Rethinking the fundamental performance limits of integrated sensing and communication systems
本文针对带限连续时间通感一体化系统建立统一信息模型，提出感知互信息指标并刻画通信—感知性能权衡区域，揭示波形偏好与时频资源分配规律。
2024-07-04 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Sensing and Communication Meets Smart Propagation Engineering: Opportunities and Challenges
本文从协同视角研究ISAC与智能传播工程，分析智能表面、流体天线和无人机对传播的调控及ISAC感知辅助环境配置的互惠作用，并通过仿真验证性能增益。
2024-02-28 cs.IT eess.SP math.IT
Sensing Mutual Information with Random Signals in Gaussian Channels
本文针对高斯信道中随机信号的感知互信息，推导其闭式表达式，并利用流形优化设计预编码器，以提升集成感知与通信系统的感知性能。
2023-11-13 cs.IT eess.SP math.IT
Tri-Hybrid Beamforming Design for Large-Scale MIMO ISAC Systems
University of Oulu（奥卢大学）；Korea University（高丽大学）；Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
针对大规模MIMO ISAC系统，提出三混合波束成形架构，通过加权多目标优化联合提升通信和速率与感知互信息，以低复杂度迭代算法求解，显著提高能效，仅轻微牺牲性能。
2026-09-18 cs.IT math.IT
Deterministic-Random Tradeoff of Integrated Sensing and Communications in Gaussian Channels: A Rate-Distortion Perspective
集成传感和通信（ISAC）被认为是未来无线网络的关键技术。为了揭示ISAC系统的基本性能限制，本文从率失真的角度研究了矢量高斯信道下感知和通信（S&C）之间的确定性-随机权衡。我们将ISAC信号建模为携带信息的随机矩阵，其实现对于感测接收器是完全已知的，但对于通信接收器是未知的。我们描述了感知互信息条件下的随机ISAC信号，并表明它提供了一个普遍的下限失真度量的感知。此外，我们证明了失真下界最小化，如果样本协方差矩阵的ISAC信号是确定的。然后，我们提供我们的理解的主要结果，通过解释无线传感作为非合作源信道编码，并揭示了确定性随机权衡的S&C ISAC系统。最后，通过分析目标响应矩阵估计的具体实例，给出了失真界可拓性的充分条件。
2023-01-04 cs.IT eess.SP math.IT
Waveform Design for MIMO-OFDM Integrated Sensing and Communication System: An Information Theoretical Approach
针对集成感知与通信系统中感知与通信性能指标差异的波形设计难题，采用互信息作为统一度量，推导考虑子载波和空间相关性的互信息，提出三类最优波形设计方案并经仿真验证，为性能均衡的 MIMO-OFDM ISAC 系统提供闭式设计依据。
2023-10-09 cs.IT eess.SP math.IT
Movable Antenna Aided Full-Duplex ISAC System with Self-Interference Mitigation
针对全双工ISAC系统的自干扰问题，提出基于FP和AO的联合优化算法及PSO初始位置优化算法，利用可移动天线位置灵活性提升SIC能力与系统整体性能。
2025-05-20 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Antenna Position and Beamforming Optimization with Self-Interference Mitigation in MA-ISAC System
针对全双工单基地MA-ISAC系统，提出联合优化天线位置与收发波束成形的AO算法，通过KKT闭式解和CFGS抑制近场自干扰，显著提升通信与感知性能。
2025-05-14 cs.IT eess.SP math.IT
Sensing Mutual Information for Communication Signal with Deterministic Pilots and Random Data Payloads
School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学网络空间安全学院）；School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；School of Electrical, Computer, and Telecommunications Engineering, University of Wollongong（伍伦贡大学电气、计算机和电信工程学院）；Division of Integrative Systems and Design and the Department of Electronic and Computer Engineering, the Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学集成系统与设计分部及电子与计算机工程系）
本文研究了在确定性导频和随机数据载荷共同存在的通信信号中，通过随机矩阵理论推导感知互信息并设计预编码方案，以提高ISAC系统的感知性能。
2026-01-16 cs.IT math.IT
Performance Bounds and Optimization for CSI-Ratio based Bi-static Doppler Sensing in ISAC Systems
针对ISAC双基地感知中的时钟异步问题，本文推导了基于CSI比值的多普勒感知闭式CRB及其近似，揭示了物理参数影响，并提出噪声与干扰受限场景下的波形优化策略，显著提升低速目标感知精度。
2024-01-17 cs.IT eess.SP math.IT
Gamma-Distributed Geometric Constellation for ISAC: Design and Analysis
Villanova University（维拉诺瓦大学）；Southern Illinois University（南伊利诺伊大学）
本文提出了一种新的伽马分布几何星座设计框架，用于集成感知与通信。通过粒子群优化解决优化问题，结合通信的符号错误率联合界和感知参数估计的CRB界，展示出与端到端神经网络设计相比，参数更少且无需训练数据的竞争力。
2026-04-24 cs.IT math.IT
ISAC with Backscattering RFID Tags: Beamforming and Codebook Design
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
本文研究了整合感知与通信的系统，通过反向散射RFID标签实现波束成形与码本设计，以优化标签探测与通信性能。
2026-11-13 cs.IT eess.SP
Sensing for Communication: RIS-Assisted ISAC Coordination Gain Enhancement With Imperfect CSI
本文提出RIS辅助的感知增强通信机制R-SACE，在不完美CSI下联合优化时空资源以最大化平均系统吞吐量，并设计定点迭代算法求解非凸概率混合优化问题，仿真验证其性能优于基准方案。
2025-03-16 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning-based Design of Uplink Integrated Sensing and Communication
针对6G上行ISAC中感知与通信的资源共享干扰问题，本文联合设计感知发射波形和通信接收波束赋形，并通过等价变换与深度学习方案求解非凸优化问题，提升整体性能。
2024-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Coverage and Rate Analysis for Integrated Sensing and Communication Networks
本文提出广义随机几何框架分析ISAC网络，计算资源约束下传感与通信的覆盖率和遍历速率，揭示双功能耦合效应，数值验证表明基站密度增加显著提升ISAC覆盖率。
2024-03-22 cs.IT eess.SP math.IT
Information-Theoretic Limits of Integrated Sensing and Communication with Correlated Sensing and Channel States for Vehicular Networks
在连接的车辆网络中，具有能够感知周围环境并相互交换消息以实现自动化和协调目的的车辆节点是至关重要的。为此，综合传感和通信（ISAC），结合传感和通信系统，共同利用它们的资源，追求互利，出现了一个新的成本效益的解决方案。在ISAC中，硬件和频谱共享导致感测和通信性能之间的基本权衡，除了具有相同感测和信道状态以及接收器处的完美信道状态信息（CSIR）的非常简单的情况之外，这还没有被很好地理解。在本文中，一个通用的点对点ISAC模型提出的情况下，感知状态是不同的，但相关的信道状态，CSIR不一定是完美的。对于所考虑的模型，最佳权衡的特征在于由一个容量失真函数，量化的最佳通信速率为一个给定的感测失真约束的要求。提出了一种迭代算法来计算这种权衡，并构造了一些非平凡的例子来证明ISAC的好处相比，基于分离的方法。
2022-05-04 cs.IT math.IT
Formal Limitations on the Measurement of Mutual Information
Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究院）；Rutgers University（罗格斯大学）
从有限的数据中测量互信息是困难的。最近的工作考虑变分方法最大化的下限。在本文中，我们证明了严重的统计局限性是固有的任何方法来衡量互信息。更具体地说，我们证明了任何分布自由的高置信下限互信息估计从N个样本不能大于O（ln N）。
2020-05-20 cs.IT cs.LG math.IT
Information-Theoretic Limits of Fluid Antenna-Aided ISAC with Representation Information Constraints
University College London（伦敦大学学院）；Kyung Hee University（庆熙大学）；Hong Kong Metropolitan University（香港都会大学）
本文研究了AI限制下流体天线辅助的集成感知与通信系统的基本限制，揭示了AI瓶颈对通信和感知性能的影响，并推导了容量-失真区域及性能界限。
2026-10-12 cs.IT math.IT
Noncoherent ISAC over Block-Fading Channels: Asymptotic Performance Analysis
Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
研究严格非相干条件下集成感知与通信（ISAC）系统的极限性能和最优信号分布设计，在高SNR下提出感知诱导速率损失度量并优化空间功率分配，在低SNR下发现感知与通信目标可完美对齐。
2026-06-15 cs.IT math.IT
Beamforming Design and Multi-User Scheduling in Transmissive RIS Enabled Distributed Cooperative ISAC Networks with RSMA
本文提出一种基于透射式RIS和RSMA的分布式协作ISAC网络，通过构建最大化最小雷达互信息的非凸优化问题来联合设计波束成形与用户调度，并采用共识ADMM框架解耦求解，有效提升了通信总速率和感知性能，同时降低了算法复杂度。
2024-11-17 cs.IT math.IT
On the Fundamental Tradeoff of Joint Communication and QCD: The Monostatic Case
Department of Electrical Engineering and Computer Science, Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院电气与计算机工程系）
本文提出了一种联合通信与快速变化检测的编码策略，通过动态反馈优化通信与检测的权衡，揭示了ISAC系统设计中的最优 tradeoff 方法。
2025-12-09 cs.IT math.IT
Intelligent Surface Empowered Sensing and Communication: A Novel Mutual Assistance Design
针对车载网络中车辆回波信号微弱影响精确定位的问题，提出配备智能表面车辆的互助方案，通过感知辅助相移设计与通信辅助高精度感知实现共赢，并推导闭式表达式、提出基于多块的最优算法，显著扩大了感知与通信的性能折中边界。
2023-05-21 cs.IT eess.SP math.IT
RIS-Assisted Communication Radar Coexistence: Joint Beamforming Design and Analysis
集成传感与通信（ISAC）被认为是未来无线通信最有前途的技术之一。然而，通信雷达共存系统中的相互干扰是不容忽视的。受可重构智能表面（RIS）研究的启发，提出了一种双RIS辅助共存系统，其中部署两个RIS以增强通信信号并抑制相互干扰。我们的目标是联合优化RISs和雷达的波束形成，以最大限度地提高通信性能，同时保持雷达检测性能。研究的问题是具有挑战性的，因此，我们把它转化为一个等价的，但更容易处理的形式，通过引入辅助变量。然后，我们提出了一个基于惩罚对偶分解（PDD）的算法来解决由此产生的问题。此外，我们考虑了两种特殊情况：大雷达发射功率的情况下，低雷达发射功率的情况下。对于前者，我们证明了波束形成设计只取决于通信信道，相应的最优联合波束形成策略可以得到封闭形式。对于后者，我们通过块坐标下降（BCD）方法最大限度地减少相互干扰。通过结合这两种情况的解决方案，一个低复杂度的算法也被开发出来。最后，仿真结果表明，基于PDD和低复杂度的算法优于基准算法。
2022-01-19 cs.IT eess.SP math.IT
Bidirectional Integrated Sensing and Communication: Full-Duplex or Half-Duplex?
本文提出双向ISAC系统，针对窄带和宽带场景设计全双工与半双工操作及波束成形优化算法，揭示了感知干扰对双工性能的影响及信号复用差异。
2024-01-03 cs.IT math.IT
Mutual information, matroids and extremal dependencies
本文证明了拟阵的秩函数可用“互信息函数”表示当且仅当拟阵是二元拟阵。所考虑的互信息函数是测量多址信道（MAC）的输入（二进制均匀）和输出之间的信息量的函数。此外，它示出的MAC的互信息功能是整数值是“等同于”的线性确定性MAC，在这个意义上说，它基本上包含在输出没有更多的信息比一些线性形式的输入。这些笔记把重点放在连接之间的互信息泛函和秩函数在拟阵理论，而不假设先验知识对这两个问题。第一部分介绍了互信息泛函，第二部分介绍了拟阵理论的基本概念，第三部分将这两个主题联系起来。它还表明，熵拟阵在文献中研究对应的MAC拟阵的具体情况。
2010-12-21 cs.IT math.IT
Curse of Slicing: Why Sliced Mutual Information is a Deceptive Measure of Statistical Dependence
Applied AI Institute（应用人工智能研究所）；Institute of Numerical Mathematics, RAS（俄罗斯科学院数值数学研究所）
该研究指出切片互信息在衡量统计依赖性时存在欺骗性，易受数据操纵影响，且在某些情况下表现不如相关系数。
2025-12-09 cs.IT cs.LG math.IT
The Road to Next-Generation Multiple Access: A 50-Year Tutorial Review
这篇教程综述梳理了50年来多址接入技术的发展，涵盖功率域NOMA、空间域多址方案、NOMA在通感一体化中的应用及与新兴技术融合的挑战与机遇，为下一代多址接入研究指明方向。
2024-10-06 cs.IT eess.SP math.IT
Measuring Information from Moments
我们调查的问题表示信息措施的基本随机变量的时刻。首先，我们推导出多项式近似的条件期望算子。然后，我们应用这些近似来约束多项式估计器实现的最佳均方误差-这里称为PMMSE。在高斯信道中，当且仅当输入是高斯或常数时，PMMSE与最小均方误差（MMSE）一致，即，当且仅当给定输出的信道的输入的条件期望是次数至多为1的多项式。通过将PMMSE与I-MMSE关系相结合，我们导出了用于信息度量的新公式（例如，微分熵、互信息），其根据基础随机变量的矩给出。作为一个应用，我们引入估计的信息措施，从数据通过近似的时刻在我们的公式的样本矩。这些估计被证明是渐近一致的，并具有理想的性质，例如，当用于估计互信息时，对仿射变换的不变性。
2021-09-01 cs.IT math.IT math.PR
On dynamic mutual information for bivariate lifetimes
我们认为动态版本的互信息的寿命分布，重点是过去的生命期，剩余寿命和混合寿命在不同的时刻评估。这允许研究多组分系统，通过测量可能具有不同年龄的两个组分的条件寿命的依赖性。我们提供了一些界限，并调查互信息的剩余寿命内的时间转换指数模型（在无界和截断寿命的假设下）。此外，参考随机样本的顺序统计量，我们明确评估的最小值和最大值之间的互信息，在不同的时间检查的条件下，并表明它是分布自由。最后，我们开发了一种基于Copula的方法，旨在以另一种方式表达过去和剩余双变量寿命的动态互信息。
2016-05-07 cs.IT math.IT math.PR
Measuring Dependencies of Order Statistics: An Information Theoretic Perspective
考虑从某个已知的抽样分布$P_X$独立且同分布地抽取的随机样本$X_1 , X_2 , ..., X_n$。令$X_{(1)} \le X_{(2)} \le ... \le X_{(n)}$表示样本的顺序统计量。本文的第一部分主要讨论具有可逆累积分布函数的分布。在此假设下，建立了一个与分布无关的性质，表明顺序统计量的联合分布与顺序统计量的乘积分布之间的$f$ -散度不依赖于原始抽样分布$P_X$ .此外，它示出的顺序统计量的两个子集之间的互信息也满足分布的自由属性，即它不依赖于$P_X$。此外，$X_{(r)}$和$X_{(m)}$之间的去耦率（即，互信息接近零的速率）被表征用于$(r,m)$的各种选择。本文的第二部分考虑了一个离散分布族，它不满足本文第一部分中的假设。与第一部分的结果相比，它表明，在离散设置，顺序统计量之间的互信息依赖于抽样分布$P_X$。尽管如此，第一部分的结果仍然可以用作解耦率的上限。
2020-09-25 cs.IT math.IT math.ST
Understanding Probe Behaviors through Variational Bounds of Mutual Information
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
该研究构建基于信息论的数学框架，将线性探针与互信息变分界关联以等价线性探针和微调，解释逐层性能凸性现象，提出表示优劣衡量标准，并在自监督语音模型上验证结论。
2023-12-15 cs.IT cs.LG eess.AS
InfoNet: Neural Estimation of Mutual Information without Test-Time Optimization
提出神经网络 InfoNet，利用注意力机制和大规模模拟训练直接估计数据流互信息，规避测试时优化，实现实时高效、可微且保序的互信息估计。
2024-02-15 cs.IT math.IT
Mutual Information and Conditional Mean Prediction Error
互信息对于测量变量之间的统计相关性以及对于通过信令和通信机制来量化信息传递是根本重要的。然而，评估这种机制的物理模型并根据数据进行可靠的估计可能具有挑战性。此外，它与更广为人知的统计程序的关系仍然知之甚少。在这里，我们探索新的连接之间的互信息和基于回归的依赖措施，$ν^{-1}$，利用的条件均值预测误差的二阶矩矩阵的行列式。我们研究$ν\rightarrow0$的收敛性，并建立了$\mathrm{log}(ν^{-1/2})$形式的互信息和容量的下界。该界限比基于Pearson相关性的下限和使用平均均方-出错率失真参数导出的下限更严格。此外，他们的估计是可行的，使用非参数回归技术。作为一个例子，我们提供了自举置信区间的下限，通过使用一个复合估计，大大提高了互信息的基础上$k$ -最近邻估计单独的推断。
2014-07-26 cs.IT math.IT math.PR
Measuring Learned Equivariance: An Information Theoretic Approach
Khoury College of Computer Sciences（科里计算机科学学院）；Northeastern University（东北大学）
该研究提出一种基于信息论的方法，通过归一化互信息（NMI）和中心核对齐（CKA）测量神经网络的学习等变性，实验显示数据增强可提升变换一致性，无需恢复隐藏变换规则即可探测等变性。
2026-10-14 cs.AI cs.IT cs.LG
Hypothesis Testing under Mutual Information Privacy Constraints in the High Privacy Regime
假设检验是一种统计推断框架，用于确定给定数据集的一组可能分布中的真实分布。隐私限制可能要求数据的管理者或受访者自己只有在应用随机隐私机制后才能与测试共享数据。这项工作认为，互信息（MI）的隐私度量测量泄漏。此外，受Alfreff-Stein引理的启发，选择输出（由隐私机制产生）的分布对之间的相对熵作为效用度量。对于这些指标，目标是找到二元和多元假设测试的最佳隐私-效用权衡（PUT）以及相应的最佳隐私机制。重点是高隐私制度，欧几里得信息理论近似的二进制和多进制的PUT问题。近似问题的解决方案澄清了基于MI的隐私度量与其可能性成反比地保留源符号的隐私。
2017-04-26 cs.IT math.IT
Causal Entropy and Information Gain for Measuring Causal Control
Utrecht University（乌得勒支大学）
针对现有可解释机器学习方法及信息论特征选择缺乏因果性的问题，提出因果熵与因果信息增益度量以衡量特征对结果的因果控制能力，推导相关基础结论并验证其在特征选择中优于标准互信息，助力因果领域可解释方法开发。
2024-01-26 cs.IT cs.LG math.IT
Measuring Quantum Information Leakage Under Detection Threat
提出温和量子泄漏作为窃听者规避检测场景下的信息泄漏度量，满足公理并受全局去极化噪声抑制，基于非对称近似克隆给出下界，以BB84编码示例验证。
2024-03-18 cs.CR cs.IT cs.SY
Mutual-Information Based Optimal Experimental Design for Hyperpolarized $^{13}$C-Pyruvate MRI
从超极化（HP）MRI测量中恢复的一个关键参数是用于测量肿瘤代谢的表观乳酸盐-乳酸盐交换率$k_{PL}$。本文提出了一种基于信息论的最优实验设计（OED）方法，该方法可以最大限度地减少从HP-MRI测量中恢复的速率参数$k_{PL}$的不确定性。采用互信息（MI）来测量HP测量的关于丙酮酸转化为乳酸的一级交换动力学的信息含量。相对于互信息优化脉冲序列采集的翻转角。此外，空间变化的模型（高保真度）的基础上块Torrey方程提出并用作控制。时变翻转角方案导致更高的参数优化，与恒定翻转角方案相比，可以进一步提高互信息的量化值。然而，恒定翻转角方案导致最佳的准确度和精度时，考虑从噪声损坏的数据的推断。对于这里检查的特定MRI数据，丙酮酸和乳酸翻转角分别为35度和28度，在参数恢复的准确度和精密度方面是最佳选择。此外，从高保真模型生成的数据中恢复速率参数$k_{PL}$突出了血管源的扩散和强度对恢复的速率参数的影响。由于HP-MRI的现有药代动力学模型不考虑空间变化，因此优化的设计参数在更一般的3D设置中可能不是完全最佳的。
2022-07-07 cs.IT math.IT physics.bio-ph
