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163 Arbeiten

The mathematical landscape of partial information decomposition: A comprehensive review of properties and measures

Diese Arbeit bietet einen umfassenden Überblick über den mathematischen Landschaftsraum der partiellen Informationszerlegung (PID), integriert verschiedene formale Ansätze in eine gemeinsame Sprache, überprüft systematisch die Gültigkeit bekannter Eigenschaften für jede Maßzahl, leitet ein Netzwerk von Theoremen über deren Beziehungen und Inkompatibilitäten ab und schlägt einen Weg zu theoretischer Verfeinerung sowie fundierten empirischen Anwendungen vor.

Alberto Liardi, Keenan J. A. Down, George Blackburne, Matteo Neri, Pedro A. M. MedianoTue, 10 Ma🔢 math

Target-Rate Least-Squares Power Allocation over Parallel Channels

Der Artikel stellt einen effizienten Algorithmus vor, der die Leistungsallokation über parallele Kanäle minimiert, indem er die quadratische Abweichung von vorgegebenen Zielraten unter einer Summenleistungsbeschränkung optimiert und dabei eine geschlossene Lösung mittels der Lambert-W-Funktion sowie eine Bisektionsmethode nutzt, die sich grundlegend von der klassischen Wasserfüllung unterscheidet und eine deutlich höhere Rechengeschwindigkeit bietet.

Bhaskar KrishnamachariTue, 10 Ma🔢 math

On the Fluctuations of the Single-Letter dd-Tilted Sum for Binary Markov Sources

Die Arbeit zeigt, dass die zentrierte Blocksumme der dd-tiltierten Information für eine stationäre binäre Markov-Quelle unter Hamming-Distortion eine affine Abbildung der Besetzungszahl der Markov-Kette ist, was zu einer geschlossenen Form für die Varianz, einer Unabhängigkeit der zentrierten Kumulanten vom Distortion-Niveau und einer exakten Darstellung der Verteilung durch eine $2 \times 2$-Transfermatrix führt.

Bhaskar KrishnamachariTue, 10 Ma🔢 math

Pushing Bistatic Wireless Sensing toward High Accuracy at the Sub-Wavelength Scale

Die vorgestellte Arbeit überwindet die durch Bistatik bedingten Phasenverschiebungen in der drahtlosen Sensierung, indem sie erstmals eine quantitative Abbildung zwischen verzerrten Kanalverhältnissen und idealen Kanaleigenschaften herleitet und so eine robuste Methode zur Rekonstruktion subwellenlängiger Zielverschiebungen mit nahezu zehnfacher Genauigkeitssteigerung ermöglicht.

Wenwei Li, Jiarun Zhou, Qinxiao Quan, Fusang Zhang, Daqing ZhangTue, 10 Ma🤖 cs.LG

A Finite-Blocklength Analysis for ORBGRAND

Diese Arbeit entwickelt eine Finite-Blocklängen-Analyse für den ORBGRAND-Decoder über allgemeinen Bitkanälen, indem sie eine ORB-RCU-Schranke herleitet und durch eine Normalapproximation mit einem ersten Ordnungsterm in Form der verallgemeinerten gegenseitigen Information sowie einem zweiten Ordnungsterm für die Dispersion eine genaue Leistungscharakterisierung für kurze bis mittlere Blocklängen ermöglicht.

Zhuang Li, Wenyi ZhangTue, 10 Ma🔢 math

Tensor-Based Modulation on the Unit Circle: A Coding Perspective

Diese Arbeit zeigt, dass die tensorbasierte Modulation auf dem Einheitskreis als eine geometrisch uniforme, nicht-binäre lineare Blockcodierung über ZM\mathbb{Z}_M mit MM-PSK-Modulation interpretiert werden kann, deren Referenzsymbole einer Kodierungsverkürzung entsprechen und die sich durch robuste Leistung in AWGN- und Mehrbenutzer-Fading-Kanälen auszeichnet.

Sweta Suresh, Charly Poulliat, Claire Goursaud, Maxime GuillaudTue, 10 Ma🔢 math

Spectral-Domain Spreading via Hadamard Transform for Robust Downlink Non-Orthogonal Multiple Access

Die vorgestellte Arbeit stellt Hadamard-NOMA vor, eine Methode, die durch den Einsatz der Hadamard-Transformation vor der Modulation die Robustheit von Downlink-NOMA-Systemen gegenüber Fading und unvollständiger Kanalzustandsinformation (CSI) signifikant erhöht und dabei im Vergleich zu bestehenden Verfahren deutliche Gewinnungen in der Bitfehlerrate erzielt.

Yaakoub Berrouche, Michel Kulhandjian, Hovannes KulhandjianTue, 10 Ma🔢 math

Hard/Soft NLoS Detection via Combinatorial Data Augmentation for 6G Positioning

Die vorgestellte Arbeit führt den CDA-ND-Algorithmus ein, der durch kombinatorische Daten-Augmentierung und die Analyse von Verschiebungsvektoren zwischen geschätzten Positionen eine zuverlässige Hard- und Soft-Entscheidung zur NLoS-Erkennung ermöglicht, was in 6G-Umgebungen zu einer signifikanten Reduktion des Positionsfehlers führt.

Sang-Hyeok Kim (Inha University, South Korea), Seung Min Yu (Korea Railroad Research Institute, South Korea), Jihong Park (Singapore University of Technology and Design, Singapore), Seung-Woo Ko (Inha University, South Korea)Tue, 10 Ma🔢 math

Entropies, cross-entropies and Rényi divergence: sharp three-term inequalities for probability density functions

Diese Arbeit stellt eine neue, scharfe Ungleichung zwischen der differentialen Rényi-Entropie, der Rényi-Divergenz und der Rényi-Kreuzentropie von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen auf, die bei Erreichen der Gleichheit durch eine Eskortdichte erfüllt wird und zur Herleitung weiterer scharfer Schranken für Informationsfunktionalen wie Momente und Fisher-Informationen genutzt wird.

Razvan Gabriel Iagar, David Puertas-CentenoTue, 10 Ma🔢 math

Capacity of Non-Separable Networks with Restricted Adversaries

Diese Arbeit untersucht die Ein-Shot-Kapazität von nicht-trennbaren Netzwerken unter eingeschränkten Angreifern, indem sie zeigt, dass klassische Cut-Set-Schranken hier nicht ausreichen und eine gemeinsame Konstruktion von Außen- und Netzwerkcodes erforderlich ist, wobei sie exakte Kapazitäten für bestimmte Netzwerkklassen bestimmt und neue untere Schranken sowie ein verallgemeinerndes Netzwerkmodell vorstellt.

Christopher Hojny, Altan B. Kılıç, Sascha Kurz, Alberto RavagnaniTue, 10 Ma🔢 math

Optical Communications with Relative Intensity Noise: Channel Modeling and Information Rates

Diese Arbeit leitet ein diskretes Kanalmodell für optische Kommunikationssysteme mit intensitätsmoduliertem direktem Nachweis und relativer Intensitätsrauschen (RIN) her, das signalabhängiges Rauschen mit Gedächtnis aufweist, und zeigt, dass die Vernachlässigung dieser Gedächtniseffekte beim Empfänger zu einer Sättigung der erreichbaren Informationsraten bei großen Konstellationsgrößen führt.

Felipe Villenas, Yunus Can Gültekin, Alex AlvaradoTue, 10 Ma🔢 math