信息论基础——信道容量的计算
信道容量计算公式
信道容量计算公式信道容量计算公式是通信领域中最为重要的公式之一。
它用于衡量在给定的信道条件下，所能传送的最大数据速率。
通俗地说，信道容量就是一条通信信道所能传输的最大数据量。
在通信领域中，信道容量是评估通信系统性能的重要指标之一。
信道容量通常用C来表示，它的计算公式是C=B*log2(1+S/N)，其中B代表信道带宽，S代表信号功率，N代表噪声功率。
这个公式表明，信道容量与信道带宽、信号功率和噪声功率都有关系。
信道带宽越大，信道容量就越大；信号功率越高，信道容量也越大；噪声功率越小，信道容量也越大。
在信道容量计算公式中，信噪比是一个重要的概念。
信噪比是信号功率与噪声功率之比。
当信噪比增大时，信道容量也会随之增大。
这是因为信号的功率增大，噪声对信号的影响就相对减小了，从而提高了信道的传输能力。
信道容量计算公式的应用非常广泛。
在无线通信系统中，信道容量是评估无线信道质量的重要指标之一。
在数字通信系统中，信道容量是评估数字通信系统性能的重要指标之一。
在信息论中，信道容量是研究通信系统极限性能的重要概念之一。
在实际应用中，为了提高通信系统的性能，我们需要尽可能地提高信道容量。
一种常用的方法是通过增加信道带宽来提高信道容量。
另外，也可以通过增加信号功率或减小噪声功率来提高信道容量。
在无线通信系统中，还可以采用编码和调制技术来提高信道容量。
信道容量计算公式是通信领域中最为重要的公式之一。
它不仅能够评估通信系统的性能，还能够指导我们在实际应用中如何提高通信系统的性能。
在未来的发展中，信道容量计算公式将继续发挥着重要的作用，促进通信技术的不断发展。
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。
信道容量的计算
§4.2信道容量的计算这里，我们介绍一般离散信道的信道容量计算方法，根据信道容量的定义，就是在固定信道的条件下，对所有可能的输入概率分布)(x P 求平均互信息的极大值。
前面已知()Y X I ;是输入概率分布的上凸函数，所以极大值一定存在。
而);(Y X I 是r 个变量)}(),(),({21r x p x p x p 的多元函数。
并且满足1)(1=∑=ri i x p 。
所以可用拉格朗日乘子法来计算这个条件极值。
引入一个函数：∑-=iix p Y X I )();(λφ解方程组0)(])();([)(=∑∂-∂∂∂i ii i x p x p Y X I x p λφ1)(=∑iix p （4.2.1）可以先解出达到极值的概率分布和拉格朗日乘子λ的值，然后在解出信道容量C 。
因为)()(log)()();(11i i i i i ri sj i y p x y Q x y Q x p Y X I ∑∑===而)()()(1i iri ii x yQ x p y p ∑==，所以e e y p y p i i i i i x y Q i x p i x p log log ))(ln ()(log )()()(==∂∂∂∂。
解（4.2.1）式有0log )()()()()()(log )(111=--∑∑∑===λe y p x y Q x y Q x p y p x y Q x y Q ii i i i r i s j i i i i sj i i （对r i ,,2,1 =都成立） 又因为)()()(1j k krk ky p x yQ x p =∑=ri x y Q sj i j,,2,1,1)(1==∑=所以(4.2.1)式方程组可以转化为),,2,1(log )()(log)(1r i e y p x y Q x y Q j i j sj i j =+=∑=λ1)(1=∑=ri ix p假设使得平均互信息);(Y X I 达到极值的输入概率分布},,{21r p p p 这样有e y p x y Q x y Q x p j i j i j r i sj i log )()(log)()(11+=∑∑==λ从而上式左边即为信道容量，得 e C log +=λ 现在令)()(log)();(1j i j sj i j i y p x y Q x y Q Y x I ∑==式中，);(Y x I i 是输出端接收到Y 后获得关于i x X =的信息量，即是信源符号i x X =对输出端Y 平均提供的互信息。
信息论基础
信息论基础
信息论是一门研究信息传输和处理的科学。
它的基础理论主要有以下几个方面：
1. 信息的定义：在信息论中，信息被定义为能够消除不确定性的东西。
当我们获得一条消息时，我们之前关于该消息的不确定性会被消除或减少。
信息的量可以通过其发生的概率来表示，概率越小，信息量越大。
2. 熵：熵是一个表示不确定性的量。
在信息论中，熵被用来衡量一个随机变量的不确定性，即随机变量的平均信息量。
熵越大，表示随机变量的不确定性越高。
3. 信息的传输和编码：信息在传输过程中需要进行编码和解码。
编码是将消息转换为一种合适的信号形式，使其能够通过传输渠道传输。
解码则是将接收到的信号转换回原始消息。
4. 信道容量：信道容量是指一个信道能够传输的最大信息量。
它与信道的带宽、噪声水平等因素相关。
信道容量的
计算可以通过香浓定理来进行。
5. 信息压缩：信息压缩是指将信息表示为更为紧凑的形式，以减少存储或传输空间的使用。
信息压缩的目标是在保持
信息内容的同时，尽可能减少其表示所需的比特数。
信息论还有其他一些重要的概念和理论，如互信息、信道
编码定理等，这些都是信息论的基础。
信息论的研究不仅
在信息科学领域具有重要应用，还在通信、计算机科学、
统计学等领域发挥着重要作用。
信息论基础第二版习题答案
信息论基础第二版习题答案信息论是一门研究信息传输和处理的学科，它的基础理论是信息论。
信息论的基本概念和原理被广泛应用于通信、数据压缩、密码学等领域。
而《信息论基础》是信息论领域的经典教材之一，它的第二版是对第一版的修订和扩充。
本文将为读者提供《信息论基础第二版》中部分习题的答案，帮助读者更好地理解信息论的基本概念和原理。
第一章：信息论基础1.1 信息的定义和度量习题1：假设有一个事件发生的概率为p，其信息量定义为I(p) = -log(p)。
求当p=0.5时，事件的信息量。
答案：将p=0.5代入公式，得到I(0.5) = -log(0.5) = 1。
习题2：假设有两个互斥事件A和B，其概率分别为p和1-p，求事件A和B 同时发生的信息量。
答案：事件A和B同时发生的概率为p(1-p)，根据信息量定义，其信息量为I(p(1-p)) = -log(p(1-p))。
1.2 信息熵和条件熵习题1：假设有一个二进制信源，产生0和1的概率分别为p和1-p，求该信源的信息熵。
答案：根据信息熵的定义，信源的信息熵为H = -plog(p) - (1-p)log(1-p)。
习题2：假设有两个独立的二进制信源A和B，产生0和1的概率分别为p和1-p，求两个信源同时发生时的联合熵。
答案：由于A和B是独立的，所以联合熵等于两个信源的信息熵之和，即H(A,B) = H(A) + H(B) = -plog(p) - (1-p)log(1-p) - plog(p) - (1-p)log(1-p)。
第二章：信道容量2.1 信道的基本概念习题1：假设有一个二进制对称信道，其错误概率为p，求该信道的信道容量。
答案：对于二进制对称信道，其信道容量为C = 1 - H(p)，其中H(p)为错误概率为p时的信道容量。
习题2：假设有一个高斯信道，信道的信噪比为S/N，求该信道的信道容量。
答案：对于高斯信道，其信道容量为C = 0.5log(1 + S/N)。
第三章 信道和信道容量
I（X；Y）：接收到Y前、后关于的平均不确定性 的消除 ；或发送X前、后关于Y的平
均不确定性的消除。
可见：熵只是平均不确定性的描述，而不确定性 的消除（两熵之差）才等于接收端所获得的信息 量。获得的信息量不能和不确定性混为一谈。
第三章 信道和信道容量
关于信道容量： 研究：信道中平均每个符号所能传送的信息量，
有损失，是无噪有损信 道，也称确定信道，即： 损失熵：H(X/Y) ≠ 0； 噪声熵：H(Y/X) ＝ 0， I(X;Y)＝H(Y)＝H(X)－H(X/Y) ＜H(X)
第三章 信道和信道容量
信道容量仍是最大熵问题（最大H(Y)）：
C＝max H(Y)＝log s bit/符号
P(X)
（设Y有s个符号）
不相交的子集mk，由mk组成的矩阵[P]k是对称矩阵 （具有可排列的性质），则称此信道为准对称信道， 其信道容量：
r为输入符号集个数 即信道矩阵行数 准对称信道中的 行元素 第k个子矩阵 中行元素之和
第k个子矩阵 中列元素之和
第三章 信道和信道容量
例3－1：二元对称删除 信道如图，计算信道容量。
例3－2：准对称信道的信道矩阵为： P(y/x)＝ 0.5 0.3 0.2 0.3 0.5 0.2 当输入概率分布为p(x1)＝ɑ，p(x2)＝1－ɑ
且：p＝0时，信道无干扰； P＝1/2时，信道干扰最为严重。
第三章 信道和信道容量
二、二元删除信道
难以区分原发送信号时，不硬性
判断0或1，而作删除处理。 删除信道中，p＝q时，则为 对称删除信道。 三、Z信道 信道特性：0错成1的概率为0， 1错成0有一定可能。
1
0 1 0
p
1－p
1
第三章 信道和信道容量
第二章基本信息论7_熵速率和信道容量
H ( Xn ) = H ( X ) + H ( n / X ) = H ( X ) + H (n)
∵ n (t )与X 独立 ∴ H (n / X ) = H (n)
由于加性干扰，有p( y / x ) = p ( n / x )，则 H (Y / X ) = H ( n / X ) H (Y ) + H ( X / Y ) = H ( XY ) = H ( X ) + H (Y / X ) = H ( X ) + H ( n / X ) = H ( Xn ) = H ( X ) + H (n) H ( X ) − H ( X / Y ) = H (Y ) − H ( n ) = I ( X ;Y )
♦ 高斯白噪声： 高斯白噪声： • 平均值为零 • 幅度分布为高斯分布 • 单边功率谱均匀且其密度为 0 单边功率谱均匀且其密度为N • 自相关函数为尖锐的 函数 自相关函数为尖锐的δ函数 • 与其它高斯白噪声的互相关系数为零 ♦加性： y (t ) = x (t ) + n(t ) 加性：
设：输入信号平均功率受限为P 输入信号平均功率受限为 信道带宽为宽度为W的矩形 信道带宽为宽度为 的矩形 信道中干扰噪声平均功率为N 信道中干扰噪声平均功率为 信源X与噪声 与噪声n的共熵 则 信源 与噪声 的共熵
二、信道容量的概念
♦ 信道容量：信道对信源一切可能的概率分布而 信道容量：
言能够传送的最大熵速率。其单位为比特 秒 言能够传送的最大熵速率。其单位为比特/秒。 1、离散信道的信道容量 、 ♦用以传送离散消息的信道，称为离散信道。 用以传送离散消息的信道，称为离散信道。 个符号， 若离散信源有 N 个符号，符号间无相关性且等 概率分布，则输出熵最大： 概率分布，则输出熵最大：
《信道容量》PPT课件
C log r H ( p1, p2 ps ) Nk log M k
k 1
log 2 H ( 1 , 1 , 1 , 1) ( 3 log 3 1 log 1 ) 2488 4 4 4 4
1 1.75 0.811 0h.06（1 比特 / 信道符号） 35
• 另一种简单的方法： • 1.当输入分布为等概率时：计算出各个输出概率
信道容量的取得的过程亦是信源符号概率分布的自我调整的过程某一个输入信源符号对输入提供的平均信息量大于其他符号则势必更多的使用这个信源符号与此同时信源符号的概率分布也就发生了变化和调整由于输入信源符号分布的调整又减少了这个符号对输出提供的平均信息量增加了其他符号提供的平均信息量
第三章
信道与信道容量
h
1
• 求信道容量，必须求出使互信息量达到 最大的信源概率分布p(x)；
• 对于无噪无损信道，当信宿为等概分布 时，信源也为等概分布;
• 问题：对于无噪有损信道，信源的概率 分布是否也为等概分布？
h 18
3.4.2 对称离散信道的信道容量
h 19
对称DMC信道
• 对称离散信道：
• 对称性:
– 每一行都是由同一集{q1, q2,…qs}的诸元素不 同排列组成——输入对称
分布p(bj); • 2.然后计算H(Y); • 3.C=H(Y)max-H(Y/ai);
h 36
• 上题另解：
h 23
• 找一组信源概率分布，使C达到最大。 • 现在P(bj）=1/s，信源的概率分布为： • 假设信源为等概率分布p(ai)=1/r
p(bj ) p(a1) p(bj / a1) p(a2) p(bj / a2) p(am) p(bj / am) 1/ r[ p(bj / a1) p(bj / a2) p(bj / ar )] 1/ r 常数
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0
[P]=
0
1－p
1
0
2.2.二进删除
信道—M信道
X={0,1}; Y={0,2,1}
0
1-p p
p
0
2
1 1-p
1
2
1
p 0
p
1-p
C=1-p 最佳入口分布为等概分布
1
离散无记忆信道和信道容量
对称离散信道的信道容量
I(X;Y)=H(Y)-H(Y/X) 而
H (Y
/
X ) P(x) P( y / x) log
p(y) C t
15
信道容量的计算
③常见信道的信道容量C：
——无噪信道
I(X;Y) H(X )
C log || ||
16
11
移动通讯技术的分类 移动通信系统有多种分类方法。例如按信号性质分，可分为模拟、数
字；按调制方式分，可分为调频、调相、调幅；按多址连接方式分， 可分为 频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、码分多址(CDMA)。 目前中国联通、中国移动所使用的GSM移动电话网采用的便是FDMA 和TDMA两种方式的结合。GSM比模拟移动电话有很大的优势，但是， 在频谱效率上仅是模拟系统的3倍，容量有限；在话音质量上也很难 达到有线电话水平；TDMA终端接入速率最高也只能达到9.6kbit/s； TDMA系统无软切换功能，因而容易掉话，影响服务质量。因此， TDMA并不是现代蜂窝移动通信的最佳无线接入，而CDMA多址技术 完全适合现代移动通信网所要求的大容量、高质量、综合业务、软切 换等，正受到越来越多的运营商和用户的青睐。
C log s H ( p1' , p2' ... ps' ) 3
离散无记忆信道和信道容量
Eg. 求信道容量
1 1 1 1
P
3
3
6
6
1 1 1 1
6 6 3 3
C
log2
4
H
(1 3
,
1 3
,
1 6
,
1) 6
0.082bit
/
符号
4
离散无记忆信道和信道容量
12
CDMA的机理相关。CDMA是一个自扰系统，所 有移动用户都占用相同带宽和频率，打个比方， 将带宽想像成一个大房子，所有的人将进入惟一 的大房子。如果他们使用完全不同的语言，他们 就可以清楚地听到同伴的声音而只受到一些来自 别人谈话的干扰。在这里，屋里的空气可以被想 像成宽带的载波，而不同的语言即被当作编码， 我们可以不断地增加用户直到整个背景噪音限制 住了我们。如果能控制住用户的信号强度，在保 持高质量通话的同时，我们就可以容纳更多的用 户。
数据可靠传输和信道编码
13
信道容量的计算—知识回顾
①互信息 I(X；Y）是输入信源的概率分布 p(x)的上凸函数； ——每个固定信道都有一个最大的信息传输 率，即信道容量C.
C max I( X;Y ) P( xi ) 14
信道容量的计算
②最佳入口分布不一定是唯一的，但是最佳 输出分布是唯一的； ——单位时间内信道的最大信息传输率，即
我们首先从一个例子开始 例：二元无记忆对称信道得二次扩展信道。
二元记忆对称信道为
P
p p
p p
5
离散无记忆信道和信道容量
则它的二次扩展信道为：
p2 pp pp p2
pp
p2
p2
pp
pp p2 p2 pp
p
2
pp
pp
p
2
可以将信道的扩展和信源的扩展联系起来看，当信 源扩展以后，信道也就称为了扩展信道。
4.3 信道编码理论 4.4 带反馈的信道模型 4.5 联合信源-信道编码定理 4.6 线性分组码 习题四
8
9
接入信道容量的分析与寻呼信道不一样，寻呼信道用于前 向链路，容量的分析主要在于对寻呼信道占用率的计算， 而接入信道用于反向链路，对 CDMA 系统来说，反向链 路容量主要用于干扰的分析。即使采用时隙化的随机接入 协议，接入信道也可能有较高的通过量，大量的接入业务 会在反向链路中产生无法接受的干扰。如前所述，第一个 接入试探失败后，下一个接入试探将增加一定量的功率， 最终的结果将导致小区接收功率的增加以及反向链路容量 的减少。
6
离散无记忆信道和信道容量
因此，如果信源、信道都是无记忆的
I(X N ;Y N ) N I(X ;Y)
CN NC
这就是离散无记忆信道序列的信道容量，该信道容 量在信源是无记忆信源且每一个输入变量Xi 达到最大入 口分布时达到。
7
数据可靠传输和信道编码
4.1 离散无记忆信道和信道容量 4.2 信道容量的计算
X
Y
1 P(y /
x)
P(x)H (Y X
/
X
x)
H(Y/X=x)是对矩阵的行求和，是与x无关的一个常数，即
H (Y / X x) H ( p1' , p2' ... ps' )
因此
C max[H (Y ) H ( p1' , p2' ... ps' )]
当输出等概分布时，即H(Y)=logs时信道容量才能达到。
CDMA是码分多址的英文缩写(Code Division Multiple Access)，它是在数字技术的分支--扩频 通信技术上发展起来的一种崭新而成熟的无线通 信技术。CDMA技术的原理是基于扩频技术，即 将需传送的具有一定信号带宽信息数据，用一个 带宽远大于信号带宽的高速伪随机码进行调制， 使原数据信号的带宽被扩展，再经载波调制并发 送出去。接收端使用完全相同的伪随机码，与接 收的带宽信号作相关处理，把宽带信号换成原信 息数据的窄带信号即解扩，以实现信息通信。
为了保证话音业务信道的容量，应设计一个合适的接入信 道，以限制接入对反向链路容量的干扰。一般情况下，我 们保持接入信道干扰余量在业务信道负载的 10% 以下,业 务信道负载定义如下：对某个用户来说，CDMA 系统中的 其他用户都是干扰，这种干扰提高了接收机的噪声基底， 降低了接收机的灵敏度。
10
2
离散无记忆信道和信道容量
那么，在什么样的信源输出情况下，信道输出能等概分 布呢？
可以证明，
P( y1)
X
P(x)P(
y1
/
x)
1 r
X
P( y1 / x)
.......
1
P( ys ) X P(x)P( ys / x) r X P( ys / x)
输入等概分布时，输出也等概分布