第三离散信道及其信道容量.ppt
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1、第三离散信道及其信道容量现在学习的是第1页,共65页第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习的是第2页,共65页第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类1 1、信道的分类:、信道的分类:根据信道用户的多少:根据信道用户的多少:(1 1)单用户信道:只有一个输入端和一个输出端)单用户信道:只有一个输入端和一个输出端(2 2)多用户信道:至少有一端有两个以上的用户,双向通信)多用户信道:至少有一端有两个以上的用户,双向通信根据输入端和输出端的关联:根据输入端和输出端的关联:(1 1)无反馈信道)无反馈信道(2 2)有反馈信道)有反馈信道现在学习的是第3页,共65
2、页根据信道参数与时间的关系:根据信道参数与时间的关系:(1 1)固定参数信道)固定参数信道(2 2)时变参数信道)时变参数信道根据输入输出信号的特点:根据输入输出信号的特点:(1 1)离散信道)离散信道(2 2)连续信道)连续信道(3 3)半离散半连续信道)半离散半连续信道(4 4)波形信道)波形信道以下我们只研究无反馈、固定参数的单用户离散信道。以下我们只研究无反馈、固定参数的单用户离散信道。第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习的是第4页,共65页P(Y|X)XY根据这一模型,可对信道分类如下:根据这一模型,可对信道分类如下:设离散信道的输入为一个随机变量设离散信道
3、的输入为一个随机变量X,相应的输出的随机变量为,相应的输出的随机变量为Y,如图所示:,如图所示:规定一个离散信道应有三个参数:规定一个离散信道应有三个参数:输入符号集:输入符号集:X=x1,x2,xn输出符号集:输出符号集:Y=y1,y2,yn信道转移概率:描述输入信号和输出信号之间统计依赖关系,反映了信信道转移概率:描述输入信号和输出信号之间统计依赖关系,反映了信道的统计特性。道的统计特性。P(Y|X)=p(y1|x1),p(y2|x1),p(ym|x1),p(y1|xn)p(ym|xn)2、离散信道的数学模型、离散信道的数学模型第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习
4、的是第5页,共65页(1)无干扰(无噪)信道无干扰(无噪)信道:输入信号与输出信号有确定的一一对应关系。:输入信号与输出信号有确定的一一对应关系。第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习的是第6页,共65页(2)有干扰无记忆信道有干扰无记忆信道:输入与输出无确定的对应关系,输出只与当前输:输入与输出无确定的对应关系,输出只与当前输入有关。入有关。无记忆信道:无记忆信道:信道任一时刻输出符号只统计依赖于信道任一时刻输出符号只统计依赖于对应时刻的输入符号对应时刻的输入符号,而与而与非对应时刻非对应时刻的的输入输入符号及其他任何时刻的符号及其他任何时刻的输出输出符号都无关。符号
5、都无关。(3)有干扰有记忆信道有干扰有记忆信道:这是最一般的信道,实际信道往往是这种类型。:这是最一般的信道,实际信道往往是这种类型。有记忆信道:有记忆信道:信道中某一瞬间的输出符号不但与信道中某一瞬间的输出符号不但与对应时刻的输入符号有对应时刻的输入符号有关关,而与还与此前,而与还与此前其他时刻其他时刻的的输入输入符号及符号及输出输出符号有关。符号有关。第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习的是第7页,共65页3、单符号离散信道的数学模型、单符号离散信道的数学模型 单符号离散信道的单符号离散信道的输入变量输入变量为为X,取值于,取值于 输出变量输出变量为为Y,取值于,
6、取值于 并有并有 条件概率条件概率条件概率被称为信道的条件概率被称为信道的传递概率或转移概率传递概率或转移概率。因为信道有干扰,若信道输入为因为信道有干扰,若信道输入为x=ai,输出是哪一个符号,输出是哪一个符号y,事先无法确定,但,事先无法确定,但信道输出一定是信道输出一定是b1,b2,bs中的一个,即中的一个,即 第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习的是第8页,共65页 一般简单的单符号离散信道的数学模型可以用概率空间一般简单的单符号离散信道的数学模型可以用概率空间X,P(y|x),Y来描述。来描述。X Y第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在
7、学习的是第9页,共65页例例1 二元对称信道二元对称信道(BSC)X=0,1;Y=0,1;p(0|0)=p(1|1)=1-p;p(0|1)=p(1|0)=p;P =0101-pp1p1-p 0 1-p 0 p p 1 1-p 1第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习的是第10页,共65页例例2 二元删除信道二元删除信道X=0,1;Y=0,2,1P =02101-pp010p1-p 0 1-p 0 pp 1 1-p 12第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习的是第11页,共65页 0 1-p 0 pp 1 1-p 12P =02101-pp010p
8、1-p这种信道实际是存在的。假如有一个实际信道,它的输入是代表0和1的两个正、负方波信号,如图3.5(a)所示。那么,信道输出送入译码器的将是受干扰后的方波信号R(t),如图3.5(b)所示。我们可以用积分 来判别发送的信号是“0”还是“1”。如果I是正的,且大于某一电平,那么判别发送的是“0”;若I是负的,且小于某一电平,则判别发送的是“1”。而若I的绝对值很小,不能作出确切的判断,就认为接收到的是特殊符号“2”,假如信道干扰不是很严重的话,那么1 0和0 1的可能性要比0 2和1 2的可能性小得多,所以假设 是较合理的。现在学习的是第12页,共65页P =y1y2ymx1p(y1|x1)p
9、(y2|x1)p(ym|x1)x2p(y1|x2)p(y2|x2)p(ym|x2)xnp(y1|xn)p(y2|xn)p(ym|xn)由此可见,一般单符号离散信道的传递概率可以用矩阵表示为:由此可见,一般单符号离散信道的传递概率可以用矩阵表示为:第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习的是第13页,共65页 为了表述简便,可以写成为了表述简便,可以写成下面推导几个关系式:下面推导几个关系式:第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类这个矩阵完全描述了信道的统计特性,这个矩阵完全描述了信道的统计特性,其中有些概率是信道干扰引起的错误其中有些概率是信道干扰引起的错
10、误概率,有些概率是信道正确传输的概概率,有些概率是信道正确传输的概率。所以该矩阵称为率。所以该矩阵称为信道矩阵信道矩阵。现在学习的是第14页,共65页(2)输出符号的概率)输出符号的概率(1)联合概率)联合概率其中其中称为称为前向概率前向概率,描述信道的噪声特性。,描述信道的噪声特性。称为称为后向概率后向概率,有时也把有时也把 称为称为先验概率,先验概率,把把 称为称为后验概率。后验概率。(3)后验概率)后验概率 表明输出端收到任一符号,必定是输入端某一符号输入所致。表明输出端收到任一符号,必定是输入端某一符号输入所致。第一节第一节 信道的数学模型及分类信道的数学模型及分类现在学习的是第15页
11、,共65页第二节第二节 平均互信息平均互信息现在学习的是第16页,共65页第二节第二节 平均互信息平均互信息复习:自信息的数学期望为信源的平均信息量。复习:自信息的数学期望为信源的平均信息量。称为先验熵。称为先验熵。1、信道疑义度、信道疑义度现在学习的是第17页,共65页第二节第二节 平均互信息平均互信息信道疑义度定义:信道疑义度定义:这这个个条条件件熵熵称称为为信信道道疑疑义义度度,表表示示输输出出端端在在收收到到一一个个符符号号后后,对对输输入入符符号号尚尚存存的的不不确确定定性性,这这是是由由信信道道干干扰扰造造成成的的,如如果果没没有有干干扰扰,H(X|Y)=0,一一般般情情况况下下H
12、(X|Y)小小于于H(X),说说明明经经过过信信道道传传输输,总总能能消消除除一一些些信信源源的的不不确确定性,从而获得一些信息。定性,从而获得一些信息。这是收到这是收到 后关于后关于X的的后验熵后验熵,表示收到,表示收到 后关于输入符号的信后关于输入符号的信息测度。息测度。现在学习的是第18页,共65页简单的通信模型简单的通信模型第二节第二节 平均互信息平均互信息2、平均互信息、平均互信息从通信的角度引出互信息量的概念从通信的角度引出互信息量的概念信源符号信源符号经过信道传输,信宿方接收到的符号经过信道传输,信宿方接收到的符号信源信源信道信道信宿信宿干扰干扰信源符号集信源符号集信宿符号集信宿
13、符号集现在学习的是第19页,共65页第二节第二节 平均互信息平均互信息互信息定义:一个事件所给出(贡献)的关于另一个事件的信息量。比如今互信息定义:一个事件所给出(贡献)的关于另一个事件的信息量。比如今天下雨给出的关于明天下雨的信息量。天下雨给出的关于明天下雨的信息量。事件事件 是否发生具有不确定性,用是否发生具有不确定性,用 度量。度量。接收到信号接收到信号 后,事件后,事件 是否发生仍保留有一定的不确定性,用是否发生仍保留有一定的不确定性,用 度量。度量。观察事件前后,这两者之差就是通信过程中所获得的信息量,用观察事件前后,这两者之差就是通信过程中所获得的信息量,用 表示,成为事件表示,成
14、为事件 和事件和事件 之间的之间的互信息量互信息量。即已知即已知 这个消息后,所这个消息后,所消除的消除的 那个事件的不确定那个事件的不确定性。性。现在学习的是第20页,共65页第二节第二节 平均互信息平均互信息互信息量的性质:互信息量的性质:(a)对称性,即对称性,即I(x;y)=I(y;x);(b)当当x和和y独立时,独立时,I(x;y)=0;注:注:和和 的区别在于:的区别在于:前者是事件前者是事件 和事件和事件 之间的互信息量,之间的互信息量,后者是二维空间后者是二维空间XY上元素上元素 的自信息量。的自信息量。现在学习的是第21页,共65页第二节第二节 平均互信息平均互信息 I(X;
15、Y)=H(X)-H(X|Y)因为因为H(X)表示传输前信源的不确定性,而表示传输前信源的不确定性,而H(X|Y)表示收到符号后,对信表示收到符号后,对信源尚存的不确定性,所以二者之差是信道传递的信息量。源尚存的不确定性,所以二者之差是信道传递的信息量。下面我们讨论一下互信息与其他的熵之间的关系。下面我们讨论一下互信息与其他的熵之间的关系。P(x)平均互信息定义:平均互信息定义:互信息互信息I(x:y)在两个概率空间在两个概率空间X和和Y中求统计平均的结果;中求统计平均的结果;先验熵与信道疑义度之差。先验熵与信道疑义度之差。现在学习的是第22页,共65页 由由3.34也也可可以以看看出出,互互信
16、信息息I(X;Y)也也表表示示输输出出端端H(Y)的的不不确确定定性性和和已已知知X的的条条件件下下关关于于Y的的不不确确定定性性之之差差,也也等等于于发发送送前前后后关关于于Y的的不不确确定性之差。定性之差。H(X|Y)即即信信道道疑疑义义度度,也也表表示示通通过过有有噪噪信信道道造造成成的的损损失失,故故也也称称为为损损失失熵熵,因因此此信信源源的的熵熵等等于于收收到到的的信信息息量量加加上上损损失失的的熵熵;而而H(Y|X)表表示示已已知知输输入入的的情情况况下下,对对输输出出端端还还残残留留的的不不确确定定性性,这这个个不不确确定定性性是是由由噪噪声声引引起起的的,故也称之为故也称之为
17、噪声熵噪声熵或或散布度散布度,它反映了信道中噪声源的不确定性。,它反映了信道中噪声源的不确定性。第二节第二节 平均互信息平均互信息I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)=H(X)+H(Y)-H(XY)=H(Y)-H(Y|X)(3.34)也可以得到:也可以得到:H(XY)=H(X)+H(Y|X)=H(Y)+H(X|Y)现在学习的是第23页,共65页 H(X|Y)H(Y|X)互信息与各类熵之间的关系可以用下图(维拉图)表示:互信息与各类熵之间的关系可以用下图(维拉图)表示:H(XY)H(X)H(Y)I(X;Y)可以看出,联合熵等于两圆之和减去第三部分,也等于一个圆加上可以看出,联合熵等于两圆之和减去
18、第三部分,也等于一个圆加上另外一部分。另外一部分。图图1第二节第二节 平均互信息平均互信息现在学习的是第24页,共65页 下面讨论两种极端情况:下面讨论两种极端情况:(1)无噪一一对应信道无噪一一对应信道 此时可以计算得:此时可以计算得:H(X|Y)=H(Y|X)=0,在图中表示就是两圆重合。,在图中表示就是两圆重合。(2)输入输出完全统计独立输入输出完全统计独立 此时此时I(X;Y)=0 H(X|Y)=H(X)H(Y|X)=H(Y)第二节第二节 平均互信息平均互信息现在学习的是第25页,共65页第三节第三节 平均互信息的特性平均互信息的特性现在学习的是第26页,共65页第三节第三节 平均互信
19、息的特性平均互信息的特性1、平均互信息的非负性平均互信息的非负性 I(X;Y)=0 该性质表明,通过一个信道总能传递一些信息,最差的条件下,该性质表明,通过一个信道总能传递一些信息,最差的条件下,输入输出完全独立,不传递任何信息,互信息等于输入输出完全独立,不传递任何信息,互信息等于0,但绝不会失去已,但绝不会失去已知的信息。知的信息。2、平均互信息的极值性平均互信息的极值性 I(X;Y)=H(X)一般来说,信道疑义度总是大于一般来说,信道疑义度总是大于0,所以互信息总是小于信源的熵,所以互信息总是小于信源的熵,只有当信道是无损信道时,信道疑义度等于只有当信道是无损信道时,信道疑义度等于0,互
20、信息等于信源的熵。,互信息等于信源的熵。现在学习的是第27页,共65页3、平均互信息量的交互性平均互信息量的交互性 I(X;Y)=I(Y;X)I(Y;X)表示从表示从X中提取关于的中提取关于的Y的信息量,实际上的信息量,实际上I(X;Y)和和I(Y;X)只是观察者的只是观察者的立足点不同,对信道的输入立足点不同,对信道的输入X和输出和输出Y的总体测度的两种表达形式。的总体测度的两种表达形式。4、平均互信息的凸状性平均互信息的凸状性第三节第三节 平均互信息的特性平均互信息的特性与两个因素有关:与两个因素有关:信源的信源的P(x)分布分布信道信道P(y|x)情况情况现在学习的是第28页,共65页
21、定理定理3.1:平均互信息:平均互信息I(X;Y)是输入信源概率分布是输入信源概率分布P(x)的的 型型凸函数(又称上凸函数)。凸函数(又称上凸函数)。这这就就是是说说,对对于于一一定定的的信信道道转转移移概概率率分分布布,总总可可以以找找到到某某一一个个先先验验概概率率分分布布的的信信源源X,使使平平均均互互信信息息量量达达到到相相应应的的最最大大值值Imax,这这时时称称这这个个信信源源为为该该信信道道的的匹匹配配信信源源。可可以以说说不不同同的的信信道道转转移移概概率率对对应应不不同同的的Imax。因因此此,当当固固定定某某信信道道时时,选选择择不不同同的的信信源源(其其概概率率分分布布
22、不不同同)与与信信道道连连接接,在在信信道道输输出出端端接接收收到到每每个个符符号号后后获获得得的的信信息息量量是是不不同同的的。对对于于每每一一个个固固定定的的信信道道,一定存在一个某种概率分布的信源,使输出端获得的平均信息量为最大。一定存在一个某种概率分布的信源,使输出端获得的平均信息量为最大。第三节第三节 平均互信息的特性平均互信息的特性现在学习的是第29页,共65页例:对于二元对称信道例:对于二元对称信道,如果信源分布如果信源分布X=,1-,则,则第三节第三节 平均互信息的特性平均互信息的特性I(X;Y)1/21-H(P)而:而:0 1-p 0 pp 1 1-p 1所以所以现在学习的是
23、第30页,共65页 定定理理3.2 平平均均互互信信息息I(X;Y)信信道道传传递递概概率率P(y|x)的的U型型凸凸函函数数(又又称称下下凸凸函函数)。数)。这这就就是是说说,对对于于一一个个已已知知先先验验概概率率为为P(X)的的离离散散信信源源,总总可可以以找找到到某某一一个个转转移移概概率率分分布布的的信信道道,使使平平均均互互信信息息量量达达到到相相应应的的最最小小值值Imin。可可以以说说不不同同的的信信源源先先验验概概率率对对应应不不同同的的Imin。或或者者说说Imin是是P(X)的的函函数数。即即平平均均互互信信息息量量的的最最小小值值体体现现了了信信源源本本身身的的特特性性
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- 第三 离散 信道 及其 信道容量
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