信息论与编码理论基础(第四章)课件.ppt
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1、2022/12/3,1,第四章:信道及其容量,4.1 信道分类4.2 离散无记忆信道4.5 信道的组合4.6 时间离散的无记忆连续信道4.7 波形信道,2022/12/3,2,4.1 信道分类,信道是传输信息的媒质或通道。(输入信道输出)说明(1)信道输入是随机过程。(2)信道响应特性是条件概率P(输出值为y|输入值为x),又称为转移概率。(3)信道输出是随机过程,输出的概率分布可以由输入的概率分布和信道的响应特性得到。(全概率公式)(4)根据信道输入、信道响应特性、信道输出的情况,可将信道分类:离散信道(又称为数字信道);连续信道(又称为模拟信道);特殊的连续信道波形信道;恒参信道和随参信道
2、;无记忆信道和有记忆信道;等等。,2022/12/3,3,4.2 离散无记忆信道,定义4.2.1和定义4.2.2(p104) 如果(1)信道的输入为随机变量序列X1, X2, X3, ,其中每个随机变量Xu的事件集合都是0, 1, , K-1,(2)信道的输出为随机变量序列Y1, Y2, Y3, ,其中每个随机变量Yu的事件集合都是0, 1, , J-1,则称该信道为离散信道。如果更有(3)P(Y1Y2YN)=(y1y2yN)|(X1X2XN)=(x1x2xN)=P(Y1=y1|X1=x1)P(Y2=y2|X2=x2)P(YN=yN|XN=xN),则称该信道为离散无记忆信道(DMC)。如果更有
3、(4)对任意x0, 1, , K-1,y0, 1, , J-1,任意两个时刻u和v,还有P(Yu=y|Xu=x)=P(Yv=y|Xv=x),则称该信道为离散无记忆平稳信道。,2022/12/3,4,4.2 离散无记忆信道,关于定义4.2.1和定义4.2.2的注解“离散”的含义是时间离散,事件离散。即:信道的输入、输出时刻是离散的,且输入随机变量和输出随机变量都是离散型的随机变量。“无记忆”的含义是信道响应没有时间延迟,当时的输出只依赖于当时的输入。“平稳”的含义是信道在不同时刻的响应特性是相同的。“离散无记忆平稳信道”是最简单的信道,信道在某一时刻u的响应特性P(Yu=y|Xu=x); x0,
4、 1, , K-1,y0, 1, , J-1,就能很简单地计算出信道在任意时间段的响应特性。,2022/12/3,5,4.2 离散无记忆信道,一、有关DMC的容量定理(所说的DMC都是离散无记忆平稳信道)设DMC在某个时刻输入随机变量为X,输出随机变量为Y。信道响应特性为转移概率矩阵p(y|x),x0, 1, , K-1,y0, 1, , J-1,它是一个KJ阶矩阵(其中p(y|x)=P(Y=y|X=x))。X的概率分布为x, q(x), x0, 1, , K-1。Y的概率分布为y, w(y), y0, 1, , J-1。以下的结论是我们已知的。,2022/12/3,6,4.2 离散无记忆信道
5、,(1)转移概率矩阵的每一行都是一个概率向量。,2022/12/3,7,4.2 离散无记忆信道,(2)对任意y0, 1, , J-1,由全概率公式有,2022/12/3,8,4.2 离散无记忆信道,(3)I(X; Y)是概率向量q(x), x0, 1, , K-1和转移概率矩阵p(y|x),x0, 1, , K-1,y0, 1, , J-1的函数。,2022/12/3,9,4.2 离散无记忆信道,(4)设转移概率矩阵p(y|x),x0, 1, , K-1,y0, 1, , J-1确定,希望选择概率向量q(x), x0, 1, , K-1使I(X; Y) 达到最大。则见定理2.6.2。定义4.2
6、.3(p105) 离散无记忆信道的信道容量定义为如下的C。达到信道容量的输入概率分布x, q(x), x0, 1, , K-1称为最佳输入分布。 其中,2022/12/3,10,4.2 离散无记忆信道,定理4.2.2(p106) (1)输入概率分布x, q(x), x0, 1, , K-1是最佳输入分布的充分必要条件为:对任何满足q(k)0的k,都取一个相同的值;对任何满足q(k)=0的k,I(X=k; Y)此相同的值。(2)此时此相同的值恰好就是信道容量C。 (定理4.2.2实际上叙述了定理2.6.2的含义。),2022/12/3,11,4.2 离散无记忆信道,注解给定一个DMC信道的响应特
7、性,也就是说给定一个信道的转移概率矩阵p(y|x),x0, 1, , K-1,y0, 1, , J-1,达到信道容量时所对应的最佳输入分布是满足定理4.2.2条件的概率向量q(x), x0, 1, , K-1 。其信道容量是每个使得q(k)0的k所对应的半平均互信息量I(X=k; Y)。如果对DMC信道没有任何简化,要计算最佳输入分布并不容易。但是,通常使用的DMC是很简单的(比如,以下的准对称信道和对称信道),最佳输入分布很容易求出。,2022/12/3,12,4.2 离散无记忆信道,二、对称DMC和准对称DMC的信道容量与最佳输入分布的计算 定义4.2.45(p108) 设DMC的转移概率
8、矩阵为 若P的任一行是第一行的置换,则称信道是关于输入为对称的。若P的任一列是第一列的置换,则称信道是关于输出为对称的。若信道是关于输入为对称的,又是关于输出为对称的,则称信道为对称信道。,2022/12/3,13,4.2 离散无记忆信道,命题1 若DMC关于输入为对称的,则对任意k0, 1, , K-1都成立。证明 p(y|x),y=0 J-1与p(y|k),y=0 J-1互为置换,所以,2022/12/3,14,4.2 离散无记忆信道,命题2 若DMC关于输出为对称的,则当输入分布等概时,输出分布等概。证明 此时p(y|x),x=0 K-1与p(0|x),x=0 K-1互为置换。设q(x)
9、=1/K,x0, 1, , K-1。则,2022/12/3,15,4.2 离散无记忆信道,定义4.2.6(p108) 若DMC的转移概率矩阵P的列的全体可分成若干个列子集,每个列子集所对应的P的子阵都满足以下两条性质:(1)任一行是第一行的置换,(2)任一列是第一列的置换。则称信道为准对称信道。(特别若列子集只有一个,即转移概率矩阵P本身的任一行是第一行的置换,任一列是第一列的置换,则称信道为对称信道。 )例4.2.2 准对称信道的例子。(见p108109),2022/12/3,16,4.2 离散无记忆信道,几个简单的结论:(1)准对称信道一定是关于输入为对称的。(2)对称信道不仅是关于输入为
10、对称的,也是关于输出为对称的。(3)对称DMC当输入分布等概时,输出分布等概。(4)准对称DMC当输入分布等概时,输出分布局部等概。(准对称DMC当输入分布等概时,若j和l属于转移概率矩阵的同一个列子集,则wj=wl。)(5)对称信道未必有J=K。,2022/12/3,17,4.2 离散无记忆信道,定理4.2.3(p109) 对于准对称DMC信道,(1)达到信道容量的最佳输入分布为等概分布;(2)信道容量为,2022/12/3,18,4.2 离散无记忆信道,证明 根据定理4.2.2的含义,只需要证明:当输入分布为等概时,对任意k0, 1, , K-1,半平均互信息量I(X=k; Y)都取相同的
11、值。(此时,该相同的半平均互信息量I(X=k; Y)就是准对称信道容量C。)换句话说,只需要证明:当输入分布为等概时,对任意k0, 1, , K-1,I(X=k; Y)与k无关。设转移概率矩阵P的列的全体被分成S个互不相交的列子集:0, 1, , J-1=Y1Y2YS;Y1、Y2、YS互不相交;对任意s1, 2, , S,列子集Ys所对应的子阵都满足:任一行是第一行的置换,任一列是第一列的置换。自然有以下三个结论。,2022/12/3,19,4.2 离散无记忆信道,结论一:准对称信道是关于输入为对称的,所以对任意k0, 1, , K-1,结论二:对每个列子集Ys,结论三:对每个列子集Ys,取定
12、ysYs。则对任意yYs,,2022/12/3,20,4.2 离散无记忆信道,于是,2022/12/3,21,4.2 离散无记忆信道,于是,2022/12/3,22,4.2 离散无记忆信道,例4.2.3 特殊的对称DMC:KSC(p109),其中0p1。称p为错误概率。特别当K=2时,记为BSC,2022/12/3,23,4.2 离散无记忆信道,此时有:达到信道容量时的最佳输入分布为等概分布;对应的输出分布也是等概分布;信道容量是转移概率矩阵任何一行所对应的半平均互信息量,即,2022/12/3,24,4.2 离散无记忆信道,其中0p1,0q1。当q=0时,2元对称删除信道就成为BSC。当p=
13、0时,2元对称删除信道就成为2元纯删除信道。达到信道容量时的最佳输入分布为等概分布。信道容量是转移概率矩阵任何一行所对应的半平均互信息量。(见p111),2022/12/3,25,4.2 离散无记忆信道,定义4.2.7 (p111)特殊的对称DMC:模K加性噪声信道。设DMC的输入随机变量为X,X的所有事件为0, 1, , K-1;DMC的噪声随机变量为Z,Z的所有事件为0, 1, , K-1;DMC的输出随机变量为Y,Y的所有事件为0, 1, , K-1;X与Z相互独立;Y=X+Z(modK)。称此DMC为模K加性噪声信道。此时,p(y|x)=P(Y=y|X=x)=P(X+Z(modK)=y
14、|X=x)=P(x+Z(modK)=y|X=x)=P(Z=y-x(modK)|X=x)=P(Z=y-x(modK)。,2022/12/3,26,4.2 离散无记忆信道,这就是说,如果记P(Z=z)=sz,则转移概率矩阵为,2022/12/3,27,4.2 离散无记忆信道,显然模K加性噪声信道是对称DMC。信道容量为,2022/12/3,28,4.2 离散无记忆信道,三、一般DMC的信道容量与最佳输入分布的计算 (p112) (当DMC不是准对称信道时,求解信道容量和最佳输入分布并不容易)若DMC的转移概率矩阵P是可逆方阵(此时K=J)。则可以先假设最佳输入分布q(x), x0, 1, , K-
15、1 中每个概率q(x)都满足q(x)0。在这个假设下,求出信道容量C;然后求出最佳输入分布对应的“最佳输出分布” w(y), y0, 1, , K-1 ;然后求出最佳输入分布q(x), x0, 1, , K-1。,2022/12/3,29,4.2 离散无记忆信道,此时,,2022/12/3,30,4.2 离散无记忆信道,2022/12/3,31,4.2 离散无记忆信道,这是K个未知量0, 1, , K-1 =C+logw(0), C+logw(1), , C+logw(K-1)的线性方程组,系数矩阵是可逆方阵,因此唯一解出0, 1, , K-1 为,2022/12/3,32,4.2 离散无记忆
16、信道,求出了0, 1, , K-1 =C+logw(0), C+logw(1), , C+logw(K-1),还不能确定C和w(0), w(1), , w(K-1)的值。但是我们还有另一个等式: w(0)+w(1)+w(K-1)=1。于是,2022/12/3,33,4.2 离散无记忆信道,求出了信道容量C,立即得到了“最佳输出分布” w(y), y0, 1, , K-1和对应的最佳输入分布q(x), x0, 1, , K-1。,2022/12/3,34,4.2 离散无记忆信道,例 设DMC的输入事件为0, 1,输出事件为0, 1,转移概率矩阵为求信道容量和最佳输入分布。先假设最佳输入分布q(0
17、), q(1) 满足q(0)0,q(1)0。因此,2022/12/3,35,4.2 离散无记忆信道,因此,2022/12/3,36,4.2 离散无记忆信道,例 特殊的DMC,称为Z信道:输入事件为0, 1,输出事件为0, 1,转移概率矩阵为其中00,q(1)0。因此,2022/12/3,37,2022/12/3,38,4.2 离散无记忆信道,容易验证: q(1)0; q(0)+q(1)=1。需要验证: q(0)0。,2022/12/3,39,4.5 信道的组合,总设有如下两个DMC,分别称为信道1和信道2。信道1的输入事件为全体x,共有K个输入事件;信道1的输出事件为全体y,共有J个输出事件;
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- 信息论 编码 理论基础 第四 课件
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