Probabilistic Temporal Shaping for Level-Constrained Signaling on Bandlimited Additive White Gaussian Noise Channels
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Technion—Israel Institute of Technology（以色列理工学院）
针对带限加性高斯白噪声信道的电平约束信号传输问题，采用概率时域成形推导新容量下界，最优成形密度满足可逆性要求，两种PTS方案分别实现1.94 dB和1.64 dB的高信噪比增益。
2026-08-11 cs.IT math.IT
Design of Protograph Codes for Additive White Symmetric Alpha-Stable Noise Channels
原型图低密度奇偶校验（LDPC）码具有编解码复杂度低、错误平层性能好等优点，已成功应用于各种通信和数据存储信道中。在本文中，我们设计的原模图LDPC码的通信系统中的脉冲噪声，这是建模为加性白对称α稳定噪声（AWSaSN）信道。首先，我们提出了一种新的基于模拟的原模图外部信息传输（P-EXIT）分析，推导出迭代解码阈值的原模图代码。通过进一步应用渐近权重分布（AWD）分析，我们设计了新的原型码的AWSaSN信道。理论分析和仿真结果都表明，与现有的AR 4JA码、针对AWGN信道优化的非规则码以及针对AWSaSN信道优化的非规则码相比，所提出的原模图码具有更好的出错率性能。
2019-04-30 cs.IT math.IT
On the MMSE Estimation of Norm of a Gaussian Vector under Additive White Gaussian Noise with Randomly Missing Input Entries
本文考虑了根据在向量的许多条目是\emph{missed}并且仅保留$K\ (0\le K\le n)$条目并且其他条目设置为$0$之后进行的有噪测量来估计$n$维随机高斯向量的$l_2$范数的任务。具体而言，我们评估的最小均方误差（MMSE）估计的$l_2$范数的未知高斯向量进行测量下的加性高斯白噪声（AWGN）的向量数据丢失后，并推导出相应的均方误差（MSE）的表达式。我们发现，当$K/n$保持不变时，相应的MSE由$n$归一化后趋于$0$为$n\to \infty$。此外，当AWGN噪声的方差趋向于$0$或$\infty$时，推导了MSE的表达式。这些结果推广了Dytso等人的\cite{dytso2019estimating}的结果，其中考虑了$K=n$的情况，即在不考虑数据缺失现象的情况下，由AWGN噪声下的测量值导出随机高斯向量范数的MMSE估计。
2020-10-16 cs.IT math.IT
McLeish Distribution: Performance of Digital Communications over Additive White McLeish Noise (AWMN) Channels
本文的目的是提出和统计验证一个更一般的加性非高斯噪声分布，我们称之为McLeish分布，其随机性质可以模拟不同的脉冲噪声环境中常见的实践中遇到的，并提供了一个强大的替代高斯噪声分布。特别是，在文献中首次建立了McLeish分布的规律，并通过得到其PDF、CDF、互补CDF（C $^2$ DF）、MGF和高阶矩的封闭形式表达式，由此导出了McLeish分布和的规律.此外，对于复随机信号的包络相关的某些问题，我们将McLeish分布扩展到复McLeish分布，从而提出了具有封闭形式的PDF，CDF，MGF和高阶矩的圆形/椭圆对称（CS/ES）复McLeish分布。为了将一维分布推广到多维分布，我们发展并提出了多元McLeish分布和多元复CS/ES（CCS/CES）McLeish分布，它们具有解析易处理的封闭形式PDF，CDF，C $^2$ DF和MGF.除了所提出的McLeish分布框架和实际的说明，我们从理论上研究和证明的McLeish分布的存在性，在通信系统中的加性噪声。因此，我们引入加性白麦克利什噪声（AWMN）信道。对于AWMN信道上的相干/非相干信令，我们提出了MAP和ML符号判决的新表达式，从而获得了二进制调制方案的BER和各种M进制调制方案的SER的封闭形式的表达式。此外，我们验证了我们的新的BER/SER表达式的有效性和准确性与一些选定的数值例子和一些基于计算机的模拟…
2020-03-05 cs.IT math.IT
Covert Communication over Two Types of Additive Noise Channels
我们扩展了以前的结果在加性高斯白噪声信道上的隐蔽通信到其他两种类型的加性噪声信道。第一种是具有记忆的高斯信道，其中噪声序列是具有任意可逆协方差矩阵的高斯向量。我们表明，在这样一个通道上的隐蔽通信的基本限制是相同的白色通道，即，无记忆的高斯噪声我们考虑的第二种类型的通道是一个无记忆的广义高斯噪声。对于这样一个通道，我们证明了一个一般的上限上的主导项在最大数目的nats，可以隐蔽地沟通，在n个通道使用。当广义高斯噪声分布的形状参数p在区间（0，1]内时，我们还证明了一个匹配下界。
2023-03-21 cs.IT math.IT
Toward 6G Downlink NOMA: CRC-Aided GRAND for Noise-Resilient NOMA Decoding in Beyond-5G Networks
Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学）；TÜBİTAK BİLGEM（土耳其科学技术研究委员会工业技术研究所）
本文提出一种基于CRC的GRAND解码方法，用于改进超5G网络中抗噪声的NOMA下行通信，通过减少误差传播和提高吞吐量来提升性能。
2025-12-18 cs.IT math.IT
On the Relationships Between Average Channel Capacity, Average Bit Error Rate, Outage probability and Outage Capacity over Additive White Gaussian Noise Channels
在无线通信理论中，平均性能度量（APM）被广泛用于量化各种衰落环境下各种场景下的性能增益/损害，并理解设计/实现过程中产生的因素如何影响系统性能。据我们所知，在文献中尚未发现这些杀伤人员地雷之间的相互关系。在本文中，受到Verdu等人工作的启发。[1]，我们提出可以使用其他APM而不是使用端到端SNR分布来计算一个APM。特别是，使用Lamperti变换（LT），我们提出了一个易于处理的方法，我们称之为基于LT的APM分析，以确定任何两个给定的APM之间的关系，使它是无关的SNR分布。在此基础上，提出了平均信道容量（ACC）、平均出错率（ABER）和中断概率/容量（OP/OC）之间的关系，并给出了在衰落环境下如何由ABER性能求ACC和由ACC性能求OP/OC的方法。我们证明，任何通信系统的ACC可以评估经验，而不使用端到端的SNR分布。我们考虑一些数值例子和模拟来验证我们新推导的关系。
2019-10-12 cs.IT math.IT
Dirty Paper Arbitrarily Varying Channel with a State-Aware Adversary
在本文中，我们采取了任意变化的通道（AVC）的方法来研究的问题，写在一个肮脏的纸上存在的对手。我们考虑一个加性白高斯噪声（AWGN）信道与加性白高斯状态，其中的状态是已知的非因果编码器和对手，但不是解码器。我们确定的随机编码容量下的最大错误概率准则的AVC。有趣的是，它表明，干扰对手无视的状态知识，选择一个白色的高斯信道输入，这是独立的状态。
2015-04-16 cs.IT math.IT
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
Submodularity of Mutual Information for Multivariate Gaussian Sources with Additive Noise
本文证明了在非退化多元高斯分布假设下，网络状态与受加性高斯白噪声影响的k个节点子集之间的互信息具有子模性和非递减性，为传感器布置提供了理论依据。
2024-09-05 cs.IT math.IT
On Continuous-Time White Phase Noise Channels
本文提出并讨论了加性高斯白噪声（AWGN）信道中存在白（无记忆）相位噪声时的连续时间模型。它示出，对于线性调制的波特采样滤波器的输出匹配的成形波形表示一个足够的统计。分析表明，相位噪声信道具有与AWGN信道相同的信息速率，但对平均信噪比有惩罚，惩罚的量取决于相位噪声统计。
2014-04-28 cs.IT math.IT
Deterministic Identification over Additive Gaussian Channels
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；BMFTR Research Hub 6G-life（德国巴伐利亚未来基金会技术研究中心 6G-life）；Munich Center for Quantum Science and Technology (MCQST)（慕尼黑量子科学与技术中心）；Munich Quantum Valley (MQV)（慕尼黑量子谷）
本文针对加性高斯信道的确定性识别容量未知的问题，引入新视角并结合格理论，建立了其确定性识别容量的紧界，为未来通信系统提供了理论支撑。
2026-10-14 cs.IT math.IT
Worst-case Design for RIS-aided Over-the-air Computation with Imperfect CSI
空中计算（AirComp）在物联网（IoT）应用中通过传感器的并发传输在接收器处实现快速无线数据聚合。为了进一步提高AirComp在不利的传播信道条件下的性能，我们考虑了可重构智能表面（RIS）辅助AirComp系统中的计算失真最小化问题。特别是，我们考虑了信道状态信息（CSI）的加性有界不确定性和总功率约束，并通过最小化均方误差（MSE）从最坏情况鲁棒性的角度联合优化收发器（Tx-Rx）和RIS相位设计计算。为了解决这个棘手的非凸问题，我们开发了一个有效的交替算法，其中两个解决方案的强大的子问题和联合设计的Tx-Rx和RIS得到封闭的形式。仿真结果验证了该方法的有效性。
2022-06-14 cs.IT eess.SP math.IT
Eliminating Impulsive Noise in Pilot-Aided OFDM Channels via Dual of Penalized Atomic Norm
在本文中，我们提出了一种新的估计导频辅助正交频分复用（OFDM）信道在加性高斯和脉冲扰动环境。在高速通信系统中，由于人为噪声的影响，传感器可能会失效，导致大量的测量数据受到脉冲噪声的干扰。高功率脉冲噪声通常是OFDM系统的一个障碍，因为有价值的信息将完全丢失。为了克服这个问题，一个目标函数的基础上惩罚原子范数最小化（PANM），以促进时间色散信道和脉冲噪声的稀疏性。相应的PANM的对偶问题，然后转换为易处理的半定规划。它表明，人们可以同时估计的时间色散信道在一个连续的字典和脉冲噪声的位置使用的对偶问题。几个数值实验进行了评估所提出的估计器的性能。
2019-08-21 cs.IT eess.SP math.IT
Semantic-Aided Iterative Decoding for Uplink Non-Orthogonal Transmission
School of Electrical and Computer Engineering, The University of Sydney（悉尼大学电气与计算机工程学院）
本文提出语义辅助迭代解码（Sem-IR）方案，结合ByT5语言模型与物理层迭代，在8dB时较无语义反馈的NOMA将块错误率降低一个数量级，性能优于TDMA。
2026-08-11 cs.IT math.IT
Distributed Estimation of a Parametric Field Using Sparse Noisy Data
参数物理场的分布估计问题被描述为极大似然估计问题。加性高斯白噪声会使传感器观测值失真。在数据传输之前，每个传感器将其观测量化为$M$级别。量化后的数据通过并行加性白高斯信道传输到融合中心进行联合估计。提出了一种估计未知参数的期望最大化迭代算法，并将其线性化后用于数值分析。数值例子提供的情况下的场建模为高斯钟。分析了积分均方误差与量化层数、网络中传感器数目以及观测和传输信道信噪比的关系。
2012-09-20 cs.IT math.IT
Identification over Additive Noise Channels in the Presence of Feedback
我们分析了确定性的消息识别通过信道与非离散加性白噪声和无噪声反馈链路下的平均功率和峰值功率的限制。识别任务是后香农理论的一部分。为了提高某些应用的信息传输效率，考虑香农方法之外的通信系统是有用的。我们提出了一个编码方案，首先产生无限的共同随机发送者和接收者之间。如果信道具有正的消息传输反馈能力，对于给定的错误阈值和足够大的块长度，则使用该公共随机性来构造任意大的确定性识别码。特别是，确定性识别反馈能力是无限的，无论缩放（指数，双指数等）。选择能力定义。显然，如果除了使用反馈之外还允许随机编码，则这些结果继续保持。
2022-02-17 cs.IT math.IT
On Parameter Optimization and Reach Enhancement for the Improved Soft-Aided Staircase Decoder
针对光纤通信中的阶梯码，提出了一种改进的软辅助比特标记算法。该算法被称为iSABM-SCC。在信道软信息的帮助下，iSABM-SCC解码器通过阈值来标记比特，以处理硬判决（HD）解码的误校正和失败。本文针对iSABM-SCC算法与HD码的可达信息速率（AIR）和光纤到达增强的差距，对算法的参数优化和性能分析进行了研究。我们在本文中表明，标记阈值和修改的组件解码的数量严重影响iSABM-SCC的性能，因此，它们需要仔细优化。在8进制脉冲幅度调制加性高斯白噪声信道中，采用优化的iSABM-SCC译码代替标准译码，在码率为0.74-0.87的情况下，与HD码的AIRs的差距可减小到0.26-1.02 dB。在光纤信道中，对于401 Gbps和468 Gbps之间的数据率，所获得的可达增加高达22%。
2021-05-12 cs.IT eess.SP math.IT
Large system analysis of a GLRT for detection with large sensor arrays in temporally white noise
本文讨论了一个经典的多天线GLRT测试，允许检测的存在下，一个已知的信号损坏的多径传播信道和未知的空间协方差矩阵的加性高斯白噪声的行为。该文件是集中在传感器的数量M是大的情况下，和相同的数量级的样本大小N，一个上下文，这是由大系统的渐近制度M去无穷大，N去无穷大，在这样的方式，M/N去c为c（0，无穷大）。本文的目的是研究在这种制度下的GLRT测试统计量的行为，并表明，相应的理论分析可以准确地预测的性能时，M和N是相同的数量级的测试。
2015-06-20 cs.IT math.IT
Feedback Capacity of the First-Order Moving Average Gaussian Channel
平稳高斯加性噪声信道的反馈容量一直是开放的，除了噪声是白噪声的情况。在这里，我们发现的反馈容量的平稳的一阶移动平均加性高斯噪声信道的封闭形式。具体地说，信道由$Y_i = X_i + Z_i,$ $i = 1, 2, ...,$给出，其中输入$\{X_i\}$满足功率约束，并且噪声$\{Z_i\}$是第一-本文证明了该信道的反馈容量为$Z_i = αU_{i-1} + U_i,$，其中$x_0$是方程$i = 0,1,....$的唯一正根，$ρ$是平均输入功率与平均输入功率之比将每次传输的噪声更新$U_i$的方差与噪声更新的方差进行比较。最佳编码方案与Schalkwijk和Kailath针对加性高斯白噪声信道的简单线性信令方案并行--发射机在通信开始时发送实值信息承载信号，随后通过线性平稳一阶自回归滤波器处理反馈噪声信号来细化接收机的误差。最大似然解码产生的错误概率在通信的持续时间内以双指数方式衰减。一阶移动平均高斯信道的这种反馈能力在形式上与Butman、Wolfowitz和Tiernan研究的一阶\emph{autoregressive}高斯噪声信道的最佳已知可实现速率非常相似，尽管后者的最优性尚未建立。
2005-09-02 cs.IT math.IT
On the Capacity of the AWGN Channel with Additive Radar Interference
本文研究了通信信道的容量，除了加性高斯白噪声，也遭受干扰所造成的共存的雷达传输。雷达干扰（短占空比和更宽的带宽比预期的通信信号）被建模为一个附加项，其幅度是已知的和恒定的，但其相位是独立的，在每个信道使用相同的均匀分布。在标准平均功率约束下，实现输入分配的容量具有独立的模和相位。相位在$[0,2π]$中均匀分布。模是离散的，有可数无穷多个质点，但在任何有界区间内只有200个质点。从数值计算，适当的复杂的高斯输入被认为是执行相当不错的弱雷达干扰。我们还表明，对于非常大的雷达干扰，容量等于$1/2\log (1 + S)$和一个适当的复杂的高斯输入实现it.It的结论是，雷达干扰的存在下的自由度损失的一半相比，没有雷达干扰的AWGN信道。
2017-01-30 cs.IT math.IT
Queueing Analysis for Block Fading Rayleigh Channels in the Low SNR Regime
无线衰落信道同时受到信道衰落和加性高斯白噪声（AWGN）的影响.结果，衰落信道不可能在不使用缓冲器的情况下支持恒定速率的数据流。在本文中，我们考虑在低信噪比（SNR）制度的信息传输在一个无限缓冲区辅助块瑞利衰落信道。我们的特点的信道的传输能力的固定队列长度分布，分组延迟，以及数据率。基于每个块中信道所提供服务的无记忆特性，我们将传输过程表示为离散时间离散状态$D/G/1$调度问题。所得到的结果提供了一个完整的块瑞利衰落信道的特性，并可以扩展到有限缓冲区辅助传输。
2017-12-14 cs.IT math.IT
Writing on a Dirty Paper in the presence of Jamming
在本文中，写在一个肮脏的纸上的干扰存在的问题进行了研究。我们考虑一个加性白高斯状态和加性对抗干扰的AWGN信道。假设状态对于编码器和干扰器是非因果已知的，但对于解码器不是。确定存在干扰时的信道容量。一个令人惊讶的结果是，这种能力是等于一个宽松的版本的问题，其中的状态也是已知的非因果关系的解码器的能力，证明。
2014-04-20 cs.IT math.IT
Design of LDPC Codes Robust to Noisy Message-Passing Decoding
研究了加性高斯白噪声信道下低密度奇偶校验（LDPC）码的消息传递译码问题。其中某些处理单元迭代地交换消息的消息传递解码器对于解码LDPC码是常见的。在这些解码器的硬件实现中，交换的消息通常受到内部噪声的影响。我们将内部解码器噪声建模为加性高斯白噪声（AWGN），使交换的消息降级。利用高斯近似的交换消息，我们进行了二维密度演化分析的噪声LDPC解码器。这使得可以跟踪交换的消息密度的均值和方差，并且因此在存在内部解码器噪声的情况下量化LDPC码的阈值。的数值和模拟结果，量化的性能损失，由于内部解码器的噪声。为了部分补偿这种性能损失，我们提出了一种简单的方法，基于EXIT图分析，设计鲁棒的非规则LDPC码。仿真结果表明，所设计的码确实可以补偿由于解码器内部噪声而造成的部分性能损失。
2015-06-01 cs.IT math.IT
Finite Blocklength Achievable Rates for Energy Harvesting AWGN Channels with Infinite Buffer
我们考虑一个加性白高斯信道，其中发射机由能量收集源供电。对于这样一个系统，我们提供了一个下界的最大码书在有限的代码长度，提高了以前已知的界限。
2016-01-26 cs.IT math.IT
On mutual information, likelihood-ratios and estimation error for the additive Gaussian channel
本文考虑了任意分布信号x通过一个附加的独立高斯白噪声w（y=x+w）观测的模型。导出了非因果估计量的最小均方误差与y和ω之间的似然比之间的新关系。其次是最近推导出的互信息I（x;y）和最小均方误差之间的关系的扩展版本。这些结果被应用到推导无限维版本的Fisher信息和de Bruijn身份。结果的推导是基于Malliavin演算。
2005-05-16 cs.IT math.IT math.PR
A Lower Bound on the Estimator Variance for the Sparse Linear Model
研究了基于线性变换和加性高斯白噪声的观测值的稀疏非随机向量估计的性能。利用再生核希尔伯特空间框架，对给定的可微偏置函数（包括无偏情况）和几乎任意的变换矩阵（包括压缩感知理论中考虑的欠定情况），给出了估计方差的一个新的下界.对于稀疏向量被高斯白噪声破坏的特殊情况，即，在没有线性变换和无偏估计的情况下，我们的下界改进了先前提出的界。
2010-09-17 cs.IT math.IT math.ST
