論文の概要: Channel Simulation: Finite Blocklengths and Broadcast Channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11666v2
- Date: Thu, 8 Jun 2023 08:07:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 20:01:02.913088
- Title: Channel Simulation: Finite Blocklengths and Broadcast Channels
- Title(参考訳): チャンネルシミュレーション:有限ブロック長と放送チャンネル
- Authors: Michael X. Cao, Navneeth Ramakrishnan, Mario Berta, Marco Tomamichel
- Abstract要約: 有限ブロック長系における共通ランダム性支援下でのチャネルシミュレーションについて検討する。
固定誤差耐性の最小シミュレーションコストについて,スムーズなチャネル最大値情報を線形プログラムのワンショット・コンバースとして同定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.35937589646518
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study channel simulation under common randomness-assistance in the
finite-blocklength regime and identify the smooth channel max-information as a
linear program one-shot converse on the minimal simulation cost for fixed error
tolerance. We show that this one-shot converse can be achieved exactly using
no-signaling assisted codes, and approximately achieved using common
randomness-assisted codes. Our one-shot converse thus takes on an analogous
role to the celebrated meta-converse in the complementary problem of channel
coding, and find tight relations between these two bounds. We asymptotically
expand our bounds on the simulation cost for discrete memoryless channels,
leading to the second-order as well as the moderate deviation rate expansion,
which can be expressed in terms of the channel capacity and channel dispersion
known from noisy channel coding. Our techniques extend to discrete memoryless
broadcast channels. In stark contrast to the elusive broadcast channel capacity
problem, we show that the reverse problem of broadcast channel simulation under
common randomness-assistance allows for an efficiently computable single-letter
characterization of the asymptotic rate region in terms of the broadcast
channel's multi-partite mutual information. Finally, we present a
Blahut-Arimoto type algorithm to compute the rate region efficiently.
- Abstract(参考訳): 本研究では,有限ブロック長系における共通ランダム性支援下でのチャネルシミュレーションについて検討し,スムーズなチャネル最大値情報を線形プログラムとして同定する。
このワンショットの逆は、符号なし補助符号を用いて正確に達成でき、ほぼランダム性支援符号を用いて達成できることを示す。
そこで,本稿では,チャネル符号化の相補的問題におけるメタ・コンバースに類似した役割を担い,この2つの境界間の密接な関係を見出す。
我々は、離散的なメモリレスチャネルのシミュレーションコストの限界を漸近的に拡大し、ノイズのあるチャネル符号化から知られているチャネル容量とチャネル分散を表現できる2次および適度な偏差率拡大へと導いた。
この技術は、離散的なメモリレス放送チャネルにも拡張できる。
難解な放送チャンネル容量問題とは対照的に,共通ランダム性・アシスタンス下での放送チャンネルシミュレーションの逆問題により,放送チャンネルの多成分相互情報の観点から,漸近レート領域の効率良く計算可能な一文字キャラクタリゼーションが可能となる。
最後に,レート領域を効率的に計算するためのblahut-arimoto型アルゴリズムを提案する。
関連論文リスト
- Maximal-Capacity Discrete Memoryless Channel Identification [37.598696937684245]
複数のメモリレスチャネル(DMC)の中で、最も高いキャパシティを持つチャネルを特定することの問題点を考察する。
キャパシティ推定器を提案し、推定器誤差の厳密な信頼境界を導出する。
BestChanIDと呼ばれるギャップ除去アルゴリズムを提案する。
NaiveChanSel と MedianChanEl の2つのアルゴリズムが導入された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T18:44:10Z) - Deep Reinforcement Learning for IRS Phase Shift Design in
Spatiotemporally Correlated Environments [93.30657979626858]
本稿では,チャネル相関と目的地動きを考慮したディープアクター批判アルゴリズムを提案する。
チャネルが時間的に相関している場合、コンバージェンスを抑制する方法において、関数近似を伴う状態表現にSNRを組み込むことが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T22:07:36Z) - Data-Driven Upper Bounds on Channel Capacity [4.974890682815778]
我々は、未知のアルファベット出力を持つメモリレスチャネルのキャパシティ上の上限を推定する問題を考える。
入力分布の最小化をチャネル出力の参照分布に置き換えた双対表現を利用する新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-13T06:59:31Z) - Discriminative Mutual Information Estimators for Channel Capacity
Learning [1.8275108630751837]
本稿では,任意の種類のメモリレスチャネルに対して,チャネル容量を自動的に学習する新しいフレームワークを提案する。
我々は、CORTICALと呼ばれる協調チャネルキャパシティ学習フレームワークに識別器を含める。
協調値関数の特定の選択がチャネルキャパシティ推定問題を解くことを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-07T09:03:40Z) - Model-Driven Deep Learning Based Channel Estimation and Feedback for
Millimeter-Wave Massive Hybrid MIMO Systems [61.78590389147475]
本稿では,ミリ波(mmWave)システムのモデル駆動深層学習(MDDL)に基づくチャネル推定とフィードバック方式を提案する。
無線周波数(RF)鎖の限られた数から高次元チャネルを推定するためのアップリンクパイロットオーバーヘッドを低減するために,位相シフトネットワークとチャネル推定器を自動エンコーダとして共同で訓練することを提案する。
MDDLに基づくチャネル推定とフィードバック方式は,最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-22T13:34:53Z) - Coherence dynamics induced by attenuation and amplification Gaussian
channels [0.0]
これらのチャネルが入力状態に導入したコヒーレンスダイナミクスについて検討する。
両チャネルのコヒーレンスにより,エントロピー生産を計算するための簡単な表現を記述する。
これは、ボソニックモードでの有限時間駆動として、量子熱力学における多くの過程をシミュレートするのに有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T01:21:03Z) - Deep Learning Based Antenna Selection for Channel Extrapolation in FDD
Massive MIMO [54.54508321463112]
大規模なマルチインプット多重出力(MIMO)システムでは、多数のアンテナが正確なチャネル状態情報を取得する上で大きな課題となる。
ニューラルネットワーク(NN)を用いて、アップリンクとダウンリンクチャネルデータセット間の固有の接続を捕捉し、アップリンクチャネル状態情報のサブセットからダウンリンクチャネルを外挿する。
アンテナサブセット選択問題について検討し、最高のチャネル外挿を実現し、NNのデータサイズを小さくする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-03T13:38:52Z) - Operation-Aware Soft Channel Pruning using Differentiable Masks [51.04085547997066]
本稿では,データ駆動型アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,操作特性を利用して,ディープニューラルネットワークを異なる方法で圧縮する。
我々は大規模な実験を行い、出力ネットワークの精度で優れた性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-08T07:44:00Z) - Deep Denoising Neural Network Assisted Compressive Channel Estimation
for mmWave Intelligent Reflecting Surfaces [99.34306447202546]
本稿では,mmWave IRSシステムに対するディープデノイングニューラルネットワークを用いた圧縮チャネル推定法を提案する。
我々はまず、受信チェーンをほとんど使わず、アップリンクのユーザ-IRSチャネルを推定するハイブリッド・パッシブ/アクティブIRSアーキテクチャを導入する。
完全チャネル行列は、圧縮センシングに基づいて限られた測定値から再構成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T12:18:57Z) - Capacity of Continuous Channels with Memory via Directed Information
Neural Estimator [15.372626012233736]
本研究では,チャネルをブラックボックスとして扱う新しいキャパシティ推定アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、(i)雑音変数をチャネル入力分布に形作るニューラル分布変換器(NDT)モデルと、(ii)現在のNDTモデルの通信速度を推定するニューラルDI推定器(DINE)の2つの主成分を有する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T14:53:56Z) - Data-Driven Symbol Detection via Model-Based Machine Learning [117.58188185409904]
機械学習(ML)とモデルベースアルゴリズムを組み合わせた,検出設計のシンボル化を目的とした,データ駆動型フレームワークについてレビューする。
このハイブリッドアプローチでは、よく知られたチャネルモデルに基づくアルゴリズムをMLベースのアルゴリズムで拡張し、チャネルモデル依存性を除去する。
提案手法は, 正確なチャネル入出力統計関係を知らなくても, モデルベースアルゴリズムのほぼ最適性能が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T06:58:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。