明定理的例子。
2020-08-12 cs.IT math.IT
Polar Coding for Fading Channels: Binary and Exponential Channel Cases
本文提出了一种适用于衰落信道的极化编码方案，主要针对衰落二进制对称和加性指数噪声信道。针对衰落二进制对称信道，提出了一种分层编码方案，在信道使用和衰落块上都采用极化编码。接收机使用其信道状态信息（CSI）来区分状态，从而在潜在的衰落信道上构建覆盖擦除信道。通过使用该方案，在发送端没有CSI的情况下，实现了衰落二进制对称信道的容量。注意，具有BPSK调制和解调的衰落AWGN信道对应于衰落二进制对称信道，该结果覆盖相当大的实际相关信道设置集合。对于衰落加性指数噪声信道，结合极化码使用扩展编码。扩展编码将连续值信道变换为多个（独立的）离散值信道。对于扩展后的每个级别，使用先前针对衰落二进制对称信道描述的方法。理论分析和数值计算结果表明，该编码方案的容量接近在高信噪比制度。总的来说，以这种（分层）方式利用极化码使得能够在发射机处进行没有CSI的编码，同时以低复杂度接近容量。
2014-08-15 cs.IT math.IT
A Layered Lattice Coding Scheme for a Class of Three User Gaussian Interference Channels
本文研究了一类三用户高斯干扰信道。提出了一种新的分层格型编码方案作为传输策略。格码的使用允许在每个接收器处观察到的干扰的“对准”。分层点阵编码示出实现一个以上的自由度的一类干扰信道，也实现了比使用汉-小林编码方案获得的速率更好的速率。
2008-09-25 cs.IT math.IT
On the Separation of Lossy Source-Network Coding and Channel Coding in Wireline Networks
本文证明了在有噪声、离散、无记忆信道的网络中信源-网络编码与信道编码的分离。我们表明，在提供一个家庭的依赖源在这样一个网络中的可实现的失真矩阵的集合等于一组可实现的失真矩阵提供相同的源在一个不同的网络，这是通过替换每个通道由一个无噪声的，点对点的比特管道相应的容量。因此，通过在每个链路上应用独立的信道编码而使链路几乎无损地跨链路应用源网络编码的代码在整个网络上渐进地实现最佳性能。
2010-05-02 cs.IT math.IT
Applications of Gaussian Binomials to Coding Theory for Deletion Error Correction
我们提出了新的应用$q$ -二项式，也被称为高斯二项式系数。我们的主要定理确定了某些基于Varshamov-Tenengolts码的纠错码的基数，并证明了一个与特定情况下的删除球有关的奇怪现象。
2019-06-12 cs.IT math.IT
Distributed Joint Source-Channel Coding for Functions over a Multiple Access Channel
在本文中，我们提供了相关数据的功能在多址信道（MAC）的有损传输的充分条件。所得的条件可作为Yamamoto结果的推广.我们还获得了有效的联合信源-信道编码方案，用于传输离散和连续字母表信源以恢复函数值。关键词：联合信源-信道编码，图着色，Lipschitz函数，相关信源.
2009-08-09 cs.IT math.IT
Abelian Group Codes for Source Coding and Channel Coding
本文研究了任意离散（有限字母表）无记忆信源的有损信源编码问题以及任意离散（有限字母表）无记忆信道的信道编码问题的阿贝尔群码的渐近性能。对于信源编码问题，我们推导出一个可实现的率失真函数，其特征在于在一个单字母的信息理论的形式使用阿贝尔群码的合奏。当底层群是场时，它简化为对称率失真函数。同样，对于信道编码问题，我们发现了一个可实现的速率，其特征在于在一个单字母的信息理论的形式使用组码。当底层组是字段时，这简化为通道的对称容量。我们计算率失真函数和可实现的速率为几个例子的来源和渠道。由于所考虑的源和通道的非对称性，我们的分析使用了信息论和群论工具的协同作用。
2013-05-07 cs.IT math.IT
On Optimal Distributed Joint Source-Channel Coding for Correlated Gaussian Sources over Gaussian Channels
本文研究了高斯多址接入信道（GMAC）上相关高斯信源的分布式联合信源-信道编码问题。在解码器和/或编码器处可以存在边信息。首先，我们专门一个一般的结果（在MAC与边信息的相关源的传输），以获得足够的条件，在高斯MAC的可靠传输。该系统不满足信源信道分离。本文研究并比较了现有的三种信源-信道编码联合编码方案.我们表明，这些计划是最佳的，在不同的情况下。放大转发（AF）方案简化了编解码器的设计，但在低信噪比下是最优的，而在高信噪比下不是。另一种方案在高信噪比下是渐近最优的。第三种编码方案对于正交高斯信道是最佳的。我们还表明，AF是接近正交信道的最佳方案，即使在高信噪比。
2009-05-14 cs.IT math.IT
Channel Coding: The Road to Channel Capacity
从Shannon的著名的信道编码定理出发，追溯了信道编码从汉明码到容量逼近码的发展历程。我们专注于贡献，导致最显着的改进性能与实际应用的复杂性，特别是在加性高斯白噪声（AWGN）信道。我们讨论了代数分组码，以及为什么它们没有被证明是达到香农极限的方法。我们跟踪今天的容量接近码的前身：卷积码，级联码，和其他概率编码方案。最后，我们概述了这些代码的一些实际应用。
2006-11-22 cs.IT math.IT
Separation of source-network coding and channel coding in wireline networks
本文证明了有线网络中信源网络编码与信道编码的分离。对于这项工作的目的，有线网络是任何网络的独立的，无记忆的，点对点的，有限字母表的信道用于传输相关的来源，无论是losslance或受到失真约束。在推导这一结果时，我们还证明了在具有相关源的一般无记忆网络中，无损和零失真重建是等价的，只要每个源的条件熵给定其他源是非零的。此外，我们将分离结果扩展到连续字母表，点对点信道，如加性高斯白噪声（AWGN）信道的情况。
2012-12-18 cs.IT math.IT
Joint Channel Coding and Cooperative Network Coding on PSK Constellations in Wireless Networks
本文研究了RS（Reed-Solomon）信道编码联合纠错和协作网络编码在非二进制相移键控（PSK）调制信号中的应用。中继器在应用网络编码（NC）之前，首先通过使用比特级异或（XOR）操作来解码每个在时隙中从所有源接收的RS信道编码消息。然后，根据网络配置，在将网络编码的结果消息传输到下一个中继站或目的地之前，对网络编码的结果消息进行信道编码。与中继器不执行信道编码/解码的情况相比，该情形示出了优越的性能。对于不同阶数的PSK调制和不同的无线配置，仿真结果表明，从符号出错率（SER）与信噪比（SNR）的使用RS信道编码的改善。
2019-02-05 cs.IT math.IT
Multi-Class Source-Channel Coding
本文研究了一种几乎无损的信源-信道编码方案，该方案将信源信息分配到不同的类中，并使用依赖于类索引的信道码进行编码。通过随机编码误差指数分析了码的性能，并利用现有的信源和信道码对低复杂度实现进行了仿真验证。虽然每个类代码可以被看作是源代码和信道代码的级联，但是当类的数量增加时，总体性能在单独的源-信道编码的性能上有所改善，并且接近联合源-信道编码的性能。
2016-07-26 cs.IT math.IT
Secure multiplex coding to attain the channel capacity in wiretap channels
众所周知，如果编码率小于所谓的保密容量$C_S$，则可以在没有秘密密钥的情况下经由噪声信道安全地传输消息以对抗任何窃听器，所述保密容量$C_S$通常小于信道容量$C$。为了消除丢失的$C - C_S$，我们提出了一种多路复用编码方案与多个独立的消息。在本文中，它表明，建议的多路复用编码方案可以获得的信道容量的总速率的多个消息和完美的保密每个消息。通过推广Hayashi的证明，证明了编码定理，其中信道可分辨性的编码被应用于窃听信道。
2005-09-16 cs.CR cs.IT math.IT
Polar Coding for the General Wiretap Channel
窃听信道的信息理论工作主要是基于随机编码方案。设计实用的编码方案以实现信息论安全是一个重要的问题。通过应用最近发展的两种极化码技术，我们提出了一种极化编码方案，以实现一般窃听信道的保密容量。
2014-10-14 cs.CR cs.IT math.IT
Compress-and-Estimate Source Coding for a Vector Gaussian Source
我们考虑远程矢量信源编码问题，其中一个矢量高斯源是从噪声线性测量估计。对于这个问题，我们推导出的压缩和估计（CE）编码方案的性能，并比较它的最佳性能。在CE编码方案中，远程编码器压缩噪声源观测，以便最小化本地失真度量，独立于源和观测之间的联合分布。在重建中，解码器从有损压缩的噪声观测估计原始源实现。对于高斯矢量情况下的CE编码，我们表明，如果码率小于一个阈值，那么CE编码方案达到相同的性能作为最佳的编码方案。我们还介绍了这个阈值以上的性能差距的下限和上限。此外，一个例子，两个观察和两个来源的研究，以说明性能差距的行为。
2017-07-03 cs.IT math.IT
Expansion Coding for Channel and Source Coding
提出了一种通用的编码扩展方法，该方法可以将模拟信道编码和压缩模拟源的高度非平凡问题简化为一组更简单的子问题，即离散信道编码和压缩离散源。更具体地说，本文的重点是加性指数噪声（AEN）信道，和有损压缩的指数源。利用这些通道（源）的基本可分解属性，建议的扩展方法允许映射这些问题的编码在并行通道（分别，源），其中每个级别被建模为一个独立的编码问题在离散字母表。扩展后的优化问题的任何可行解对应于原始问题的可实现方案。利用这种映射，即使是最佳的解决方案是难以表征的情况下，它示出的扩展编码方案仍然表现良好，适当的参数选择。更具体地说，理论分析和数值结果表明，扩展编码实现了AEN信道的容量在高信噪比制度。对于有损压缩，在低失真区，扩展编码可达到的率失真对接近香农极限。值得注意的是，通过使用最初为离散字母表设计的具有低编码和解码复杂度的容量实现码，例如极化码，所提出的扩展编码方案允许设计低复杂度的模拟信道和源代码。
2015-05-20 cs.IT math.IT
Channel Coding and Lossy Source Coding Using a Constrained Random Number Generator
引入了用于信道编码和有损信源编码的随机编码器，其速率接近基本极限，其中唯一的限制是有损信源编码的信道输入字母表和再现字母表是有限的。随机数，满足一个条件所规定的功能和它的值，用于构建随机编码器。定理的证明是基于函数系综的散列性质，其中的结果被扩展到一般的信道/源和替代公式引入信道容量和率失真区域。由于稀疏矩阵的集合具有散列属性，因此我们可以通过使用稀疏矩阵来构造代码，其中通过假设信道/源是无记忆的，可以使用和积算法来进行编码和解码。
2013-02-05 cs.IT math.IT
Random Access and Source-Channel Coding Error Exponents for Multiple Access Channels
在两个时隙的情况下，给出了一种新的带冲突检测的通用随机接入编解码方案。在信源独立的情况下，给出了多址信道联合信源-信道编码的误差指数。该指数在一个修改后的模型中得到了改进，该模型允许两个节点之间的无差错0速率通信。
2013-09-18 cs.IT math.IT
Adaptive Coding for Two-Way Lossy Source-Channel Communication
提出了一种自适应联合信源-信道编码（JSCC）方案，用于在失真受限的离散无记忆双向信道上传输相关信源。所提出的JSCC方案利用先前发送和接收的信道信号以及源的相关性来促进终端之间的协调。它表明，自适应方案严格包含先前的有损编码方法的双向同时传输，并产生一个新的自适应分离的源信道编码的结果。最后给出了两个例子来说明该方案的优越性。
2020-08-12 cs.IT math.IT
The Sum Rate of Vector Gaussian Multiple Description Coding with Tree-Structured Covariance Distortion Constraints
通过引入辅助随机变量形成马尔可夫树，推广了Ozarow著名的逆命题，建立了具有树结构失真约束的多描述编码的和速率的单字母下界.对于二次向量高斯的情况下，这个下限被证明是可以实现的扩展版本的El Gamal覆盖计划，产生一个完整的总和速率表征。
2016-07-28 cs.IT math.IT
Source and Channel Coding for Correlated Sources Over Multiuser Channels
考虑了多用户信道上的信源和信道编码，其中接收机可以访问相关的信源侧信息。对于几种多用户信道模型，得到了信源和信道码最佳分离的充分必要条件。特别是，多址接入信道，复合多址接入信道，干扰信道和相关的源和相关的接收机侧信息的双向信道被认为是，和分离的最优性被证明为某些源和侧信息结构。有趣的是，为这些模型识别的最佳分离信源和信道码不一定是用于基本信源编码或信道编码问题的最佳码。换句话说，虽然信源和信道码的分离是最优的，但是这些最优码的性质受到联合设计准则的影响。
2009-07-09 cs.IT math.IT
Random Gilbert-Varshamov Codes for Joint Source-Channel Coding
University of Cambridge（剑桥大学）；Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学）
本文提出随机吉尔伯特-瓦尔沙莫夫码用于联合源-信道编码，证明其能达到随机编码和删减误差指数的最大值。
2026-01-21 cs.IT math.IT
Zero-Delay Joint Source-Channel Coding for a Bivariate Gaussian on a Gaussian MAC
本文研究了高斯多址接入信道（GMAC）上两个相关高斯无记忆信源的无时延、低复杂度的联合信源-信道编码（JSCC）传输。本文的主要贡献是两个分布式JSCC计划：一个离散计划嵌套标量量化的基础上，和一个混合离散模拟方案的基础上的标量量化器和线性连续映射。所提出的方案表现出良好的性能，提高相关性，并对噪声水平的变化是强大的。当信道信噪比变大时，这两种方案都表现出与性能上界的恒定差距。
2012-04-04 cs.IT math.IT
Challenges and some new directions in channel coding
综述了信道编码的三个研究领域：空间耦合低密度奇偶校验（LDPC）码、非二进制LDPC码和极化码，并介绍了各个领域的最新进展。
2015-04-15 cs.IT math.IT
Tradeoff Between Source and Channel Coding for Erasure Channels
在本文中，我们研究的最佳折衷之间的信源和信道编码的信道位或包擦除。计算最佳信道编码速率的上界和下界，以实现最小的端到端失真。边界计算的基础上的组合的球包装，直线和删除的误差指数，也高速率矢量量化理论。通过建模的数据包擦除信道的等效位擦除信道，我们得到的数据包大小上的失真的指定限制的界限。
2005-06-10 cs.IT math.IT
Rate Region of the Quadratic Gaussian Two-Encoder Source-Coding Problem
确定了二次高斯双编码器信源编码问题的码率区域。该速率区域通过分离压缩的模拟和数字方面的简单架构来实现。此外，这种架构需要更高的速率来发送高斯源，而不是发送具有相同协方差的任何其他源。我们的技术也可以用来确定这个经典问题的一些概括的总和率。我们的方法涉及耦合问题的二次高斯``CEO问题。''
2008-02-09 cs.IT math.IT
A note on some inequalities used in channel polarization and polar coding
我们给出了一个统一的处理一些不等式中使用的通道极化定理的证明，涉及一个二进制输入离散无记忆通道。
2016-07-01 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
Moderate-Deviations of Lossy Source Coding for Discrete and Gaussian Sources
研究了平稳无记忆信源有损信源编码的中偏差设置。更具体地说，我们得出的基本压缩极限的源代码的速率是$R(D) \pm ε_n$，其中$R(D)$是率失真函数和$ε_n$是一个序列，占主导地位的$\sqrt{1/n}$。该MD设置是对大偏差和中心极限设置的补充，Altug和Wagner针对信道编码设置进行了研究。我们表明，有限字母表和高斯源，在中央限制型的结果，所谓的分散体的有损信源编码中起着根本性的作用，在MD设置的有损信源编码问题。
2012-05-10 cs.IT math.IT
Deep Learning for Joint Source-Channel Coding of Text
Stanford University（斯坦福大学）
我们考虑的问题，联合信源和信道编码的结构化数据，如自然语言在噪声信道。在理论和实践中，解决这个问题的典型方法包括执行信源编码以首先压缩文本，然后执行信道编码以增加跨信道传输的鲁棒性。这种方法是最佳的，在最小化端到端的失真与任意大的块长度的源代码和信道代码时，传输是在离散的无记忆信道。然而，对于有限长度的文档和编码长度的限制，这种方法的最优性不再得到保证。我们将在这个场景中展示，我们可以通过开发基于深度学习的编码器和解码器来实现更低的单词出错率。虽然单独的源和信道编码的方法将最小化比特出错率，我们的方法通过首先将句子嵌入在语义空间中，其中意义上更接近的句子位于更接近的位置，然后对这些嵌入执行联合源和信道编码来保留句子的语义信息。
2018-02-19 cs.AI cs.IT cs.LG
Finite Blocklength Analysis of Gaussian Random Coding in AWGN Channels under Covert Constraint
本文研究了在AWGN信道上，在给定块长和差错概率的情况下，最大信道编码速率的可扩展性和逆界。问题源于高斯码字的隐蔽通信。通过重新访问[18]，我们首先在最大或平均错误概率要求下给出了随机编码方案的新的和更一般的可扩展性界。然后将这种一般界限应用于AWGN信道中的隐蔽通信，其中码字从高斯分布生成，同时满足最大功率约束。进一步的比较之间的新的可扩展性界限和现有的确定性码本。
2020-10-13 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
Polar Coding for Fading Channels
提出了一种适用于衰落信道的极化码方案。更具体地说，重点是高斯衰落信道与BPSK调制技术，其中等效信道可以建模为一个二进制对称信道与不同的交叉概率。针对可变信道状态，提出了一种分层利用极化码的编码方案。特别地，通过观察不同衰落块上的不同二进制对称信道的极化，对应于不同极化的每个信道使用被建模为二进制擦除信道，使得极化码可以被采用以在块上编码。结果表明，所提出的编码方案，没有瞬时信道状态信息在发送端，实现了相应的衰落二进制对称信道的容量，这是从底层的衰落AWGN信道通过调制方案构造。
2013-04-13 cs.IT math.IT
Joint source-channel with side information coding error exponents
本文研究了带译码器边信息的信源-信道编码联合差错指数的上界和下界。本文的结果是Csiszar经典文献[5]的非平凡推广。与[5]中的联合信源-信道编码结果不同，即使信道编码误差指数已知，下界和上界是否等价也不明显。对于一类信道，包括对称信道，我们应用博弈论的结果，建立一个鞍点的存在，从而证明了下界和上界是相同的，如果信道编码误差指数是已知的。更有趣的是，我们表明，在这种情况下，编码器边信息不增加的错误指数。
2009-01-23 cs.IT math.IT
Joint Cache-Channel Coding over Erasure Broadcast Channels
我们考虑一个高速缓存辅助通信系统中，一个发射机与许多接收机通过擦除广播信道进行通信。该系统作为一个基本模型，用于在高网络拥塞期间传送点播内容，其中一些内容可以预先放置在接收器附近的本地缓存中。我们制定的高速缓存辅助通信的问题作为一个联合高速缓存-信道编码的问题，并提出了一些信息理论的可靠的通信速率和高速缓存大小之间的权衡。我们表明，如果接收机经历不同的信道质量，然后使用不等的缓存大小和联合缓存信道编码提高系统效率。
2015-05-05 cs.IT math.IT
Two-Class Joint Source-Channel Coding: Expurgated Exponents with i.i.d. Distributions
University of Cambridge（剑桥大学）；Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学）
本文提出了一种双类划分方法，用于在独立同分布分布下提高联合源信道编码的净化指数性能。
2026-01-21 cs.IT math.IT
Minimum Energy Analysis for Robust Gaussian Joint Source-Channel Coding with a Square-Law Profile
失真-噪声分布是指示信道中每个噪声水平的最大允许源失真值的函数。本文研究了高斯信源在高斯信道中鲁棒传输时，达到失真噪声轮廓所需的最小能量。我们提供了改进的下限和上限的平方律配置文件使用一个家庭的下限和我们提出的编码方案的最小能量行为。
2019-11-27 cs.IT math.IT
Random Coding Bound for the Reliability Function in Quantum Channel: General Case
我们完成了猜想的证明，使得在任意信号态的情况下，量子信道中可靠性函数的随机编码界的推导得以完成
2012-01-11 cs.IT math.IT
One-Step Quantized Network Coding for Near Sparse Gaussian Messages
本文研究了贝叶斯场景下相关信息的非自适应联合信源网络编码的数学基础。具体来说，我们介绍了一步量化网络编码（QNC），这是一个混合组合的网络编码和数据包转发传输。贝叶斯压缩感知的工作的动机，我们得到理论保证的鲁棒恢复一步QNC的情况下。我们的高斯消息的数学推导表达了分布式压缩的机会，通过使用一步QNC，作为一个简化版本的QNC方案。我们的仿真结果表明，在质量延迟性能方面的改进路由为基础的数据包转发。
2012-10-28 cs.IT math.IT
Capacity and Random-Coding Exponents for Channel Coding with Side Information
对一类广义的Gel'fand-Pinsker编码问题导出了容量公式和随机编码指数。这些指数产生渐近上界的可实现的错误的对数概率。在我们的模型中，信息是可靠地传输通过噪声信道有限的输入和输出字母和随机状态序列，和信道是由一个假设的对手选择。关于状态序列的部分信息可用于编码器、对手和解码器。发射机的设计受到成本约束。考虑两类信道：1）复合离散无记忆信道（CDMC），和2）具有任意记忆的信道，受到附加成本约束，或者更一般地受到给定输入的信道输出的条件类型的硬约束。这两个问题密切相关。随机编码指数使用堆叠分箱方案和最大惩罚互信息解码器来实现，该最大惩罚互信息解码器可以被认为是经验广义最大后验解码器。对于具有任意记忆的信道，随机编码指数大于其CDMC对应物。这项研究的应用包括水印，数据隐藏，通信中存在的部分已知的伪造者，和问题，如广播信道，所有这些都涉及的基本思想的装箱。
2006-12-28 cs.IT math.IT
Expansion coding: Achieving the capacity of an AEN channel
提出了一种在扩展上编码的一般方法，它允许将在连续信道上编码的高度非平凡问题简化为更简单的离散问题。更具体地说，重点是加性指数噪声（AEN）信道，其中（二进制）扩展的（指数）噪声随机变量被认为是。证明了展开式中的每个随机变量都对应于独立的Bernoulli随机变量。因此，（底层信道的）扩展级别中的每一个对应于二进制对称信道（BSC），并且编码问题被简化为在满足信道输入约束的同时在这些并行信道上进行编码。该优化公式被表述为可实现的速率结果，对于该结果，示出了输入分布的特定选择以实现任意接近于高SNR状态中的信道容量的速率。值得注意的是，该方案允许使用最初为BSC设计的代码，用于AEN信道的低复杂度容量实现代码。扩展到不同的信道模型和其他编码问题的应用进行了讨论。
2012-02-08 cs.IT math.IT
Achievability Bounds of Coding with Finite Blocklength for Gaussian Broadcast Channels
EURECOM（欧洲通信学院）
本文提出有限块长下高斯广播信道中dirty paper coding的两种可实现性界限，包括依赖测试界限的广播适应版本和用户最大码书大小的κβ下界。
2026-02-19 cs.IT math.IT
Joint Source-Channel Coding for Broadcast Channel with Cooperating Receivers
众所周知，与点到点信道相反，分离的信源和信道编码通常对于在多用户信道上发送相关信源不是最佳的。在一些工作中，联合信源-信道编码已经被研究用于某些特定的多用户信道;即，多址接入信道（MAC）和广播信道（BC）。在本文中，我们得到了一个充分条件，传输任意相关的源在一个离散的无记忆BC与合作的接收器，其中接收器被允许通过一对噪声的合作链路交换消息。可以看出，我们的结果是以前的一般形式，并包括他们作为其特殊情况。
2015-08-17 cs.IT math.IT
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
Duality between source coding with quantum side information and c-q channel coding
在本文中，我们建立了一个有趣的对偶两个不同的量子信息处理任务，即，经典的信源编码与量子边信息，信道编码的c-q信道。对偶关系的最佳误差指数，这两个任务，推广的经典结果Ahlswede和Dueck。我们建立的对偶性在操作层面上，并在水平上的熵量表征这些指数。对于后者，对偶性由一个精确的关系给出，而对于前者，对偶性表现在以下意义上：一个任务的最佳编码策略可以用来构造另一个任务的最佳编码策略。一路上，我们推导出的误差指数上的约束c-q信道编码与恒定的组合码，这可能是独立的利益。
2018-09-28 cs.IT math.IT quant-ph
Two-Way Source-Channel Coding
提出了一种自适应有损联合信源-信道编码（JSCC）方案，用于在两端离散无记忆双向信道（DM-TWC）上发送相关信源。其主要思想是通过自适应编码机制耦合终端的独立操作，该机制可以减轻由同时信道传输引起的交叉干扰，并同时利用信源的相关性来减少端到端重构失真。我们的自适应JSCC方案不仅包含现有的有损编码方法的双向同时通信，但也提高了它们的性能。此外，我们推导出我们的双向有损传输问题的外边界，并建立在一些特殊的设置完整的JSCC定理。在这些特殊情况下，一种非自适应的分离信源-信道编码（SSCC）方案获得了最佳性能，从而简化了信源-信道通信系统的设计。
2020-06-26 cs.IT math.IT
Robust Gaussian Joint Source-Channel Coding with a Staircase Distortion-Noise Profile
实现失真噪声分布所需的最小能量，即，指示每个信道噪声电平的最大允许失真值的函数。本文研究了高斯信源在高斯信道中鲁棒传输时，达到失真噪声轮廓所需的最小能量。我们提供了上限的最小能量行为的阶梯轮廓使用我们提出的编码方案。相反，利用一个家庭的下界最初得出的广播信道的功率约束，最小所需的能量是下界的阶梯状分布。
2020-01-25 cs.IT math.IT
Lecture Notes on Channel Coding
这些关于信道编码的课堂讲稿是为电气工程研究生的一学期课程而编写的。第一章回顾了信道编码的基本问题。第2-5章分别讨论线性分组码、循环码、Reed-Solomon码和BCH码。这些注释是独立的，并且是为了用数学严谨性推导出所呈现的结果而编写的。这些笔记总共包含68个家庭作业问题，其中20%需要计算机编程。
2016-07-04 cs.IT math.IT
