The capacity of multiple-input multiple-output additive white Gaussian noise channels is investigated under peak amplitude constraints on the norm of the input vector. New insights on the capacity-achieving input distribution are presented. Furthermore, it is provided an iterative algorithm to numerically evaluate both the information capacity and the optimal input distribution of such channel.


翻译:在对输入矢量规范的峰值振幅限制下,对多输入多输出添加剂白高西亚噪声频道的能力进行了调查,并介绍了关于实现能力投入分布的新见解,此外,还提供了一种迭代算法,以从数字上评价这种频道的信息能力和最佳输入分布。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
90+阅读 · 2021年6月29日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
103+阅读 · 2020年3月9日
最新!Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程,附PPT下载
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月27日
Logically-Constrained Reinforcement Learning
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
90+阅读 · 2021年6月29日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
103+阅读 · 2020年3月9日
最新!Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程,附PPT下载
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员