实验二 离散信道及其容量

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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]);

5-2 离散信道的信道容量

5-2 离散信道的信道容量
第五讲 信道容量 第二节 离散信道的信道容量
1
离散信道的信道容量
一、离散信道容量的定义 二、信道模型 三、离散信道容量的表达式
2
离散信道的信道容量
一、离散信道容量的定义
定义1: C- 每个符号能够传输的平均信息量最大值
定义2: Ct -单位时间(秒)内能够传输的平均信息量最大值
两者之间可以互换:已知信道每秒能够传输的符号数
i =1
j=1
i =1
n
∑ H ( x ) = − P ( x i ) log 2 P ( x i ) i=1
-每个发送符号xi的平均信息量,称为信源的熵
m
n
∑ ∑ H( x / y) = − P( y j ) P( xi / y j )log2 P( xi / y j )
j =1
i =1
-接收yj符号已知后,发送符号xi的平均信息量
0
P(0/0) = 127/128
0
发 送 端 P(0/1) = 1/128


P(1/0) = 1/128

P(1/1) = 127/128
1
1
对称道模型
离散信道的信道容量
信源的平均信息量(熵)
∑ H
(x)
=

n i=1
P ( x i ) log
2
P ( xi
)
=

⎡ ⎢⎣
1 2
log
2
1 2
离散信道的信道容量
③ 无噪声信道 信道模型
发 x1
送 端
x2
x。 3

P(xi) 。 xn
P(y1/x1) P(yn/xn)

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

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—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

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”
通信与信息基础教学部
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
通信与信息基础教学部
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

离散信源熵信道容量实验报告

离散信源熵信道容量实验报告

计算离散信源熵、离散信道容量1 实验任务和目的实验任务:(1)简要总结信源的熵、信道容量的物理意义,概念;(2)写出离散信源熵、离散信道容量计算的基本步骤,画出实现离散信源熵、离散信道容量计算的程序流程图;(3)讨论信源的熵的大小与前后符号之间相关性的关系,讨论信道容量与信源先验概率及信道转移概率的关系。

实验目的:掌握信源的熵、信道容量的物理意义,概念;熟练掌握离散信源熵、离散信道容量的计算方法步骤;利用Matlab 编写离散信源熵、离散信道容量的计算程序;验证程序的正确性。

2 实验过程和结果 2.1 实验过程1、简要总结信源的熵、信道容量的物理意义,概念。

信源熵的物理意义是指信源中的各个符号的平均不确定性;熵是信源符号的平均信息量,是信源符号的平均不确定度。

信道容量 概念:在信道可以传输的基本前提下,对信源的一切可能的概率分布而言,信道能够传输的最大(接收)熵速率称为信道容量。

意义:求出了某个信道的信道容量,也就找到了信源的最佳概率分布。

从而指导人们改造信源,使之最大可能地利用信道的传输能力。

2、写出离散信源熵、离散信道容量计算的基本步骤,画出实现离散信源熵、离散信道容量计算的程序流程图;离散信源熵的计算步骤:()()()11log log ()qr r r i i i i H X E p a a p a =⎛⎫==- ⎪⎝⎭∑信道容量的计算步骤:()(){}()符号/;max bit Y X I C XP =3、(1)讨论信源的熵的大小与前后符号之间相关性的关系,讨论信道容量与信源先验概率及信道转移概率的关系。

信源的相关性是信源符号间的依赖程度的度量。

由于信源输出符号间的依赖关系也就是 信源的相关性使信源的实际熵减小。

信源输出符号间统计约束关系越长,信源的实际熵越小。

当信源输出符号间彼此不存在依赖关系且为等概率分布时,信源的实际熵等于最大熵。

(2)信道容量与信源先验概率及信道转移概率的关系。

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。

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。

信息论实验报告(实验二、离散信道容量的计算)

信息论实验报告(实验二、离散信道容量的计算)

学生实验报告院别电子信息学院课程名称信息论语编码实验班级实验名称实验二、离散信道容量的计算姓名实验时间学号指导教师成绩报告内容一、实验目的和任务1、理解和掌握信道容量的概念和物理意义;2、了解信道容量的计算方法3、采用计算机编程实现(MATLAB)二、实验原理介绍三、实验设备介绍1、计算机2、编程软件MATLAB6.5以上四、实验内容和步骤分别求出如下信道的信道容量1、信道转移概率矩阵为1/31/31/61/61/61/61/31/3P ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦2、信道转移概率矩阵为:1/31/31/61/61/61/31/61/3P ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦1、面出程序设计的流程图。

2、写出在调试过程中出现的问题。

3、 对实验的结果进行分析。

五、实验数据记录六、实验结论与心得通过本次实验,加强了对matlab 程序的学习,进一步提高了我的编程能力。

尊敬的赞助商:**于200X年X月X日举办一个全校性的综合型运动会,历时一周。

期间包括三个部分:开幕式文艺演出、运动会和闭幕式颁发奖项(两天)。

我们校学生会外联部是此类校园活动指定宣传策划单位,对商家赞助大学生活动的可行性,特别是赞助我校运动会活动的可行性有较深入的了解。

现在就让我们为贵公司作此赞助可行性报告。

一、行性分析1、本次运动会得到了学院团委和学校相关部门的大力支持,规模大、参与者多,能吸引更多师生及其家属来观看,深受同学欢迎,并推动学校体育事业的发展,必引起全校性的轰动。

2、在校大学生达XXXX余人,人流量大达到运动会每天入场观看人次为XXXX左右。

人口密集,而且本校的消费能力较高,为贵公司宣传的成效更明显。

3、本次活动得到师生关注,贵公司的产品也将得到大力的宣传。

二、宣传方式1、横幅:为期一周的大横幅宣传,在学校内悬挂横幅,(横幅内容为运动会的内容和公司的相关宣传--赞助商名称)活动前三天粘贴在运动场等人流量最多的位置。

悬挂时间是一天24小时不间断性。

2、我们将在运动会的宣传海报中点明贵公司为赞助单位。

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 )

离散信道及其容量

离散信道及其容量

第四章离散信道及其容量首先让我们来介绍信道的定义:信道是信息传输的媒介或者通道,它有输入端与输出端,其中输入端输入信息,而输出端输出信息。

下面我们要根据信道传输的信息的特点与信道的输入端与输出端的特点来对信道进行分类:1:信息可分为离散与连续两种,根据信息的这一特点,可以把信道分为:)a离散信道:输入与输出的信息都是离散的信道。

)b连续信道:输入与输出的信息都是连续的信道。

)c半连续信道:输入端信息与输出端信息中有且仅有一端是连续信息的信道。

2:输入端与输出端均既可以只有一个接口,也可以有多个接口,根据信道的这一特点,我们可以把信道分为:)a多元接入信道:多个输入端的信息在一个输出端输出的信道(如卫星通信系统可以同时接收多个地面站的信息)。

)b广播信道:把一个输入端的信息在多个输出端输出的信道(如卫星可以同时把信息发送给多个地面站)。

一般我们把一个信源或者一个信宿称为一个用户,如果整个信道中有三个或三个以上的用户,我们称该信道为多端信道(多用户信道),这样多元接入信道与广播信道都称为多端信道。

而只有一个信源与信宿的信道称为两端信道(两用户信道)。

要注意的是即使信息在传输的过程中没有受到干扰,输出的信息也并不一定与输入的信息是完全一样的(从这个角度来讲,信道不仅具有传输信息的功能,还具有信息转换的功能,如正在研究能在大型会议上使用的中英文翻译器可看作这样的一个信道)。

现在我们具体来研究信道(我们在这里主要考虑的是只有一个输入端与一个输出端的离散信道,而且我们不考虑信息的转换功能):首先我们要提出一个问题:我们应该从哪个角度来研究信道?我们不会从一个信道单位时间内传输多少个二元码(或别的码)这个角度来研究信道,因为这取决于信道的硬件。

那么我们应该从哪个角度来考虑信道呢?我们知道信息在信道中传输的时候是有可能发生传输错误的,而这会影响信息的传输速度。

举个例子说明:设信道传输的不同符号只有两个:0与1,信道在传输0与1的时候错误概率均为01.0,为了降低传输的错误概率到可以忽视不计,我们就需要在信道传输前在信息中加一些重复码,这样肯定会在降低错误概率的同时降低了传输的速度。

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

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。

离散无记忆信道的信道容量计算实验报告

离散无记忆信道的信道容量计算实验报告

感谢聆听!
2.信道容量算法
信道容量是互信息的最大值,首先要将信道容量求极值得问题表示 为二重交替优化问题。
(1)
运行结果
(2)
实验结果(1):输入概率转移矩阵是之前例题中的概率转移矩阵,迭代 次数为11和70次,经验证,迭代程序结果比例题中的一般信道容量算 法更为精确。
实验结果(2):迭代次数为4,迭代结果为1.3219,经验算发现此输入概 率转移矩阵的实际结果为1.329,误差不大,符合要求,另外精度越高, 结果越接近。
离散无记忆信道的迭代运算
一、为什么要迭代?
(1)解方程组求出的输入分布 {P(x)}可能不唯一,因为可能有多个 极值点;
(2)需要验证求出的输入分布序列 是否符合要求。
二、Blahut-Arimoto算法
1.交替优化
(2)、通过轮流固定f的其中一个自变量,对另一个没固定的 自变量求极值,由此来确定受此自变量影响下的最值。下一 次对另一个自变量也如此操作,循环往复形成迭代。
程序部分
程序设计思路
(1)参数输入模块
(2)判断模块
判断矩阵中的元素是否 >=0且<=1
判断矩阵的行相加是否 都为1
(3)迭代模块1
(4)迭代模块2
(5)输出模块
P116 4.3 (b)
一般的王育民、李晖 .《信息论与编码理论第二版》[M]北京:高等教育出版社,2013.4 96-101 [2]辛英.《离散信道容量的迭代算法及其实现》[D]山东:山东工商学院,1994 [3]徐伟业 耿苏燕 马湘蓉 冯月芹.《任意DMC信道容量的计算与仿真》[D]南京:南京工程学院 2017
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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
] X
P 0 1
0.6 0.4
= X
Px 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 0.1
P=
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 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
01
= 0.6 0.4
p1=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:0.919
I(X;Y)和ω、C和p的关系曲线图:
0 0.5 1
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
p
C
0 0.5 1
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
w
I X Y
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:[0.01 0.99;0.99 0.01]
是离散输出对称信道!
输入信道转移概率矩阵:[0.4 0.6;0.3 0.7]
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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