第3章信道容量-3(58p)

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第3章信道与信道容量-PPT精品

• 信道种类
1无干扰信道
2有干扰无记忆信道
3有干扰有记忆信道
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著
3
3.1信道分类和表示参数
二进制对称信道（BSC）
1-p 0
p
0 p
1p p
P
p
1p
1
1
1-p
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著
X
+
Y
pY(y/ai)
1 e(yai)2/22
2
G
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著
6
3.1信道分类和表示参数
波形信道
x(t)
y(t)
+
n(t)
pY(y/x)pY(y1,y2,yL/x1,x2,xL)
pY(y/x)pxp,yx((xx,)y)pxp,yx((xx,)n)pn(n)
p (bj/a i)
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著
13
3.2离散单个符号信道及其容量
对称信道容量
C＝maIx(X;Y)ma[H x(X)H(X|Y)]
p(ai)
p(ai)
ma[H x(Y)H(Y| X)]
p(ai)
maHx(Y)H(Y/X)
p(ai)
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著
7
3.2离散单个符号信道及其容量
信息传输率
信道在单位时间内平均传输的信息量定义为信息传输速率
R=I(X;Y)=H(X)－H(X/Y) 比特/符号
Rt=I(X;Y)/t

第三章信道模型和信道容量

这是可知疑义度H(X/Y)=0，平均交互信息量达到最大值 I(X,Y)=H(X)，C=logr。从平均意义上讲，这种信道可以把信源的信息全部传递道信宿。这种每列只有一个非0元素的信道也是一种无噪声信道，称为无噪声信道。
确定信道
这类信道的转移概率等于1或者等于0，每一列的元素可有一个或多个1，可知其噪声熵H(Y/X)=0，此时的平均交互信息量达到最大值。
离散信道
X
P(Y/X)
Y
离散信道分类：无干扰信道有干扰无记忆信道有干扰有记忆信道
离散信道三种表达方式
概率空间描述 X={a1,a2,……ar} P(Y/X)={p(bj/ai)}
j=1,2,……s) Y={b1,b2,……bs} 0≤p(bj/ai)≤1
(i=1,2,……r;
转移矩阵描述
信道组合
串联信道并联信道
4.4 时间离散的无记忆连续信道
可加噪声信道
P(y|x)=p(y-x)=p(z)
Hc (Y | X ) Hc (Z ) I (X ;Y ) Hc (Y ) Hc (Z )
可加噪声信道
高斯噪声信道
I
(X
;Y
)
H
(Y
)
Hc
(X
)
1 2
log(1
2 x 2 z
)
例已知一个二元信源连接一个二元信道，如图给出。X={x1,x2}, [p(xi)]={1/2,1/2}
求I(X；Y)，H(X,Y)，H(X/Y)，和H(Y/X)。
信道容量
C max R max I (X ;Y )bit / 符号
PX
PX
1
Ct
max PX
Rt

信息论3章信道及信道容量

全损信道： H(X|Y) = H(X) H(Y|X) = H(Y) I(X;Y) = 0 全损信道：完全独立
23
2.2 平均互信息
• 例：设信源通过一干扰信道，接收符号为Y=[y1,y2],信道传递概率如图所示，求：
(1)信源X中事件x1和x2分别含有的自信息。 I(x1)= - logp(x1)=-log0.6≈0.737比特
y = f (x) y ≠ f (x)
¾ 信道的输入和输出一一对应，信息无损失地传输，称为无损信道。
¾ H(X|Y) = H(Y|X) = 0 [损失熵和噪声熵都为“0” ]
¾由于噪声熵等于零，因此，输出端接收的信息就等于平均互信息：
I(X;Y) = H(X) = H(Y)
21
（2）输入输出独立信道 ( 全损信道 )
i=1 j=1
i=1 j=1
= H(X) − H(X|Y)
17
2.2 平均互信息
平均互信息：I(X;Y)=H(X)-H(X/Y) 平均互信息=X的先验不确定度-收到Y后关于X的后验不确定度
=平均不确定性消除的程度 =收到Y后获得的关于X的平均信息量 =信道传递的信息量
18
2.2 平均互信息
∑ ∑ ∑ ∑ n m
• 根据输入、输出的个数： – 单用户信道：只有一个输入端和一个输出端 – 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：
– 无反馈信道：输出信号对输入信号无影响、无作用
– 有反馈信道：输出信号对输入信号起作用，影响输入端
信号发生变化
4
1.1 信道的分类
•根据信道有无干扰： –有干扰信道：存在干扰或噪声（实际信道一般都有干扰） –无干扰信道：不存在干扰或噪声，或可以忽略（例，计算机和外存设备之间的信道）

第三章信道容量

max
p(ai )
[
H
(Y
)
H
ni
]
log 2 n Hni
要使H (Y )达到最大值log n，只要p(bi ) 1/ n即可，此时求解
下列方程求出输入端的概率分布{ p(ai )}i1,2,..., n :
n
p(bj ) p(ai ) p(bj / ai ) i 1
( j 1,2,..., n)
下列方程求出输入端的概率分布{p(ai )}i1,2,3 :
1 3
p(a1) 1
p(a2 ) 1
1 3
p(a3) 1
p(a4 ) 1
1 3
p(a5 ) 1
二、强对称(均匀)离散信道的信道容量
X
a1
,
a2
,a n
n=m
Y b1, b2 ,bn
1 p
Pnn
p
n
1
p
n 1
p n 1
1 p
...... p
x1
1 0 0 0 0 0
P 0
1
1
0
0
0
22
x2
0
0
0
1 6
2 6
3 6
x3
计算该信道的信道容量。
1 y1
1/2
y2
1/2 1/6
y3 y4
2/6
y5
3/6 y6
1. 先考察平均互信息量I（X; Y）= H（X）-H（X︱Y），在无噪信道条件下，H（X︱Y）= 0，则平均互信息量I（ X; Y）= H（X）
p
n 1
p n 1
1 p
...... p
n 1

信息安全第3章信道及其容量

补充相关概念：调制，就是把数字信号转换成电话线上传输的模拟信号；解调，即把模拟信号转换成数字信号。
将两种功能合幵在一起的讴备合称调制解调器，就是我们
通常所称的猫（Modem）。它能把计算机的数字信号翻译成可沿普通电话线传送的脉冲信号，而这些脉冲信号又
可被线路另一端的另一个调制解调器接收，幵译成计算机
种伴随的参数，不信道的性质无关，信道矩阵本身已经隐含了信道的输入输出的叏值数（对应于矩阵的行数和列数），因此，信道矩阵也可以作为离散单符号信道的另一种数学模型的最简形式。

例3-1 二迚制信道是最简单，也是最常用的信道， r=s=2时即为二迚制信道，如果信道还满趍对称性，则称为二元对称信道（BSC，Binary Symmetrical Channel），
noise）：存在噪声戒干扰的信道，戒者同时存在两者的信道。
无干扰信道：丌存在噪声和干扰，戒者可以忽略的信道。
（7）根据信道有无记忆特性分类有记忆信道（channel with memory）：某个时间的输出y丌仅仅不相应时间的输入x有关，而不前后的输入、
输出相关。类似于马尔可夫信源，输出只不前面有限个输
由于信道的干扰使输入符号x在传输中収生错误，这种错
误是随机収生的，所以可以用条件概率（转秱概率）来表
示噪声的干扰：p(y|x)= P(y=bj|x=ai)=p(bj|ai)；

这一组条件概率称为信道的传递概率戒转秱概率，可以用来描述信道干扰影响的大小。显然对于仸一给定的ai，条件概率累加满趍弻一性，即∑p(bj| ai ) = 1。
误的概率，通常用p表示。而和是无错误传输的概率，通常用表示。

显然，这些传递概率满趍弻一性，即满趍下式：

第三章信道容量.ppt

输入
X X1X2......X N i a ai1 i2 aiN
Y Y1Y2.....YN
i 1,2,......, nN
X K a1a2 an i1i2......iN 1,2,......, n 输出
YK b1b2 bn
X P(Y X ) Y
j b bj1 j2 bjN
§3.4 网络信息理论 §3.5 连续信道 §3.6 信道编码定理
§3.3 多符号离散信道的信道容量
§3.3.1 多符号离散信道的数学模型
§3.3.2 离散无记忆扩展信道的信道容量 §3.3.3 独立并联信道的信道容量
多符号离散信道
多符号信源通过离散信道传输形成多符号离散信道。
§3.3.1 多符号离散信道的数学模型
1 n
强对称信道与对称信道比较：
强对称
对称
n=m
n与m未必相等
矩阵对称
矩阵未必对称
P=Q
行之和，列之和均为1
P与Q未必相等行之和为1
四、准对称信道离散信道的信道容量
若信道矩阵的行是可排列的，但列不可排列，如果把列分成若干个不相交的子集，且由n行和各子集的诸列构成的各个子矩阵都是可排列的，则称相应的信道为准对称信道。例如下面的矩阵：
§3.2 单符号离散信道的信道容量
§3.3 多符号离散信道的信道容量 §3.4 网络信息理论 §3.5 连续信道 §3.6 信道编码定理
§3.2 单符号离散信道的信道容量 §3.2.1 信道容量的定义
§3.2.2 几种特殊离散信道的容量 §3.2 .3 离散信道容量的一般计算方法
§3.2.1 信道容量的定义
p(b1) p(a1) p(a2 )
p(b2 ) (1 ) p(a2 )

第三章信道及信道容量PPT课件

第三章信道及信道容量
第一节信道分类及表示参数第二节单符号离散信道及其容量第三节离散序列信道及其容量第四节连续信道及其容量
05.12.2020
1
研究信道容量的意义?
信道是信息传输的通道。由于干扰而丢失的信息为 H(X|Y ); 在接收端获取的关于发送端信源X的信息量是：
I(X;Y)＝H(X)-H(X|Y) 即：信道中平均每个符号传送的信息量。对于信道,所关心的问题是平均每个符号传送的最大信息量。这就是信道容量C=max I(X;Y) bit/符号
每个数字对应一种颜色（反之未必），数字已知，则颜色确定，H(X|Y)=0。H(X,Y)=H(Y)=…..
6、2.21（3）信号放大问题。课上已经强调过，仍出错。
7、向孔祥品学习
05.12.2020
9
复习：第四节连续信源的熵和互信息
一、单符号连续信源的熵相对熵（差熵）
H c(X ) p X (x)lop X g (x)dx Hc(XY )p(xy)lopg(xy)dxdy Hc(Y/X )p(xy)lopg(y/x)dxdy
(2) 离散无记忆信道(DMC-Discrete Memoryless Channel)
仍是单符号离散信道，符号集中的符号数目大于2 。
05.12.2020
7
转移概率矩阵（传递阵矩）P :
P11 P12 P1m
P [
P ij
]
P21
P22
P2m
Pn1
Pn2
Pnm
m
m
转移概率矩元阵素中之 1。各和 P(b 行 j等 |ai)的于 Pij1
2 Pm2,通常m0,2 P,此时有：
H0C5.1(2X.202)0

31第3章3132信道模型信道容量

16
信道容量的定义
定义：信道容量为平均互信息的最大值
C max{I ( X ; Y )}
p( x)
def
其单位是比特/符号或奈特/符号。
平均互信息 I (X;Y ) 是输入变量 X 概率分布 p(x) 的上凸函数。
对于一个固定的信道，总存在一种信源概率分布，使传输每一个符号平均获得的信息量，即平均互信息 I(X;Y) 最大，而相应的概率分布 p (x) 称为最佳输入分布。
15
第3章信道容量
3.1 信道的数学模型和分类 3.2 单符号离散信道的信道容量
3.2.1 3.2.2 3.2.3 信道容量的定义几种特殊离散信道的信道容量离散信道容量的一般计算方法

3.3 3.4 3.5 3.6
多符号离散信道多用户信道连续信道信道编码定理
5
信道的分类４－按统计特性
根据信道的统计特性：恒参信道：统计特性不随时间变化；随参信道：统计特性随时间变化。
6
信道的分类５－按记忆特性
根据信道的记忆特性无记忆信道：信道输出仅与当前的输入有关；有记忆信道：信道输出不仅与当前输入有关，还与过去的输入有关。
7
平均互信息
定义：原始信源熵与信道疑义度之差称为平均互信息
Am

x

x3 x4 x5
1 1 1
y2
1 1
xn
1
ym
29
无噪信道的信道容量
在这类信道中，信道输出端接收到某个y j以后，因而损失熵H X | Y 0。于是，可以求出确定信道的平均互信息为 I ( X ; Y ) H (Y ) H ( X ) 其信道容量 C= max{I ( X ; Y )} max H (Y ) log m

信道容量第三章1

内容
3.1 信道的基本概念 3.2 单符号离散信道的信道容量 3.3 多符号离散信道的信道容量 3.4 连续信道 3.5 信道编码定理
3.1 信道的基本概念
3.1.1 信道
• 信道：信息传输的通道
– 在通信中，信道按其物理组成常被分成微波信道、光纤信道、电缆信道等。信号在这些信道中传输的过程遵循不同的物理规律，通信技术必须研究信号在这些信道中传输时的特性。
,p ,p
b2 a1
b2 a2
,, p ,, p
bm a1
bm a2
概率
矩阵
p
b1 an
,
p
b2 an
,,
p
bm an
3.2.1 信道容量的定义
• 我们研究信道的目的是要讨论信道中平均每个符号所能传送的信息量,即信道的信息传输率R
• 平均互信息I (X;Y)：
– 接收到符号Y后平均每个符号获得的关于X
• 按输入/输出的个数 – 单用户信道只有一个输入和一个输出的信道 – 多用户信道有多个输入和多个输出的信道
3.1.2 信道分类
• 按信道输入／输出随机变量个数的多少： – 单符号信道输入/输出端都只用一个随机变量来表示 – 多符号信道输入/输出端用随机变量序列或随机矢量来表示
3.1.3 信道的数学模型
的信息量。
I(X ;Y)
ijLeabharlann p(xi ) p(y j|
xi ) log
p(y j | xi ) p(y j )
n
p( y j ) p(xi ) p( y j | xi ) i 1
• 信道的信息传输率就是平均互信息
3.2.1 信道容量的定义
• 信道容量C：

信道容量

称为信道的信息传输率，通常用 R 表示。
有时我们所关心的是信道在单位时间内平均传输的信息量。如果
平均传输一个符号为 t 秒，则信道平均每秒钟传输的信息量为 Rt 一般称为信息传输速率。
对于固定的信道，
总存在一种信源（某种输入概率分布），使信道平均传输一个符号接收端获得的信息量最大，也就是说对于每个固
信道容量
根据信道的统计特性是否随时间变化分为：
①恒参信道（平稳信道）：信道的统计特性不随时间变化。卫
星通信信道在某种意义下可以近似为恒参信道。
②随参信道（非平稳信道）：信道的统计特性随时间变化。如
短波通信中，其信道可看成随参信道
信道容量是信道的一个参数，反映了信道所能传输的最大信息量，其大
图3
式中∑为所有允许的输入符号概率分布的集。
当 A 或 B 是连续集时，相应的概率应理解为概率密度，求
和号应改为积分，其他都相仿。多用户信道容量
多用户信道容量问题要复杂一些。以二址接入信道为例，
这种信道有两个输入 X2∈A1和 X2∈A2，分别与两个信源联结 ,发送信息率分别为 R1和 R2；有一个输出 Y,用它去
组合信道及其信道容量
前面我们分析了单符号离散信道和离散无记忆信道的扩展信道。实际应用中常常会遇到两个或更多个信道组合
在一起使用的情况。例如，待发送的消息比较多时，可能要用两个或更多个信道并行发送，这种组合信道称为并联
信道；有时消息会依次地通过几个信道串联发送，例如无线电中继信道，数据处理系统，这种组合信道称为级联信

通信基础知识｜信道容量

通信基础知识｜信道容量写在前面：关于信道容量相关的定义与理论，最经典的是与AWGN信道相关的香农公式，随着移动通信系统的发展，通信信道越来越复杂，在香农公式研究的基础上实际上又有很多展开的研究，包括平坦衰落信道、频率选择性等信道的容量、又包括收发端是否已知信道信息条件下的容量。

本篇文章将相关的资料加以记录整理，供个人学习使用。

1 相关定义•香农容量（各态历经容量、遍历容量）：系统无误传输（误码率为0）下，能够实现的最大传输速率；香农定义该容量为在某种输入分布\(p_X(x)\)下，信息传递能够获得的最大平均互信息\(I(X;Y)\)，也即\(C_{\rmergodic}=\max_{p_X(x)}I(X;Y)\)；如果信道衰落变化很快，在一个编码块内，所有的信息会经历所有可能的衰落，那么此时通常用各态历经容量来定义capacity，为每种可能衰落下，信道容量的统计平均值•中断容量：系统在某个可接受的中断概率下的最大传输速率（注意信噪比越小，中断概率越大，于是可接受的最大中断概率对应着一个最小的信噪比），有\(P_{\rm outage}=P(\gamma<\gamma_{\min})\)；如果信道衰落变化较慢，在一个编码块内，信息经历相同的衰落，而不同编码块内信息经历不同的衰落，此时通常用中断容量来讨论capacity2 影响信道容量的因素•信道种类：AWGN信道、平坦衰落信道、频率选择性衰落信道、时间选择性衰落信道等•信道信息对于收发端是否已知：收发端已知信道衰落分布信息CDI、接收端已知信道实时的状态信息CSIR、收发端都已知信道实时的状态信息CSIRT3 SISO信道容量AWGN信道：最简单的加性高斯白噪声AWGN信道的（香农）信道容量，即是经典的香农公式：\(C=B\log(1+\frac{S}{N})\)，其推导见通信基础知识 | 信息熵与香农公式，注意两个条件：高斯分布的信源熵最大、信号与噪声不相关平坦衰落信道：对于平坦衰落信道模型\(y=hx+n\)来说，信道的抽头系数可以写为\(\sqrt{g[i]}\)，其中\(g[i]\)为每时刻的功率增益系数，信噪比此时考虑信道的衰落作用，为\(\gamma=\frac{S|h|^2}{N}\)•CDI：求解困难•CSIR：经过衰落的信道\(h\)的作用，相比AWGN信道，平坦衰落信道的信噪比会随之随机下降o各态历经容量：\(C_{\rmergodic}=B\int_0^{\infty}\log(1+\gamma)p(\gamma)d\gamma\)，由于平坦衰落信道中的信噪比\(\gamma\)相比AWGN信道都是下降的，不难判断有\(C_{\rm fading}<C_{\rm AWGN}\)o中断容量：\(C_{\rmoutage}=B\log(1+\gamma_{\min})\)，平均正确接受的信息速率为\(C_{\rm right}=(1-P_{\rmoutage})B\log(1+\gamma_{\min})\)•CSIRT：根据香农公式，信道容量与接收信号功率、噪声功率、信号带宽相关。

信道容量知识总结

信道容量是信道的一个参数，反映了信道所能传输的最大信息量，其大小与信源无关。

对不同的输入概率分布，互信息一定存在最大值。

我们将这个最大值定义为信道的容量。

一但转移概率矩阵确定以后，信道容量也完全确定了。

尽管信道容量的定义涉及到输入概率分布，但信道容量的数值与输入概率分布无关。

我们将不同的输入概率分布称为试验信源，对不同的试验信源，互信息也不同。

其中必有一个试验信源使互信息达到最大。

这个最大值就是信道容量。

信道容量有时也表示为单位时间内可传输的二进制位的位数（称信道的数据传输速率，位速率），以位/秒（b/s）形式予以表示，简记为bps。

通信的目的是为了获得信息，为度量信息的多少（信息量），我们用到了熵这个概念。

在信号通过信道传输的过程中，我们涉及到了两个熵，发射端处信源熵——即发端信源的不确定度，接收端处在接收信号条件下的发端信源熵——即在接收信号条件下发端信源的不确定度。

接收到了信号，不确定度小了，我们也就在一定程度上消除了发端信源的不确定性，也就是在一定程度上获得了发端信源的信息，这部分信息的获取是通过信道传输信号带来的。

如果在通信的过程中熵不能够减小（不确定度减小）的话，也就没有通信的必要了。

最理想的情况就是在接收信号条件下信源熵变为0（不确定度完全消失），这时，发端信息完全得到。

通信信道，发端X，收端Y。

从信息传输的角度看，通过信道传输了I(X;Y)=H(X)-H(X|Y) ,( 接收Y前后对于X的不确定度的变化)。

I该值与两个概率有关，p(x),p(y|x)，特定信道转移概率一定，那么在所有p(x) 分布中，max I(X;Y)就是该信道的信道容量C(互信息的上凸性）。

入与输出的互信息量的最大值，这一最大取值由输入信号的概率分布决定。

[3]X代表已传送信号的随机变量空间，Y代表已收到信号的随机变量空间。

代表已知X的情况下Y的条件机率。

我们先把通道的统计特性当作已知，p Y | X(y | x)就是通道的统计特性。

信息论与编码(第三版) 第3章信道与信道容量

2信道输入的先验分布不是最佳分布，那么信息传输率不能够达到信息容量
3信息量R必须小于信道容量C，否则传输过程中会造成信息损失，出现错误；
如果R<C成立端
噪声问题
无映射(输噪入到输出)
条件转移矩阵
H(Y|X)=0
Y X n
一对一
X：信道输入 Y：信道输出 n：信道噪声
p(bj|ai):后向概率
表示当接收符号为bj时，信道输入为ai的概率，所以也称为后验概率
贝叶斯公式
p(ai
| bj)
p(aibj ) p(bj )
p(ai ) p(bj | ai )
r
p(ai ) p(bj | ai )
i1
后验概率都是十分重要的，可以通过
p(b1 )
p(a1 )
第3章信道与信道容量
目录
3.1信道分类 3.2 单符号离散信道及其容量
➢ 3.2.1 数学模型 ➢ 3.2.2信道容量 ➢ 3.2.3 离散信道容量的迭代算法
3.3 离散序列信道及其容量 3.4 信源与信道的匹配 3.5 连续信道及其容量
➢ 3.5.1 连续单符号加性信道 ➢ 3.5.2 多维无记忆加性连续信道 ➢ 3.5.3 加性高斯白噪声波形信道
只能进行单方向的通信
也称多端信道，输入端或者输出端至少有一端具有两个或者两个以上用户，并且可
以实现双向通信
输入、输出的取值特性
离散信道
也称为数字信道，该类信道中输入空间、输出空间均为离散事件集合，集合中事件数量是有限的，或者有限可数的，随机变量取值都是离散的
连续信道
也称为模拟信道，输入空间、输出空间均为连续事件集合，集合中事件的数量是无限的、不可数的

第3章信道与信道容量(参考)

max[ H (Y ) H (Y | X )]
p ( ai ) p ( ai )
max H (Y ) H (Y / X )
C log m H (Y | ai ) log m pij log pij
j 1
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著 14
m
3.2离散单个符号信道及其容量

Eg. 求信道容量
1 3 P 1 6 1 3 1 6 1 6 1 3 1 6 1 3
1 1 1 1 C log2 4 H ( , , , ) 0.082bit / 符号 3 3 6 6
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著 15
3.2离散单个符号信道及其容量

方法三
0.5 0.3 0.2 P 0.3 0.5 0.2
0.5 0.3, 0.2 0.3 0.5 0.2
C log2 2 H (0.5,0.3,0.2) 0.8 log2 0.8 0.2 log2 0.4 0.036bit / 符号
• 信道种类 • 无干扰信道 • 有干扰无记忆信道 • 有干扰有记忆信道
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著
3
信道参数

无干扰（无噪声）信道
1, y f (x) p ( Y / X) 0, y f (x)
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著
C max I ( X ; Y )
p ( ai )
普通高等教育“十五”国家级规划教材《信息论与编码》曹雪虹等编著
9
3.2离散单个符号信道及其容量

信息论与编码-第10、11讲-第3章信道容量

THANKS
感谢观看
信道容量决定了单位时间内传输的信息量，容量越大，传输效率越高。
02
编码技术对信息传输效率的影响
采用高效的编码技术可以减小信息的冗余度，提高信息传输效率。
03
多路复用技术提高信道利用率
多路复用技术允许多个信号在同一信道上同时传输，提高了信道的利用率。
信道容量与信号设计
1 2
信号设计对信道容量的影响
02
它反映了信道在噪声干扰下传输信息的能力，是衡量信道性能的重要指标。
03
信道容量可以通过特定的编码方式和技术实现接近，但无法达到。
信道容量的性质
确定性
对于确定的信道，其容量是确定的，与使用的信号和编码方式无关。
可加性
对于并联的多个信道，其容量等于各个信道容量的总和。
单调性
随着输入信号的平均功率增加，信道容量通常会增加，但增加的幅度逐渐减小。
通信系统设计中的关键问题
如何提高信号传输的可靠性和速率？
如何平衡传输质量和系统复杂度？
如何降低噪声和干扰对信号的影响？
如何实现高效、低成本的通信系统设计？
05
CATALOGUE
信道容量与实际应用
无线通信中的信道容量问题
无线信道的不确定性
无线通信中，由于信号传播的复杂性和多径效应，信道容量存在不确定性。
信道容量的计算方法
离散无记忆信道容量
01
通过计算输入信号的熵和输出信号的熵，再根据互信息公式计
算得出。
连续无记忆信道容量
02
通过计算输入信号的功率谱密度和输出信号的功率谱密度，再
根据互信息公式计算得出。
有记忆信道容量