連続時間ARMA(1,1)ガウシアンチャネルのフィードバック容量を明示的に導出した。フィードバックは連続時間ACGN(Additive Colored Gaussian Noise)チャネルの容量を必ずしも増加させるわけではないことを示した。
本論文では、分布の正則性条件を必要としない一般化されたZiv-Zakai下界を提示する。また、これらの下界の性質、特に高ノイズ・低ノイズ漸近挙動を明らかにする。さらに、これらの下界の適用性と厳密性について分析する。
