[高等教育]第3章信道與信道容量-展示頁(yè)
2025-01-28 18:50本頁(yè)面
【正文】 2 信道容量的定義 ? 信道傳輸率 R ? 信道中平均每個(gè)符號(hào)能傳送的信息量 ? R＝ I (X。 ? 將轉(zhuǎn)移概率看成馬爾可夫鏈的形式。 ? 有干擾有記憶信道 ? 一般情況下，信道存在碼間干擾，輸入信號(hào)不但與當(dāng)前輸入信號(hào)有關(guān)，還與以前的輸入信號(hào)有關(guān)。 單用戶、無(wú)反饋、固定參數(shù) 的 離散 信道 2022/2/16 6 信道模型 ? 信道轉(zhuǎn)移概率矩陣 p(Y/X) ? 描述輸入 /輸出的統(tǒng)計(jì)依賴關(guān)系，反映信道統(tǒng)計(jì)關(guān)系。 ? 輸入變量取值連續(xù)而輸出變量取值離散。 ? 連續(xù)信道 ：信號(hào)的幅度連續(xù)，時(shí)間離散。 ? 突發(fā)差錯(cuò)信道： 指噪聲、干擾的影響是前后相關(guān)的，錯(cuò)誤成串出現(xiàn)，如脈沖干擾或閃電等。 ? 時(shí)變參數(shù)信道 ：即信道的統(tǒng)計(jì)特性隨時(shí)間而變化，如無(wú)線信道。 ? 反饋信道 ：信道的輸出信號(hào)通過(guò)一定途徑反饋到輸入端，使輸入端的信號(hào)發(fā)生變化。 ? 多用戶信道 ：即在輸入端或輸出端中至少有一端存在兩個(gè)以上的用戶，并且還可以雙向通信的信道。 ? 信道研究方法 ? 抽象地將信道問(wèn)題歸結(jié)為輸入、輸出和轉(zhuǎn)移概率矩陣三個(gè)要素來(lái)描述。 ? 研究信道就是研究信道中理論上能夠傳輸或存儲(chǔ)的最大信息量，即 信道的容量問(wèn)題 。2022/2/16 1 第 3章 信道與信道容量 信道的基本概念 離散單個(gè)符號(hào)信道及其容量 離散序列信道及其容量 連續(xù)信道及其容量 信源與信道的匹配 2022/2/16 2 信道模型和信道容量 ? 信道 ? 傳送信息的載體，信號(hào)通過(guò)的通道。 ? 任務(wù)是以信號(hào)方式傳輸信息、存儲(chǔ)信息。信息論不研究信號(hào)在信道中傳輸?shù)奈锢磉^(guò)程。 信 道 輸入 X 輸出 Y P (Y/X) 2022/2/16 3 信道分類 1. 按信道的用戶數(shù)量來(lái)劃分 ? 單用戶信道 ：即只有一個(gè)輸入端和一個(gè)輸出端的單向通信信道。 2. 按輸入 /輸出之間的關(guān)系來(lái)劃分 ? 無(wú)反饋信道 ：信道的輸出端信號(hào)不反饋到輸入端，即輸出信號(hào)對(duì)輸入信號(hào)沒有影響。 2022/2/16 4 信道分類 3. 按信道參數(shù)與時(shí)間的關(guān)系來(lái)劃分 ? 固定參數(shù)信道 ：即信道的統(tǒng)計(jì)特性不隨時(shí)間而變化，如光纖、電纜信道。 4. 按信道中的噪聲種類來(lái)劃分 ? 隨機(jī)差錯(cuò)信道 ： 指噪聲隨機(jī)地影響每個(gè)傳輸碼元，如以高斯白噪聲為主體的信道。 2022/2/16 5 信道分類 5. 按輸入 /輸出信號(hào)在幅度和時(shí)間上的取值劃分 ? 離散信道 ：輸入和輸出的信號(hào)在時(shí)間和幅度上均為離散的信道。 ? 半離散半連續(xù)信道 ： ? 輸入變量取值離散而輸出變量取值連續(xù)。 ? 波形信道 ：信道的輸入和輸出信號(hào)在時(shí)間和幅度上均連續(xù)，一般可用隨機(jī)過(guò)程來(lái)描述。 ? 信道的輸入 X=(X1, X2,…, Xi,…) ? 輸入符號(hào)集： Xi={a1, a2,…, an} ? 信道的輸出 Y=(Y1,Y2,…, Yj,…) ? 輸出符號(hào)集： Yj={b1, b2,…, bm} 信 道 輸入 X 輸出 Y p(Y/X) 2022/2/16 7 根據(jù)干擾和記憶性分類 ? 無(wú)干擾（無(wú)噪聲）信道 ? 信道的輸出信號(hào) Y與輸入信號(hào) X之間有確定的關(guān)系 Y=f (X) ? 有干擾無(wú)記憶信道 ? 每個(gè)輸出信號(hào)只與當(dāng)前輸入信號(hào)之間有轉(zhuǎn)移概率關(guān)系，與其他時(shí)刻的輸入（出）信號(hào)無(wú)關(guān)。 ? 將記憶很強(qiáng)的 L個(gè)符號(hào)當(dāng)作矢量符號(hào)，各矢量符號(hào)之間認(rèn)為是無(wú)記憶的。 2022/2/16 8 信道模型 1. 二進(jìn)制離散信道 ： BSC信道 ? 輸入符號(hào) X取值 {0,1} ? 輸出符號(hào) Y取值 {0,1} ? 信道轉(zhuǎn)移概率 p(0/0) = 1－ p p(0/1) = p p(1/1) = 1－ p p(1/0) = p 0 1 0 1 p p 1p 1p 輸入 輸出 無(wú)錯(cuò)傳輸概率 有錯(cuò)傳輸概率 11pppP p?????????2022/2/16 9 信道模型 2. 離散無(wú)記憶信道 ： DMC信道 ? 輸入符號(hào)集： X={a1, a2,…, an} ? 輸出符號(hào)集： Y={b1, b2,…, bm} ? 輸入－輸出特性 p(Y=bj /X=ai)≡ p(bj /ai)=pij 11 12 121 22 212mmn n nmp p pp p pppPp?????????轉(zhuǎn)移概率矩陣 各行概率之和為 1 2022/2/16 10 信道模型 3. 離散輸入、連續(xù)輸出信道 ? 輸入符號(hào)集： X={a1, a2,…, an} ? 輸出未經(jīng)量化，即 Y={∞,∞} ? 輸出特性由離散輸入 X、連續(xù)輸出 Y以及一組條件概率密度函數(shù) p( y /X=ai) 來(lái)決定。Y) bit/符號(hào) ? 信息傳輸速率 Rt ?
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