Incremental redundancy with ACK/NACK feedback produces a variable-length stop-feedback (VLSF) code constrained to have $m$ decoding times, with an ACK/NACK feedback to the transmitter at each decoding time. This paper focuses on the numerical evaluation of the maximal achievable rate of random VLSF codes as a function of $m$ for the binary-input additive white Gaussian noise channel, binary symmetric channel, and binary erasure channel (BEC). Leveraging Edgeworth and Petrov expansions, we develop tight approximations to the tail probability of length-$n$ cumulative information density that are accurate for any blocklength $n$. We reduce Yavas et al.'s non-asymptotic achievability bound on VLSF codes with $m$ decoding times to an integer program of minimizing the upper bound on the average blocklength subject to the average error probability, minimum gap, and integer constraints. We develop two distinct methods to solve this program. Numerical evaluations show that Polyanskiy's achievability bound for VLSF codes, which assumes $m = \infty$, can be approached with a small $m$ for all three channels. For BEC, we consider systematic transmission followed by random linear fountain coding. This allows us to obtain a new achievability bound stronger than a previous bound and new VLSF codes whose rate further outperforms Polyanskiy's bound.


翻译:使用 ACK/ NACK 的递增冗余反馈, 产生一个不同长度的中继断裂( VLSF) 代码, 限制为 美元解码时间, 限制为 美元解码时间, 每次解码时间, 都会有 ACK/ NACK 反馈给 发报机 。 本文的重点是对 VLSF 随机随机编码的最大可实现率进行数字评估, 以 美元解码时间为二进制添加的白高氏噪声频道、 二进制对称频道和二进制加宽隔热频道, 产生一个不同的方法 。 我们开发了两种不同的方法来解决这个程序。 我们的量化评估显示, 美元长度和 美元累积的累加性信息密度密度对于任何区长 来说都是准确的 。 我们减少 Yavas 和 al. 将 VLSF 的无防盗用率约束在 VLSF 中, 将所有 系统化的系统传输渠道都限制为 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
161+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月27日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月27日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月25日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
161+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员