无线通信主要包括微波通信和卫星通信

无线通信(Wireless Communication)是利用电磁波信号可以在自由空间中传播的特性进行信息交换的一种通信方式，近些年信息通信领域中，发展最快、应用最广的就是无线通信技术。

在移动中实现的无线通信又通称为移动通信，人们把二者合称为无线移动通信。

从最初的电报开始经过150多年的现代电信的发展是来自各界的成千上万科学家、工程师和研究人员的辛勤劳动的结果。

他们当中只有少数独立负责发明的人成了名，而大多数达到顶点的发明是许多个人的成果。

这里汇集了部分对于无线电通信发展中起到重要作用的历史人物。

无线通信主要包括微波通信和卫星通信。

微波是一种无线电波，它传送的距离一般只有几十千米。

但微波的频带很宽，通信容量很大。

微波通信每隔几十千米要建一个微波中继站。

卫星通信是利用通信卫星作为中继站在地面上两个或多个地球站之间或移动体之间建立微波通信联系。

无线技术给人们带来的影响是无可争议的。

如今每一天大约有15万人成为新的无线用户，全球范围内的无线用户数量目前已经超过2亿。

这些人包括大学教授、仓库管理员、护士、商店负责人、办公室经理和卡车司机。

他们使用无线技术的方式和他们自身的工作一样都在不断地更新。

从七十年代，人们就开始了无线网的研究。

在整个八十年代，伴随着以太局域网的迅猛发展，以具有不用架线、灵活性强等优点的无
线网以己之长补"有线"所短，也赢得了特定市场的认可，但也正是因为当时的无线网是作为有线以太网的一种补充，遵循了IEEE802.3
标准，使直接架构于802.3上的无线网产品存在着易受其他微波噪声干扰,性能不稳定,传输速率低且不易升级等弱点，不同厂商的产品相互也不兼容,这一切都限制了无线网的进一步应用。

这样，制定一个有利于无线网自身发展的标准就提上了议事日程。

到1997年6月，IEEE终于通过了802.11标准。

802.11标准是IEEE制定的无线局域网标准，主要是对网络的物理层(PH)和媒质访问控制层(MAC)进行了规定，其中对MAC层的规定是重点。

各厂商的产品在同一物理层上可以互操作，逻辑链路控制层(LLC)是一致的，即MAC层以下对网络应用是透明的（如图一所示）。

这样就使得无线网的两种主要用途----"(同网段内)多点接入"和"多网段互连"，易于质优价廉地实现。

对应用来说，更重要的是，某种程度上的"兼容"就意味着竞争开始出现；而在IT这个行业，"兼容"，就意味着"十倍速时代"降临了。

在MAC层以下，802.11规定了三种发送及接收技术：扩频(SpreadSpectrum)技术；红外(Infared)技术；窄带(NarrowBand)技术。

而扩频又分为直接序列(DirectSequence,DS)扩频技术(简称直扩)，和跳频(FrequencyHopping,FH)扩频技术。

直序扩频技术，通常又会结合码分多址CDMA技术。

根据预测，今后几年，无线网在全世界将有较大的发展，单只美国无线局域网销售额就将从1997年的2.1亿美元增加到2001年的8亿美元。

这一应用已深入到人们生活和工作的各个方面，包括日常使用的手机、无线电话等，其中3G、WLAN、UWB、蓝牙、宽带卫星系统、数字电视都是21世纪最热门的无线通信技术的应用。

信源编码是一种以提高通信有效性为目的而对信源符号进行的变换；为了减少或消除信源剩余度而进行的信源符号变换。

为了减少信源输出符号序列中的剩余度、提高符号的平均信息量，对信源输出的符号序列所施行的变换。

具体说，就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种方法，把信源输出符号序列变换为最短的码字序列，使后者的各码元所载荷的平均信息量最大，同时又能保证无失真地恢复原来的符号序列。

信源编码的作用之一是设法减少码元数目和降低码元速率，即通常所说的数据压缩：作用之二是将信源的模拟信号转化成数字信号，以实现模拟信号的数字化传输。

最原始的信源编码就是莫尔斯电码，另外还有ASCII码和电报码都是信源编码。

但现代通信应用中常见的信源编码方式有：Huffman编码、算术编码、L-Z编码，这三种都是无损编码，另外还有一些有损的编码方式。

信源编码的目标就是使信源减少冗余，更加有效、经济地传输，最常见的应用形式就是压缩。

另外，在数字电视领域，信源编码包括通用的MPEG—2编码和H.264（MPEG—Part10 AVC）编码等
相应地，信道编码是为了对抗信道中的噪音和衰减，通过增加冗余，如校验码等，来提高抗干扰能力以及纠错能力。

为了减少信源输出符号序列中的剩余度、提高符号的平均信息量，对所施行的变换。

具体说，就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种方法，把信源输出符号序列变换为最短的码字序列，使后者的各码元所载荷的平均信息量最大，同时又能保证无失真地恢复原来的符号序列。

既然信源编码的基本目的是提高码字序列中码元的平均信息量，那么，一切旨在减少剩余度而对信源输出符号序列所施行的变换或处理，都可以在这种意义下归入信源编码的范畴，例如过滤、预测、域变换和数据压缩等。

当然，这些都是广义的信源编码。

一般来说，减少信源输出符号序列中的剩余度、提高符号平均信息量的基本途径有两个：①使序列中的各个符号尽可能地互相独立；
②使序列中各个符号的出现概率尽可能地相等。

前者称为解除相关性，后者称为概率均匀化。

信源编码的一般问题可以表述如下：
信源编码
若某信源的输出为长度等于M的符号序列集合式中符号A为信源符号表，它包含着K个不同的符号，A={ɑk|k=1,…,K}，这个信源至多可以输出K M个不同的符号序列。

记‖U‖=KM。

所谓对这个信源的输出
信源编码
进行编码，就是用一个新的符号表B的符号序列集合V来表示信源输出的符号序列集合U。

若V的各个序列的长度等于N，即式中新的符号表B共含L个符号，B={b l|l=1,…,L}。

它总共可以编出L N个不同的码字。

类似地,记‖V‖=LN。

为了使信源的每个输出符号序列都能分配到一个独特的码字与之对应，至少应满足关
系‖V‖=L N≥‖U‖=KM
或者N/M≥log K/log L
假若编码符号表B的符号数L与信源符号表A的符号数K相等，则编码后的码字序列的长度N必须大于或等于信源输出符号序列的长度M；反之，若有N=M，则必须有L≥K。

只有满足这些条件，才能保证无差错地还原出原来的信源输出符号序列(称为码字的唯一可译性)。

可是，在这些条件下，码字序列的每个码元所载荷的平均信息量不但不能高于，反而会低于信源输出序列的每个符号所载荷的平均信息量。

这与编码的基本目标是直接相矛盾的。

下面的几个编码定理，提供了解决这个矛盾的方法。

它们既能改善信息载荷效率，又能保证码字唯一可译。

离散无记忆信源的定长编码定理
对于任意给定的ε>0，只要满足条件N/M≥(H(U)+ε)/log L
那么，当M足够大时，上述编码几乎没有失真;反之,若这个条件不满足，就不可能实现无失真的编码。

式中H(U)是信源输出序列的符号熵。

信源编码
通常，信源的符号熵H(U)<log K，因此，上述条件还可以表示为
【H(U)+ε】/log L≤N/M≤log K/log L
特别，若有K=L,那么,只要H(U)<log K,就可能有N<M，从而提高信息载荷的效率。

由上面这个条件可以看出，H(U)离log K越远,
通过编码所能获得的效率改善就越显著。

实质上，定长编码方法提高信息载荷能力的关键是利用了渐近等分性，通过选择足够大的M，把本来各个符号概率不等[因而H(U)<log K]的信源输出符号序列变换为概率均匀的典型序列，而码字的唯一可译性则由码字的定长性来解决。

离散无记忆信源的变长编码定理
变长编码是指V的各个码字的长度不相等。

只要V中各个码字的长度Ni(i=1，…，‖V‖)满足克拉夫特不等式这‖V‖个码字就能唯一地正确划分和译码。

离散无记忆信源的变长编码定理指出：若离散无记忆信源的输出符号序列为，式中A={ɑk|k=1,…,K},符号熵为
H(U)，对U进行唯一可译的变长编码，编码字母表B的符号数为L,即B={b l|l=1,…,L},那么必定存在一种编码方法，使编出的码字
Vi=(v i1,…,v iNi)，(i=1,…,‖V‖)，具有平均长度嚻：M H(U)/log L≤嚻
<M H(U)/log L+1
若L=K，则当H(U)<log K=log L时,必有嚻<M；H(U)离log K越远，则嚻越小于M。

具体实现唯一可译变长编码的方法很多，但比较经典的方法还是仙农编码法、费诺编码法和霍夫曼编码法。

其他方法都是这些经典方法的变形和发展。

所有这些经典编码方法，都是通过以短码来表示常出现的符号这个原则来实现概率的均匀化，从而得到高的信息载荷效率；同时，通过遵守克拉夫特不等式关系来实现码字的唯一可译。

霍夫曼编码方法的具体过程是：首先把信源的各个输出符号序列按概率递降的顺序排列起来，求其中概率最小的两个序列的概率之和，并把这个概率之和看作是一个符号序列的概率，再与其他序列依概率递降顺序排列（参与求概率之和的这两个序列不再出现在新的排列之中），然后，对参与概率求和的两个符号序列分别赋予二进制数字0和1。

继续这样的操作,直到剩下一个以1为概率的符号序列。

最后，按照与编码过程相反的顺序读出各个符号序列所对应的二进制数字组，就可分别得到各该符号序列的码字。

例如，某个离散无记忆信源的输出符号序列及其对应的概率分布为
信源编码
对这些输出符号序列进行霍夫曼编码的具体步骤和结果如表。

信源编码
由表中可以看出，在码字序列中码元0和1的概率分别为10/21和11/21，二者近乎相等，实现了概率的均匀化。

同时，由于码字序列长度满足克拉夫特不等式2×2-2+3×2-3+2×2-4=1
因而码字是唯一可译的，不会在长的码字序列中出现划错码字的情况。

以上几个编码定理，在有记忆信源或连续信源的情形也有相应的类似结果。

在实际工程应用中，往往并不追求无差错的信源编码和译码，而是事先规定一个译码差错率的容许值，只要实际的译码差错率不超过这个容许值即认为满意（见信息率-失真理论和多用户信源编码）。