实验二 离散信道及其容量

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实验二 离散信道及其容量

实验二   离散信道及其容量

实验二 离散信道及其容量一、[实验目的]1、理解离散信道容量的内涵;2、掌握求二元对称信道(BSC )互信息量和容量的设计方法;3、掌握二元扩展信道的设计方法并会求其平均互信息量。

二、[实验环境]windows XP,MATLAB 7三、[实验原理]若某信道输入的是N 维序列x ,其概率分布为q(x ),输出是N 维序列y ,则平均互信息量记为I(X ;Y ),该信道的信道容量C 定义为()max (X;Y)q x C I =。

四、[实验内容]1、给定BSC 信道,信源概率空间为信道矩阵 0.990.010.010.99P ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦求该信道的I(X;Y)和容量,画出I(X;Y)和ω、C 和p 的关系曲线。

2 、编写一M 脚本文件t03.m ,实现如下功能:在任意输入一信道矩阵P 后,能够判断是否离散对称信道,若是,求出信道容量C 。

3、已知X=(0,1,2);Y=(0,1,2,3),信源概率空间和信道矩阵分别为求: 平均互信息量;4、 对题(1)求其二次扩展信道的平均互信息I(X;Y)。

五、[实验过程] XP 0 10.6 0.4= XPx 0 1 2 0.3 0.5 0.2= 0.1 0.3 0 0.6 0.3 0.5 0.2 0 0.1 0.7 0.1 0.1P=每个实验项目包括:1)设计思路2)实验中出现的问题及解决方法;1)设计思路1、信道容量( )max (X; Y)q xC = I,因此要求给定信道的信道容量,只要知道该信道的最大互信息量,即求信道容量就是求信道互信息量的过程。

程序代码:clear all,clc;w=0.6;w1=1-w;p=0.01;XP01= 0.6 0.4p1=1-p;save data1 p p1;I_XY=(w*p1+w1*p)*log2(1/(w*p1+w1*p))+(w*p+w1*p1)*log2(1/(w*p+w1*p1))- ...(p*log2(1/p)+p1*log2(1/p1));C=1-(p*log2(1/p)+p1*log2(1/p1));fprintf('互信息量:%6.3f\n信道容量:%6.3f',I_XY,C);p=eps:0.001:1-eps;p1=1-p;C=1-(p.*log2(1./p)+p1.*log2(1./p1));subplot(1,2,1),plot(p,C),xlabel('p'),ylabel('C');load data1;w=eps:0.001:1-eps;w1=1-w;I_XY=(w.*p1+w1.*p).*log2(1./(w.*p1+w1.*p))+(w.*p+w1.*p1).*log2(1./(w.*p+w1.*p1))- . ..(p.*log2(1./p)+p1.*log2(1./p1));subplot(1,2,2),plot(w,I_XY)xlabel('w'),ylabel('I_XY');实验结果:互信息量:0.891信道容量:0.919I(X;Y)和ω、C和p的关系曲线图:0 0.5 10.10.20.30.40.50.60.70.80.91pC0 0.5 10.10.20.30.40.50.60.70.80.91wI X Y2、离散对称信道:当离散准对称信道划分的子集只有一个时,信道关于输入和输出对称。

实验二 计算信道容量

实验二 计算信道容量
{
PXi[i] = ((PXi[i] * a[i]) / sum);
}
n ++;
}
}while(cap_max-cap_result>= e);
printf("\n\n迭代次数为:%d\n" ,n);
for(i=0;i<X_num;i++)
{
printf("最佳信源概率:%f\n" ,PXi[i]);
}
/**************************************************************************
函数名:double Calculate_cap_result(double PXi[],double a[])
功能:计算并输出迭代法所需的参数cap_result
double Calculate_cap_max(double a[])
{
int i;
double max_a = a[0];
for(i=0;i<X_num;i++)
{
if(a[i] > max_a)
{
max_a = a[i];
}
}
printf("较大值=%f",log(max_a));
return log(max_a);
for(i=0;i<X_num;i++)
{
for(j=0;j<Y_num;j++)
{
printf("P[%d][%d]=",i,j);
scanf("%lf",&P[i][j]);

离散信道及其信道容量

离散信道及其信道容量
第2章 信道及其容量
信道的任务是以信号方式传输信息和存储信息。 研究信道中能够传送或存储的最大信息量,即信道容量。
2.1
信道的数学模型和分类
干扰源
信源
编码器
调制器
物理信道 实际信道
解调器
译码器
信宿
编码信道
等效信道
图2.1.1 数字通信系统的一般模型
一、信道的分类
根据载荷消息的媒体不同
邮递信道
C max { I ( X ;Y )}
解:X:{0,1} Y:{0,1,2} 此时,r =2,s =3, 传递矩阵为:
0 0 1 2 1
1- p
q
1
p 1 p 0 0 1 q q
符号“2”表示接收到了“0”、“1”以外的特殊符 号
• 一般离散单符号信道的传递概率可用矩阵形式表示,即 b1 b2 … bs
a1 P(b1|a1) P(b2|a1) … P(bs|a1) a2 P(b1|a2) P(b2|a2) … P(bs|a2) … …. … …
R = I(X;Y) = H(X) – H(X|Y) (比特/符号)
• 信道中每秒平均传输的信息量----信息传输速率Rt (设传递一个符号用时为t).
Rt = R/t = I(X;Y)/t = H(X)/t – H(X|Y)/t (比特/秒)
一、 信道容量的定义
I ( X ; Y ) I (Y ; X ) P( xy ) log
a1 a2 b1 b2
X
.
. ar
P(bj/ai)
.
. bs
Y
[例1] 二元对称信道,[BSC,Binary Symmetrical Channel] 解:此时,X:{0,1} ; Y:{0,1} ; r=s=2,a1=b1=0;a2=b2=1。 传递概率: 1-p

信息论—离散信道及其信道容量

信息论—离散信道及其信道容量
求统计平均,可得
I ( X ; Y | Z ) H ( X | Z ) H ( X | YZ )
I ( X ; YZ ) I ( X ; Y ) I ( X ; Z | Y ) I ( X ; Z ) I ( X ;Y | Z )
例题
四个等概率分布的消息 M1 , M 2 , M 3 , M 4 被送入一个二 元无记忆对称信道进行传送。通过编码使
已知y,z的条件下,总共获得关于x的互信息
P( x | yz) P( x | y ) P( x | yz) I ( x; yz) log log log P( x) P( x) P( x | y ) I ( x; y ) I ( x; z | y)
同样
I ( x; yz) I ( x; z ) I ( x; y | z )
信道的分类
用户数 输入与输出的 关系
与时间的关系 输入、输出信 号的特点
两端(单用户)信道 多端(多用户)信道 无反馈信道 有反馈信道 固定参数信道 时变参数信道
离散信道、连续信道、半离散 或半连续信道、波形信道
离散信道的数学模型
X
X ( X1 ,, X i , X N )
信道
P( y | x )
r s
s
s
r
平均互信息
I ( X ;Y ) H ( X ) H ( X | Y )
1 1 I ( X ; Y ) P( x) log P( xy) log P( x) X ,Y P( x | y ) X P( y | x) P( xy) log P( y ) X ,Y
用矩阵来表示
0 1 0 1 p p 1 p 1 p

信息论基础第3章离散信道及其信道容量

信息论基础第3章离散信道及其信道容量
也就是说,通过信息处理后,一般只会增加信息的 损失,最多保持原来获得的信息,不可能比原来获得的 信息有所增加。一旦失掉了信息,用任何处理手段也不 可能再恢复丢失的信息,因此也称为信息不增性原理。
《信息论基础》
3.6 多符号离散信道及其信道容量
【例】求图所示的二元无记忆离散对称信道的二次 扩展信道的信道容量。
【例】 已知两个独立的随机变量 X、Y 的分布律如下。
X P(x)
a1 0.5
a2 0.5
,
Y P( y)
b1 0.25
b2 b3 0.25 0.5
计算 H X , H Y , H XY , H X |Y , H Y | X , I X ;Y 。
《信息论基础》
3.4 信道容量的定义
I (ai ) 减去已知事件 bj 后对 ai 仍然存在的不确定性 I (ai | bj ) ,实际就是事件
bj 出现给出关于事件 ai 的信息量。
【例】 甲在一个16 16 的方格棋盘上随意放一枚棋
子,在乙看来棋子放入哪一个位置是不确定的。如果甲 告知乙棋子放入棋盘的行号,这时乙获得了多少信息 量?
《信息论基础》
第3章 离散信道及其信道容量
通信系统的基本功能是实现信息的传递,信道是信息 传递的通道,是信号传输的媒质。一般而言,信源发出的 消息,必须以适合于信道传输的信号形式经过信道的传输, 才能被信宿接收。
从信源的角度看,信源发出的每个符号承载的平均信 息量由信源熵来定量描述;而从信宿的角度看,信宿收到 的每个符号平均能提供多少信息量由平均互信息来定量描 述。在信息论中,信道问题主要研究在什么条件下,信道 能够可靠传输的信息量最大,即信道容量问题。
《信息论基础》
3.7 信源与信道的匹配

信息论离散信道及其容量

信息论离散信道及其容量

p(x 1, y 0) p(x 1) p( y 0 | x 1) p p(x 1, y 1) p(x 1) p( y 1| x 1) p
p(Y 0) p(0, 0) p(1, 0) p (1 ) p p p
p(Y 1) p(0,1) p(1,1) p (1 ) p p p
pXY (0?) pY (?) pXY (1?) pY (?)
pXY pY
(01) (1)
1
pXY pY
(11) (1)
0
1 3 2 3
0 P( X ,Y )PY
1
由此可得
H ( X ) 1 log 1 3 log 3 0.811 4 44 4
H (Y ) 1 log 1 3 log 3 1 log 1 1.406 8 88 82 2
第4章 离散信道及其 容量
通信系统模型
信息论的研究基础是通信系统模型。
信源
编码器
信道
消息
信号
干扰
干扰器
译码器
信宿
消息
4.1 信道的数学模型及其分类
信道是信息传输的通道。
干扰
X
信道
Y
由于干扰的存在,信道的输出Y与信道的输入X不
完全相同,用条件概率p(y|x)描述。
而输入和输出又有各自的统计特性,分别用 表示。
离散信道中常用的几种概率
先验概率:p(ai),PX=[p(a1) p(a2) … p(ar)]
联合概率:p(aibj)=p(ai)p(bj|ai)=p(bj)p(bj|ai)
p11 p12 L p1s
信道传递概率:p(bj|ai)=pij,P
p21 M
p22 M
L M
p2s

离散信道及其信道容量课件

离散信道及其信道容量课件

离散信道的应用场景
01
02
数据通信
数字电视
03 数字电话
CHAPTER
离散信道模型
输入输出符号集
输入符号集
输出符号集
输入输出概率分布
输入概率分布
输出概率分布
转移概率
定义
转移概率表示在给定输入符号下,输出符号出现的条件概率,即$P(Y=y|X=x)$。
计算方法
根据输入输出概率分布和转移概率的定义,可以通过以下公式计算转移概率: $P(Y=y|X=x) = frac{P(X=x, Y=y)}{P(X=x)}$。
CHAPTER
离散信道容量
信道容量的定 义 01 02
单符号离散信道容量
在无记忆信道中,每个符号独立地通 过信道,信道状态与符号无关,因此 单符号离散信道容量可以通过概率计 算得出。
多符号离散信道容量
多符号离散信道容量是指多个符号在 离散有记忆信道中能够传输的最大信 息量。
多符号离散信道容量的计算方法包括 互信息法、迭代法和密度进化法等。
离散信道容量的应用
数据 传
数据压缩
错误控制编码
通信系统设计
通信协议设计
在通信系统设计中,离散信道容量提供 了关于通信系统性能的理论限制。这有 助于设计者根据这些限制优化通信协议, 提高系统的整体性能。
VS
频谱效率
频谱效率是通信系统设计的重要指标之一。 通过理解和利用离散信道容量,可以更有 效地利用频谱资源,提高频谱效率,从而 在有限的带宽内传输更多的信息。
CHAPTER
离散信道容量的计算方法
解析法
解析法是一种基于概率论和组合数学的计算离散信道容量的方法。它通 过将输入和输出符号之间的概率关系表示为数学表达式,然后求解这些 表达式来计算信道容量。

离散信道及容量

离散信道及容量
P(y 0) P(x) P(0 | x) p (1) p p p
平均信息量之和; H XY H X H Y
(b)一个符号不能提供有关另一符号的任何信息。
IX ;Y IY; X 0
HX ,Y 0
当两个信源相关时 (a)联合熵小于两个信源的熵的和:
H XY H X H Y
(b)平均互信息量等于两信源熵重合的部分; (c)信源的条件熵等于其熵减去平均互信息量:
3. 平均互信息的交换性(对称性)
I (X ;Y ) I (Y; X )
4. 平均互信息 I ( X ; Y ) 的凸状性
I ( X ;Y ) P(xy) log P( y | x)
X ,Y
P( y)
P(x)P( y | x) log X ,Y
P( y | x) P(x)P( y | x)
p0 / 0 0.99
0
0
p0 /1 0.01
p1/ 0 0.01
错误的概率为0.01。
1
1
即有
p1/1 0.99
p yi / xi p0/ 0 p1/1 0.99
p yj / xi p1/ 0 p0 /1 0.01 i j
转移矩阵
pY / X p y j / xi
满足其的充要条件是:
N
P(Y X ) p( y1y2...yN x1x2...xN ) p( yi xi ) i1
对任意的N值和x,y值上式都成立。
3.有干扰有记忆信道 信道中某一瞬间的输出符号不但与对应时刻的输入符号 有关,而且还与此前其它时刻信道的输入符号有关,则该信 道称有记忆信道。 此时 P(Y X ) 不满足:
p(xi ) p( y j
N
xi )

离散信道及其信道容量

离散信道及其信道容量

离散信道及其信道容量
例3
1 1 1 2 2 P( Y / X) 1 1 2 1 2
离散信道及其信道容量
2、互信息量
定义
信宿消息yj的自信息量I(yj)减去信道关于发出消息 xi和接收消息yj的条件信息量I(yj/xi)为信宿消息yj 所含信源消息xi的互信息量,用I(xi; yj)表示。
离散信道及其信道容量
信道对于信息率的容纳并不是无限制 的,它不仅与物理信道本身的特性有关 ,还与信道输入信号的统计特性有关, 它有一个极限值,即信道容量,信道容 量是有关信道的一个很重要的物理量。
离散信道及其信道容量
一般信道的定义及模型
信道是传输信息的媒质或通道。
影响信道传输的因素:噪声、干扰。 噪声、干扰:非函数表述、随机性、统计依赖。 信道的全部特性:输入信号、输出信号,以及它们之间 的依赖关系。 信道的一般数学模型:
P( y1 / x1 ) P( y 2 / x1 ) P( y / x ) P( y / x ) 1 2 2 2 P( Y / X) P( y1 / x n ) P( y 2 / 2 … xn
P(y1/x1) P(y2/x2) … P(ym/xn)
离散信道及其信道容量
信道容量:信息率能大到什么程度
(1)信道容量是信道信息率的上限,定量描述了信道(信息的)最 大通过能力; (2)使得给定信道的达到最大值(即信道容量)的输入分布,称为 最佳输入(概率)分布 (3)信道的I(x;y)与输入概率分布和转移概率分布两者有关,但信 道容量是信道的固有参数,只与信道转移概率有关。
X
P(Y/X) 一般信道的数学模型
Y
离散信道及其信道容量

离散信道容量

离散信道容量
2 2 2 2 2
P(x1y1) = P(x1) P(y1|x1) = 0.5×0.98 = 0.49
即对于一定的信道转移概率分布,总可以找到某 P(x y ) = P(x ) P(y |x ) = 0.5×0.80 = 0.40
一个先验概率分布的信源 X,使平均交互信息量达到 n pmax (yj) p( xi ) p( y j | xi ) ,求Y集合中各符号 (2)根据 I 相应的最大值 ,称此信源为该信道的匹配信源。
( 3)根据 P(xi是信源概率分布 |yj) = P(xi yj)/P(yj) ,求各后验概率,得 平均互信息 I(X;Y) P(X) 的∩型凸函数
P(x1| y1) = P(x1y1)/ P(y1) = 0.49/0.59 = 0.831 即对于一定的信道转移概率分布,总可以找到某 P(x2| y1) = P(x2y1)/ P(y1) = 0.10/0.59 = 0.169 一个先验概率分布的信源 ,使平均交互信息量达到 P(x1| y2) = P(x1y2)/ P(X y2 ) = 0.01/0.41 = 0.024 相应的最大值 ,称此信源为该信道的匹配信源。 P(x | y ) I =max P(x y )/ P(y ) = 0.40/0.41 = 0.976


称I(X;Y)是Y对X的平均互信息量(简称平均互信息/平 均交互信息量/交互熵)。 X对Y的平均互信息定义为
I (Y ; X ) p( xi y j ) I ( y j ; xi ) p( xi y j )log 2
i 1 j 1 i 1 j 1
n
m
n
m
p ( y j / xi ) p( y j )
p11 p1s P(b / a ) p p j i ij p2 s P 21 ... pr1 prs p12 ... p1s p2 s ... prs

正式实验报告二—信道容量计算

正式实验报告二—信道容量计算

一、实验目的1.掌握离散信道的信道容量的计算方法;2.理解不同类型信道的不同特点与不同的计算方法;二、实验内容1.进一步熟悉一般离散信道的信道容量计算方法;2.进一步复习巩信道性质与实际应用;3.学习如何将复杂的公式转化为程序。

三、实验仪器、设备1、计算机-系统最低配置256M内存、P4 CPU;2、MATLAB编程软件。

四、实现原理信道容量是信息传输率的极限,当信息传输率小于信道容量时,通过信道编码,能够实现几乎无失真的数据传输;当数据分布满足最佳分布时,实现信源与信道的匹配,使得信息传输率能够达到信道容量。

本实验利用信道容量的算法,使用计算机完成信道容量的计算。

实验采用迭代算法计算信道容量,即:设DMC的转移概率pyx(i,j),p(i)是任意给定的一组初始给定输入分布,开始为等概率分布,以后逐次迭代更新p(i)的取值。

其所有分量P (i)均不为0。

按照如下方法进行操作:具体方法:1、计算q(j)=ijipyxip),(*)(,pyx(i,j)为信道转移概率2、计算a(i)先算中间变量d(i)=∑jjqjipyxjipyx)(/),(log(*),(然后,a(i)=exp(d(i))3、计算中间变量U=∑iip ia)(*)(4、计算IL=log2(u)5、计算IU=log2(max(a(i))6、当IU-IL>ε(ε为设定的迭代精度)时,进入以下循环,否则输出迭代次数n,信道容量C=IU计算结果,最佳分布p(i)。

①重新计算p(i)=p(i)*a(i)/U②计算q(j),方法同1③计算a(i),方法同2④计算中间变量U=∑iip ia)(*)(⑤计算IL=log2(u)⑥计算IU=log2(max(a(i))⑦计次变量n=n+1返回6判断循环条件是否满足。

五、实验步骤1、计算非对称信道的信道容量运行程序待程序运行完毕,记录迭代次数n和信道容量计算结果C。

2、计算对称信道的信道容量运行程序待程序运行完毕,记录迭代次数n和信道容量计算结果C。

信道容量的计算方法

信道容量的计算方法

信道容量的计算方法信道容量的计算方法:1、对于离散无记忆信道,香农公式是计算信道容量的重要方法。

香农公式为C = W log₂(1 + S/N),其中C表示信道容量,W表示信道带宽,S表示信号功率,N表示噪声功率。

2、在计算信道容量时,先确定信道带宽W的值。

例如,在一个无线通信系统中,经过测量或者根据通信标准规定,信道带宽可能是20MHz。

3、接着确定信号功率S。

信号功率可以通过功率测量仪器得到,比如在一个发射机输出端测量到的功率为10W。

4、然后确定噪声功率N。

噪声功率的确定需要考虑多种因素,如热噪声、干扰噪声等。

热噪声功率可以根据公式N₀= kT₀B计算,其中k是玻尔兹曼常数,T₀是绝对温度,B是等效噪声带宽。

在常温下,假设T₀= 290K,若等效噪声带宽与信道带宽相同为20MHz,可算出热噪声功率,再加上其他干扰噪声功率得到总的噪声功率N。

5、将确定好的W、S、N的值代入香农公式计算信道容量C。

6、对于离散有记忆信道,计算信道容量会更复杂。

需要考虑信道的记忆特性,通常采用马尔可夫链来描述信道状态的转移概率。

7、构建马尔可夫链的状态转移矩阵,矩阵中的元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率。

8、通过求解马尔可夫链的稳态分布,结合输入符号的概率分布,利用信息论中的互信息公式来计算信道容量。

9、在多输入多输出(MIMO) 系统中,信道容量的计算又有不同。

需要考虑多个发射天线和多个接收天线之间的信道矩阵H。

10、利用矩阵H的特征值等信息,根据MIMO信道容量公式C = log₂det(I + ρHH*)计算信道容量,其中ρ是信噪比,I是单位矩阵,H*是H的共轭转置矩阵。

实验二 离散信道容量

实验二 离散信道容量

实验二 离散信道容量一、实验目的1. 掌握离散信道容量的计算。

2. 理解离散信道容量的物理意义。

3. 练习应用matlab 软件进行二元对称离散信道容量的函数曲线的绘制,并从曲线上理解其物理意义。

二、实验原理信道是传送信息的载体—信号所通过的通道。

信息是抽象的,而信道则是具体的。

比如二人对话,二人间的空气就是信道;打电话,电话线就是信道;看电视,听收音机,收、发间的空间就是信道。

研究信道的目的:在通信系统中研究信道,主要是为了描述、度量、分析不同类型信道,计算其容量,即极限传输能力,并分析其特性。

二元对称信道BSC (Binary Symmetric Channel )二进制离散信道模型有一个允许输入值的集合X={0,1}和可能输出值的集合Y={0,1},以及一组表示输入和输出关系的条件概率(转移概率)组成。

如果信道噪声和其他干扰导致传输的二进序列发生统计独立的差错,且条件概率对称,即(0/1)(1/0)(1/1)(0/0)1p Y X p Y X p p Y X p Y X p ======⎧⎨======-⎩这种对称的二进制输入、二进制输出信道称做二元对称信道(或二进制对称信道,简称BSC 信道),如下图所示:信道容量公式:{()}max p x C I(X,Y)=三、实验内容BSC信道是DMC信道对称信道的特例,对于转移概率为P(0/1)=P(1/0)=p,P(0/0)=P(1/01)=1-p,求出其信道容量公式,并在matlab上绘制信道容量C与p 的曲线。

根据曲线说明其物理意义。

四、实验要求1.提前预习实验,认真阅读实验原理以及相应的参考书。

2.认真高效的完成实验,实验中服从实验室管理人员以及实验指导老师的管理。

3.认真填写实验报告。

离散信道及其信道容量

离散信道及其信道容量
(1)无反馈信道
(2)有反馈信道
第一节 信道的数学模型及分类
根据信道参数与时间的关系: (1)固定参数信道 (2)时变参数信道 根据输入输出信号的特点
(1)离散信道
(2)连续信道
(3)半离散半连续信道:
(4)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。
第一节 信道的数学模型及分类
2、离散信道的数学模型




… xn p(y1/xn) p(y2/xn)
ym
p(ym/x1) p(ym/x2)
… p(ym/xn)
第一节 信道的数学模型及分类
[例1] 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;
0
1
[P]=
0
1-p
y021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第一节信道的数学模型及分类第一节信道的数学模型及分类为了表述简便可以写成第一节信道的数学模型及分类1联合概率其中称为前向概率描述信道的噪声特性称为后向概率有时也把称为先验概率把称为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第二节平均互信息1信道疑义度这是收到后关于x的后验熵表示收到后关于输入符号的信息测度这个条件熵称为信道疑义度表示输出端在收到一个符号后对输入符号尚存的不确定性这是由信道干扰造成的如果没有干扰hxy0一般情括下hxy小于hx说明经过信道传输总能消除一些信源的不确定性从而获得一些信息
X
p
p
? H (Y) ? [ p log 1 ? p log 1 ] ? H (Y) ? H ( p)
p
p
第三节 平均互信息的特性 而: P( y ? 0) ? ? p ? ? p P ( y ? 1 ) ? ? p ? ? p

信息论基础离散信道及其信道容量

信息论基础离散信道及其信道容量
量X的条件下,对随机变量Y尚存在 的不确定性。噪声熵完全是由于信 道中噪声引起的,也称为散布度, 它反映了信道中噪声源的不确定性。
通信与信息基础教学部
30
信息论课件
平均互信息
互信息:信道输出端接收到某消息y(或
某消息序列y)后获得关于输入端某消息x (或某消息序列x)的信息量
I (x; y) log P(x / y) log P(xy) log P( y / x)
通信与信息基础教学部
16
信息论课件
几个重要的单符号离散信道
对称离散信道:信道矩阵中的行元素集 合相同,列元素集合也相同的信道,称 为对称信道。
通信与信息基础教学部
17
信息论课件
例:二元对称信道Binary Symmetric Channel (BSC)
1 p
0
0
p
p
1 1 p 1
通信与信息基础教学部
既不作“1”,也不作“0”
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21
信息论课件
例:二元删除信道Binary Erasure Channel (BEC)
p
0
0
1 p
1 q
e
1
q
1
通信与信息基础教学部
22
信息论课件
单符号离散信道的一些概率关系
对于信道[ X, P, Y ],


输入和输出符号的联合概率
验 概
验 概
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4
信道分类
信息论课件
根据信道的用户多少:
两端(单用户)信道 ■ 多端(多用户)信道
根据信道输入端和输出端的关联:
无反馈信道
■ 反馈信道
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实验二离散信道及其容量
一、[实验目的]
1、理解离散信道容量的内涵;
2、掌握求二元对称信道(BSC)互信息量和容量的设计方法;
3、掌握二元扩展信道的设计方法并会求其平均互信息量。

二、[实验环境]
windows XP,MATLAB 7
三、[实验原理]
若某信道输入的是N 维序列x ,其概率分布为q(x ),输出是N 维序列y ,则平均互信息量记为I(X ;Y ),该信道的信道容量C 定义为()
max (X;Y)q x C I =。

四、[实验内容]
1、给定BSC 信道,信源概率空间为
信道矩阵0.990.010.010.99P ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦
求该信道的I(X;Y)和容量,画出I(X;Y)和ω、C 和p 的关系曲线。

2、编写一M 脚本文件t03.m,实现如下功能:
在任意输入一信道矩阵P 后,能够判断是否离散输出对称信道。

3、对题1求其二次扩展信道的平均互信息I(X;Y)。

五、[实验过程]
每个实验项目包括:
1)设计思路
1、信道容量
()max (X;Y)q x C I =,因此要求给定信道的信道容量,只要知道该信道的最大互信息量,即求信道容量就是求信道互信息量的过程。

程序代码:
clear all,clc;
w=0.6;
w1=1-w;
p=0.01;X
P 0
10.60.4
=
p1=1-p;
save data1p p1;
I_XY=(w*p1+w1*p)*log2(1/(w*p1+w1*p))+(w*p+w1*p1)*log2(1/(w*p+w1*p1))-...
(p*log2(1/p)+p1*log2(1/p1));
C=1-(p*log2(1/p)+p1*log2(1/p1));
fprintf('互信息量:%6.3f\n信道容量:%6.3f',I_XY,C);
p=eps:0.001:1-eps;
p1=1-p;
C=1-(p.*log2(1./p)+p1.*log2(1./p1));
subplot(1,2,1),plot(p,C),xlabel('p'),ylabel('C');
load data1;
w=eps:0.001:1-eps;
w1=1-w;
I_XY=(w.*p1+w1.*p).*log2(1./(w.*p1+w1.*p))+(w.*p+w1.*p1).*log2(1./(w.*p+w1.*p1))-.. .(p.*log2(1./p)+p1.*log2(1./p1));
subplot(1,2,2),plot(w,I_XY)
xlabel('w'),ylabel('I_XY');
实验结果:
互信息量:0.891
信道容量:0.919
I(X;Y)和ω、C和p的关系曲线图:
C
X
2、离散对称信道:当离散准对称信道划分的子集只有一个时,信道关于输入和输出对称。

离散准对称信道:若一个离散无记忆信道的信道矩阵中,按照信道的输出集Y 可以将信道划分成n个子集,每个子矩阵中的每一行都是其他行同一组元素的不同排列。

实验代码:
clc;clear;
P=input('输入信道转移概率矩阵:');
[r,c]=size(P);
if sum(P,2)-1~=zeros(1,r)';
error('输入的信道矩阵不合法!');%矩阵行和一定要为1
end
l=1;
Sum=0;
for j=2:c
for i=1:r%i是行变量
for k=1:r
if P(k,j)==P(i,1)
Sum=Sum+1;
break;
end
end
end
end
if Sum==r*(c-1)
fprintf('是离散输出对称信道!\n',j);
else fprintf('不是对称信道!');
end
实验结果:
输入信道转移概率矩阵:[0.010.99;0.990.01]
是离散输出对称信道!
输入信道转移概率矩阵:[0.40.6;0.30.7]
不是对称信道!
3、二次扩展信道的互信息量I(X;Y)=H(Y)-H(Y|X).
实验代码:
clc,clear;
p=0.01;
P_X1=[0.6,0.4];
p1=1-p;
X2=[0,0;0,1;1,0;1,1];%二次扩展输入符号阵
Y2=X2;%二次扩展输出符号
P_X2=[P_X1(1)^2,P_X1(1)*P_X1(2),P_X1(2)*P_X1(1),P_X1(2)^2];
%求二次扩展后信道矩阵N
N=zeros(4);
for i=1:4
for j=1:4
l=length(find(xor(X2(i,:),Y2(j,:))==0));%比较得正确传递元素个数
N(i,j)=p1^l*p^(2-l);
end
end
%下面求I
P_Y2=P_X2*N;
P_XY2=[P_X2(1)*N(1,:);P_X2(2)*N(2,:);P_X2(3)*N(3,:);P_X2(4)*N(4,:)];%联合分布
H_Y2=sum(-P_Y2.*log2(P_Y2));
H_Y_X2=sum(sum(-P_XY2.*log2(N)));
I_XY2=H_Y2-H_Y_X2;
fprintf('2次扩展信道的平均互信息为:%5.3f',I_XY2);
实验结果:
2次扩展信道的平均互信息为:1.783
2)实验中出现的问题及解决方法;
1、信道容量与互信息量有关,而互信息量又与信源熵相关,所以要求得信道容量就必须知道信道传递概率,然后根据公式一步一步计算。

2、对于判断离散对称信道,不需要弄清楚的是它的概念,根据定义来判断。

3、对于扩展信道,分有记忆的和无记忆的,在不确定的情况下计算扩展信源的熵,我们要根据定义来计算。

六、[实验总结]
通过本次实验,我对于信道的分类,各种信道的特点有了一定的认识和了解。

实验中涉及的主要是二元对称信道,而它的最佳分布是输入和输出均对称。

实验中最主要的部分还是关于信道容量的计算,此次实验,让我们验证了课本上的定理,也让我们更好地理解和掌握了课堂上所学的知识。

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