Estimation of achievable rates in additive Gaussian mixture noise channels
Notice bibliographique
Résumé
This paper details novel methods to accurately estimate the achievable rates of channels with additive Gaussian mixture (GM) noise. Attention is paid to a Gaussian input and discrete inputs. Such discrete inputs represent a wide range of signaling strategies and include the capacity-achieving input as a special case. At first, we propose a simple technique to calculate the GM noise entropy. Specifically, when the noise level is high, a lower bound on the integrand of the noise entropy is established and the noise entropy can be estimated in closed-form. In the low noise region, the piecewise-linear curve fitting (PWLCF) method is applied to calculate the noise entropy. It is then demonstrated this can be estimated in both regions with a predetermined accuracy. We then extend this result to calculate the output entropy and the achievable rate when the input is Gaussian distributed, which is shown to be asymptotically optimal. Next, we propose a simple PWLCF-based method to estimate the output entropy for a given discrete input. In particular, the output entropy is evaluated by examining the output in high and low regions of amplitude using a lower bound on the integrand of the output entropy and PWLCF, respectively. It is demonstrated that the output entropy, and consequently, the achievable rates, can be computed to achieve any desired accuracy level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».