Sum-set inequalities from aligned image sets: Instruments for robust GDoF bounds
Sum-set inequalities from aligned image sets: Instruments for robust GDoF bounds
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对齐图像集的总和不等式：用于稳健 GDoF 边界的工具
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Jafar
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Arash Gholami Davoodi;S. Jafar
我们提出了专门的广义自由度（GDoF）框架的和集不等式。这些都是信息论的下限熵的有界密度线性组合的离散，功率有限的相关随机变量的联合熵的任意线性组合的新的随机变量，通过功率级分割的原始随机变量。的界限是有用的工具，以获得GDoF特性的无线干扰网络，特别是与多个天线节点，受任意信道强度和信道不确定性水平。
We present sum-set inequalities specialized to the generalized degrees of freedom (GDoF) framework. These are information theoretic lower bounds on the entropy of bounded density linear combinations of discrete, power-limited dependent random variables in terms of the joint entropies of arbitrary linear combinations of new random variables that are obtained by power level partitioning of the original random variables. The bounds are useful instruments to obtain GDoF characterizations for wireless interference networks, especially with multiple antenna nodes, subject to arbitrary channel strength and channel uncertainty levels.
网络相干性时间很重要 - 具有有限精度 CSIT 和完美 CSIR 的对齐图像集和干扰网络的自由度
影响因子：
2.5
作者：
Davoodi, Arash Gholami;Jafar, Syed Ali
通讯作者：
Jafar, Syed Ali