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文檔簡介

1、信息論離散信道及其容量第1頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一通信系統(tǒng)模型信息論的研究基礎(chǔ)是通信系統(tǒng)模型。第2頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.1 信道的數(shù)學模型及其分類信道是信息傳輸?shù)耐ǖ?。由于干擾的存在,信道的輸出Y與信道的輸入X不完全相同,用條件概率p(y|x)描述。而輸入和輸出又有各自的統(tǒng)計特性,分別用 和表示。第3章介紹有記憶信源的時候用到了條件概率,現(xiàn)在又用到了條件概率,兩種情況下條件概率所表達的含義相同嗎? 不同信源:表示前后輸出的符號之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系信道:表示傳輸時發(fā)生錯誤的情況,或者說干擾的情況第3頁,共39頁,2022年,5月20

2、日,1點21分,星期一信道的分類根據(jù)輸入輸出事件的時間特性離散信道:GSM連續(xù)信道:有線電視、廣播根據(jù)輸入輸出個數(shù)兩端信道(單路信道):電話多元接入信道:信道的復用廣播信道:廣播根據(jù)統(tǒng)計特性恒參信道:信道的統(tǒng)計特性不隨時間發(fā)生變化。隨參信道:信道的統(tǒng)計特性隨時間發(fā)生變化。根據(jù)記憶特性無記憶信道:信道的輸出僅與當前的輸入有關(guān),與以前的輸入無關(guān)。有記憶信道:信道的輸出不僅與當前的輸入有關(guān),與以前的輸入也有關(guān)系。第4頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一一些特殊信道無損信道:輸出可以決定輸入,即知道了信道的輸出符號,能確切判斷出它對應的輸入符號是什么。確定信道:輸出完全由輸入決定,

3、即輸入符號一旦定下來,信道的輸出是確定的。無噪信道:既是無損信道,又是確定信道。輸出能決定輸入,輸入也能決定輸出?,F(xiàn)實生活中很少存在這樣的信道。無用信道:輸入與輸出相互獨立,沒有任何關(guān)系。第5頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.2 離散無記憶信道離散信道的輸入序列為X=X1,X2,XN,其取值為x=x1,x2,xN,其中xnA=a1,a2,ar。信道的輸出序列為Y=Y1,Y2,YN,其取值為y=y1,y2,yN,其中ynB=b1,b2,bs。離散信道特性:p(y|x)=p(y1y2yN | x1x2xN)信道的數(shù)學模型:X,p(y|x),Y第6頁,共39頁,2022年,

4、5月20日,1點21分,星期一離散無記憶信道定義 若離散信道對任意N長的輸入、輸出序列有p(y|x)=p(y1y2yN | x1x2xN)= , 則稱它為離散無記憶信道,簡稱DMC。其數(shù)學模型為:X,p(y|x),Y=X,p(yn|xn),Y無記憶的含義:信道的輸出只與此時信道的輸入有關(guān),與以前的輸入無關(guān)。定義 對任意n和m,若離散無記憶信道還滿足P(yn=j|xn=i) = P(ym=j|xm=i) 則稱此信道為平穩(wěn)的或者恒參的。第7頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一無記憶離散平穩(wěn)信道中序列的轉(zhuǎn)移概率和單個符號的轉(zhuǎn)移概率的關(guān)系后面如無特殊聲明,所討論的離散無記憶信道都是

5、平穩(wěn)的。因為無記憶,所以序列的轉(zhuǎn)移概率可以表示為單個符號的轉(zhuǎn)移概率的乘積。因為平穩(wěn),所以序列的轉(zhuǎn)移概率和符號的轉(zhuǎn)移概率都不隨時間發(fā)生變化。因此對于無記憶離散平穩(wěn)信道,只需研究單個符號的傳輸,即研究一維概率分布即可。第8頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一三種常見的離散信道無擾(無噪)信道輸出符號與輸入符號之間有確定的一一對應關(guān)系:yn=f(xn),常見的情況是yn=xn,這表明傳輸沒有發(fā)生錯誤(信道上沒有干擾),發(fā)送的是什么,接收到的就是什么。無擾信道還可以表示為:有干擾無記憶信道有干擾有記憶信道 實際信道往往是既有干擾又有記憶第9頁,共39頁,2022年,5月20日,1點

6、21分,星期一4.2.2 單符號離散信道N=1,信道傳遞概率: p(y|x)=P(Y=bj|X=ai)= p(bj|ai)=pij,滿足pij0,所有的信道傳遞概率可以組成一個矩陣:信道矩陣P:第10頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一例 二元對稱信道簡稱為BSC二元:輸入和輸出符號集均為0,1對稱:1變成0和0變成1的概率相等。p(0|0)=p(1|1)=1-p,p(0|1)=p(1|0)=pBSC的信道矩陣:第11頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一例 二元刪除信道二元:輸入符號集為0,1,輸出符號集中的有效字符也為0,1。刪除:輸出符號集為0,x,

7、1,不過信道不會發(fā)生錯誤(0不可能變?yōu)?,1也不可能變?yōu)?),但是0和1都有被刪除的可能(刪除用變?yōu)閤表示)。信道矩陣:第12頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一例 二元對稱消失信道二元:輸入符號集為0,1,輸出符號集中的有效字符也為0,1。消失:輸出符號集為0,x,1,信道有可能發(fā)生錯誤(0可能變?yōu)?,1也可能變?yōu)?),而且0和1都消失的可能(消失用變?yōu)閤表示)。信道矩陣:第13頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一離散信道中常用的幾種概率先驗概率:p(ai),PX=p(a1) p(a2) p(ar)聯(lián)合概率:p(aibj)=p(ai)p(bj|ai)=

8、p(bj)p(bj|ai)信道傳遞概率:p(bj|ai)=pij,后驗概率:p(ai|bj)輸出符號概率:PY=p(b1) p(b2) p(bs)=PXP第14頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.2.3 信道疑義度定義 稱輸入空間X對輸出空間Y的條件熵 為信道疑義度。含義:收到全部輸出符號Y以后,對輸入符號X尚存在的平均不確定性。這種不確定性是由信道干擾引起的。對無擾信道:H(X|Y)=0。H(X|Y)H(X):收到輸出符號Y以后,總能消除一些對X的不確定性,獲得一些信息。 表示接收到符號bj后,仍然保留的關(guān)于X的平均不確定性。第15頁,共39頁,2022年,5月20日

9、,1點21分,星期一例4.2.4 二元刪除信道則由此可得第16頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.2.4 平均互信息定義 原始信源熵與信道疑義度之差稱為平均互信息。I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)含義:接收到信道的輸出符號集Y之后,平均每個符號獲得的關(guān)于信道輸入符號集X的信息量。平均互信息具有非負性。第17頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一兩個定理定理 對于固定的信道,平均互信息I(X;Y)是信源概率分布p(x)的上凸函數(shù)。固定信道:信道傳遞概率p(y|x)不變定理 對于固定的信源分布,平均互信息I(X;Y)是信道傳遞概率p(y|x)的下凸函數(shù)

10、。固定信源:信源概率分布p(x)不變第18頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一平均互信息的例子例 信源: 信道:則互信息量:第19頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一例對信道的輸入符號集X:設(shè)面1、2、3、4朝上為事件X=0;設(shè)面5、6朝上為事件 X=1。則信源概率空間為:對信道的輸出符號集Y:設(shè)出現(xiàn)0次正面為 事件Y=0;設(shè)出現(xiàn)1次正面為事件Y=1;設(shè)出 現(xiàn)2次正面為事件Y=2。則信道矩陣為: 聯(lián)合分布為: 條件熵為:輸出符號集Y的分布:則所以:I(X;Y)=H(Y)-H(Y|X)=1.325-1.166=0.159第20頁,共39頁,2022年,5月

11、20日,1點21分,星期一4.2.5 熵、信道疑義度及平均互信息的相互關(guān)系H(X,Y)=H(X|Y)+H(Y)=H(Y|X)+H(X)I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)I(X;Y)=I(Y;X)I(X;Y)=I(Y;X)0I(X;X)=H(X)第21頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.3 離散無記憶擴展信道4.2節(jié)討論了單個符號的信道傳輸情況。實際上,一般離散信道的輸入和輸出是一序列,因此有必要研究擴展信道。N次擴展信道與單符號信道之間的關(guān)系,類似于N次擴展信源與單符號信源之間的關(guān)系。N次擴展信道中,輸入變量和輸出變量均為N維的: X=X1,X2,XN,Y=Y1,Y2

12、,YN,輸入序列共有rN個,輸出序列共有sN個,輸入和輸出序列分別記為k和h。N次擴展信道的數(shù)學模型為第22頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一例 二元無記憶對稱信道的二次擴展信道。二元對稱信道二次擴展信道的輸入和輸出:N=2,r=2,s=2,則rN=4,sN=4,輸入、輸出符號集00,01,10,11擴展信道的傳遞概率:信道矩陣為:擴展信道的平均互信息:I(X;Y)=I(XN;YN)第23頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.3.2 定理定理 若信道的輸入和輸出分別是N長序列X和Y,且信道是無記憶的,則:I(X;Y)I(Xi;Yi)定理 若信道的輸入

13、和輸出分別是N長序列X和Y,且信源是無記憶的,則:I(X;Y)I(Xi;Yi)當信源和信道都是無記憶的,此時I(X;Y)=I(Xi;Yi)當信道輸入序列的每一個符號來自同一個符號集A,信道輸出序列的每一個符號來自同一個符號集B,則I(Xi;Yi)=NI(X;Y),即I(X;Y)=NI(X;Y)來自同一符號集:00,01,10,11,每一序列的兩個符號均來自0,1 來自不同符號集:a1,a2,b1,b2,每一序列的第一個符號來自a,b,第二個符號來自1,2第24頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.4 信道的組合組合方式 并行:積信道 串行:級聯(lián)信道 例如:Internet

14、 例如:GSM重點介紹級聯(lián)信道(串聯(lián)信道)第25頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一假設(shè)串聯(lián)的兩個信道為信道I和信道II,信道I的傳遞概率為p(y|x),信道II的傳遞概率為p(z|xy)。定理 若隨機變量X,Y,Z構(gòu)成一個馬爾可夫鏈(p(z|xy)=p(z|y)),則有I(X;Z)I(X;Y) I(X;Z)I(Y;Z)定理叫做數(shù)據(jù)處理定理,它的含義是通過串聯(lián)信道的傳輸,只會丟失信息,不會增加信息,至多保持原來的消息量。這是信息不增性原理。信道Ip(y|x)信道IIp(z|xy)XYZ第26頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一例4.4.1 兩個二元對稱信

15、道串聯(lián)一個馬爾可夫鏈,則串聯(lián)信道總的信道矩陣為則 I(X;Y)=1-H(p) I(X;Z)=1-H(2p(1-p)從圖中能夠看出 I(X;Z)I(X;Y)第27頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一例信道I和信道II的信道矩陣分別為X,Y,Z構(gòu)成一個馬爾可夫鏈,則第28頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.5 信道容量定義 信道容量定義為平均互信息的最大值:C=maxp(x)I(X;Y)由定理知,I(X;Y)是p(x)的上凸函數(shù),稱使I(X;Y)取最大值的p(x)為最佳輸入分布。由I(X;Y)的定義式可知, I(X;Y)是由信道特性p(y|x)和信源特性

16、p(x)共同決定的,但是容量C已對所有可能的p(x)取最大值,因此容量C僅與信道特性p(y|x)有關(guān),也就是說,容量C是信道的固有特性,與信源無關(guān)。第29頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一信息傳輸率信道的信息傳輸率R定義為平均互信息:R=I(X;Y)其含義是:平均每個符號所能傳送的信息量。研究信道的核心問題是求出信道容量C,以及達到信道容量C的信源分布p(x)(最佳輸入分布)。第30頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.5.2 特殊信道的信道容量無損信道:logr確定信道:logs無噪信道:logr =logs第31頁,共39頁,2022年,5月20

17、日,1點21分,星期一4.5.2.1 無損信道一個輸入對應多個互不 相交的輸出,即信道矩 陣的每一列只有一個非 零元素。由于知道輸出之后,必然能夠確定其對應的輸入是什么,因此信道疑義度H(X|Y)=0。則I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)=H(X)因此信道容量C=maxp(x)I(X;Y)=maxp(x)H(X)=logr第32頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.5.2.2 確定信道一個輸出對應多個互不相交 的輸入,即信道矩陣的每一行 只有一個“1”,其余元素均為0。由于知道輸出之后,必然能夠確定其對應的輸入是什么,因此噪聲熵H(Y|X)=0。則I(X;Y)=H(Y)

18、-H(Y|X)=H(Y)因此信道容量C=maxp(x)I(X;Y)=maxp(x)H(Y)=logs第33頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.5.2.3 無噪信道輸出與輸入是一一對應關(guān)系, 即信道矩陣為單位矩陣。因此信道疑義度H(X|Y)=0,噪聲熵H(Y|X)=0。則I(X;Y) )=H(X)-H(X|Y)=H(X) =H(Y)-H(Y|X)=H(Y)因此信道容量C=maxp(x)I(X;Y) )=maxp(x)H(X)=logr=maxp(x)H(Y)=logs第34頁,共39頁,2022年,5月20日,1點21分,星期一4.5.3 對稱信道定義 信道矩陣的每一行都是其他行的不同排列,則稱此類信道為輸入對稱信道。定義 信道矩陣的每一列都是其他列的不同排列,則稱此類信道為輸出對稱信道。定義 信道矩陣的每一行(列)都是其他行(列)的不同排列,則稱此類信道為對稱信道。第35頁,共39

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