记忆less多址信道容量区的神经计算
信息论
2021-11-30 v1 math.IT
摘要
本文提供了一种从数据计算具有连续字母表的记忆less多址信道（MAC）可达速率区的数值框架。具体而言，我们利用关于互信息和KL散度变分下界的最新结果，使用由神经网络参数化的一组函数来计算MAC速率区的边界。我们的方法依赖于KL散度的变分下界以及基于f散度不等式的KL散度上界。与先前计算互信息估计（既非下界也非上界）的工作不同，我们的方法估计互信息的下界。我们的数值结果表明，所提方法在较大SNR下比基于MINE的估计器提供更紧的估计，同时计算更高效。最后，我们将所提方法应用于光强度MAC，并获得了比先前工作更紧的新可达速率边界。
引用
@article{arxiv.2105.04453,
title = {Neural Computation of Capacity Region of Memoryless Multiple Access Channels},
author = {Farhad Mirkarimi and Nariman Farsad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.04453},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 4 figures, accepted at ISIT2021