信息论-网络编码(课堂PPT)
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精品课课件信息论与编码(全套讲义)
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拓展应用领域 信息论的应用领域将进一步拓展,如生物信息学、 量子信息论等新兴领域,以及与人工智能、大数 据等技术的结合。
跨学科交叉融合
信息论将与更多学科进行交叉融合,如物理学、 化学、社会学等,共同推动信息科学的发展。
编码技术的发展趋势
高效编码算法
随着计算能力的提升,更高效的编码算法将不断涌现,以提高数据 传输和存储的效率。
智能化编码
借助人工智能和机器学习技术,编码将实现智能化,自适应地调整 编码参数以优化性能。
跨平台兼容性
未来的编码技术将更加注重跨平台兼容性,以适应不同设备和网络环 境的多样性。
信息论与编码的交叉融合
理论与应用相互促进
信息论为编码技术提供理论支持, 而编码技术的发展又反过来推动 信息论的深入研究。
共同应对挑战
精品课课件信息论与编码(全套 讲义)
目
CONTENCT
录
• 信息论基础 • 编码理论 • 信道编码 • 信源编码 • 信息论与编码的应用 • 信息论与编码的发展趋势
01
信息论基础
信息论概述
信息论的研究对象
研究信息的传输、存储、处理和变换规律的科学。
信息论的发展历程
从通信领域起源,逐渐渗透到计算机科学、控制论、 统计学等多个学科。
卷积编码器将输入的信息序列按位输入到一个移位寄存器中,同时根据生成函数将移位寄存 器中的信息与编码器中的冲激响应进行卷积运算,生成输出序列。
卷积码的译码方法
卷积码的译码方法主要有代数译码和概率译码两种。代数译码方法基于最大似然译码准则, 通过寻找与接收序列汉明距离最小的合法码字进行译码。概率译码方法则基于贝叶斯准则, 通过计算每个合法码字的后验概率进行译码。
04
跨学科交叉融合
信息论将与更多学科进行交叉融合,如物理学、 化学、社会学等,共同推动信息科学的发展。
编码技术的发展趋势
高效编码算法
随着计算能力的提升,更高效的编码算法将不断涌现,以提高数据 传输和存储的效率。
智能化编码
借助人工智能和机器学习技术,编码将实现智能化,自适应地调整 编码参数以优化性能。
跨平台兼容性
未来的编码技术将更加注重跨平台兼容性,以适应不同设备和网络环 境的多样性。
信息论与编码的交叉融合
理论与应用相互促进
信息论为编码技术提供理论支持, 而编码技术的发展又反过来推动 信息论的深入研究。
共同应对挑战
精品课课件信息论与编码(全套 讲义)
目
CONTENCT
录
• 信息论基础 • 编码理论 • 信道编码 • 信源编码 • 信息论与编码的应用 • 信息论与编码的发展趋势
01
信息论基础
信息论概述
信息论的研究对象
研究信息的传输、存储、处理和变换规律的科学。
信息论的发展历程
从通信领域起源,逐渐渗透到计算机科学、控制论、 统计学等多个学科。
卷积编码器将输入的信息序列按位输入到一个移位寄存器中,同时根据生成函数将移位寄存 器中的信息与编码器中的冲激响应进行卷积运算,生成输出序列。
卷积码的译码方法
卷积码的译码方法主要有代数译码和概率译码两种。代数译码方法基于最大似然译码准则, 通过寻找与接收序列汉明距离最小的合法码字进行译码。概率译码方法则基于贝叶斯准则, 通过计算每个合法码字的后验概率进行译码。
04
信息论与编码全部课件-PPT精选文档398页
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• 通常取对数的底为2,单位为比特(bit)。
37
2.1.1 自信息量
• 三个单位间的转换关系为:
• 1奈特=log2e 1.433比特 • 1哈特莱=log210 3.332比特
• 自信息量非负且单调递减。
f(x)
log2x
f(x)
34
2.1.1 自信息量
• 应用概率空间的概念分析上例,设取红球
的状态为x1,白球为x2,黑球为x3,黄球为 x4,则概率空间为:
• (1)
• (2)
PX(x)0x1.99 PX(x)0x1.5
x2 0.01
x2 0.5
• (3) P X (x) 0 x1 .250.x 2 2 5x30.25x0 4.25
• (7)按生成领域分:宇宙信息、自然信息、社会信息、 思维信息等。
• (8)按应用部门分:工业信息、农业信息、军事信息、 政治信息、科技信息、文化信息等。
(9)按信息源的性质分:语声信息、图像信息、文 字信息、数据信息、计算信息等。 (10)按载体性质分:电子信息、光学信息、生物信 息等。 (11)按携带信息的信号形式分:连续信息、离散信 息、半连续信息等。
19
1.2.2 数字信息传输系统
• 优点:
• (1)抗干扰能力强,特别在中继传输中尤为明 显。
• (2)可以进行差错控制,提高了信息传输的灵 活性。
(3)便于使用现代计算机技术对信号进行处 理、存储和变换。 (4)便于加密,实现保密信息传输。
20
1.2.2 数字信息传输系统
• (5)易于与其他系统配合使用,构成综合 业务信息传输网。
35
2.1.1 自信息量
• 结论: • (1)不确定度与信源概率空间的状态数及
37
2.1.1 自信息量
• 三个单位间的转换关系为:
• 1奈特=log2e 1.433比特 • 1哈特莱=log210 3.332比特
• 自信息量非负且单调递减。
f(x)
log2x
f(x)
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2.1.1 自信息量
• 应用概率空间的概念分析上例,设取红球
的状态为x1,白球为x2,黑球为x3,黄球为 x4,则概率空间为:
• (1)
• (2)
PX(x)0x1.99 PX(x)0x1.5
x2 0.01
x2 0.5
• (3) P X (x) 0 x1 .250.x 2 2 5x30.25x0 4.25
• (7)按生成领域分:宇宙信息、自然信息、社会信息、 思维信息等。
• (8)按应用部门分:工业信息、农业信息、军事信息、 政治信息、科技信息、文化信息等。
(9)按信息源的性质分:语声信息、图像信息、文 字信息、数据信息、计算信息等。 (10)按载体性质分:电子信息、光学信息、生物信 息等。 (11)按携带信息的信号形式分:连续信息、离散信 息、半连续信息等。
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1.2.2 数字信息传输系统
• 优点:
• (1)抗干扰能力强,特别在中继传输中尤为明 显。
• (2)可以进行差错控制,提高了信息传输的灵 活性。
(3)便于使用现代计算机技术对信号进行处 理、存储和变换。 (4)便于加密,实现保密信息传输。
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1.2.2 数字信息传输系统
• (5)易于与其他系统配合使用,构成综合 业务信息传输网。
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2.1.1 自信息量
• 结论: • (1)不确定度与信源概率空间的状态数及
信息论与编码课件910PPT
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消息的形式可以是离散消息(如汉字、符号、字母) 或连续消息(如图像、语音)。
信源消息中的信息是一个时变的不可预知的函数,因 此,描述信源消息或对信源建模,随机过程是一个有效的 工具,随机过程的特性依赖于信源的特性。
离散信源和连续信源
信源的输出被抽象为一个随机变量序列(随机过程)
离散信源:如果信源输出的随机变量取值于某一离散符号集 合,消息在时间和幅值上均是离散的,就叫做离散信源。
pi
log
[
1] pi
自信息量的单位取决于对数选取的底。
单位:比特bit、奈特nat、笛特Det 。
当对数的底取2时,单位为比特bit
当以自然数e为底时,单位为奈特nat(理论推导常用)
当以10为底时,单位为笛特Det(工程计算常用)
表
对数及常用公式
y=log10x y=logbx
x=10y x=by
➢ 离散(数字)消息,一组未知量,可用随机序列来描述: X=(X1…Xi…Xn)
➢ 连续(模拟)消息,未知量,它可用随机过程来描述: X(t)
信息:它是更高层次哲学上的抽象,是信号与消 息的更高表达层次。
信息、消息和信号
❖ 信息、消息和信号是既有区别又有联系的三 个不同的概念。
消息中包含信息,是信息的载体。 信号携带着消息,它是消息的运载工具。
什么是信息?
就狭义而言,在通信中对信息的表达分为 三个层次:信号、消息、信息。 信号:是信息的物理表达层,是三个层次 中最具体的层次。它是一个物理量,是一 个载荷信息的实体,可测量、可描述、可 显示。
消息:(或称为符号)是信息的数学表达层,它虽 不是一个物理量,但是可以定量地加以描述,它 是具体物理信号的进一步数学抽象,可将具体物 理信号抽象为两大类型:
信源消息中的信息是一个时变的不可预知的函数,因 此,描述信源消息或对信源建模,随机过程是一个有效的 工具,随机过程的特性依赖于信源的特性。
离散信源和连续信源
信源的输出被抽象为一个随机变量序列(随机过程)
离散信源:如果信源输出的随机变量取值于某一离散符号集 合,消息在时间和幅值上均是离散的,就叫做离散信源。
pi
log
[
1] pi
自信息量的单位取决于对数选取的底。
单位:比特bit、奈特nat、笛特Det 。
当对数的底取2时,单位为比特bit
当以自然数e为底时,单位为奈特nat(理论推导常用)
当以10为底时,单位为笛特Det(工程计算常用)
表
对数及常用公式
y=log10x y=logbx
x=10y x=by
➢ 离散(数字)消息,一组未知量,可用随机序列来描述: X=(X1…Xi…Xn)
➢ 连续(模拟)消息,未知量,它可用随机过程来描述: X(t)
信息:它是更高层次哲学上的抽象,是信号与消 息的更高表达层次。
信息、消息和信号
❖ 信息、消息和信号是既有区别又有联系的三 个不同的概念。
消息中包含信息,是信息的载体。 信号携带着消息,它是消息的运载工具。
什么是信息?
就狭义而言,在通信中对信息的表达分为 三个层次:信号、消息、信息。 信号:是信息的物理表达层,是三个层次 中最具体的层次。它是一个物理量,是一 个载荷信息的实体,可测量、可描述、可 显示。
消息:(或称为符号)是信息的数学表达层,它虽 不是一个物理量,但是可以定量地加以描述,它 是具体物理信号的进一步数学抽象,可将具体物 理信号抽象为两大类型:
《信息论与编码》课件第1章 绪论
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1.2 通信系统的模型
信源符号
信 源 编码 信 源
(序列)
编码器 信 道 译码器
x y yˆ
重建符号 (序列)
x
❖ 无失真编码: x xˆ
重建符号与信源发送符号一致, 即编码器输出码字序列与信源 发送序列一一映射;
限失真编码: x xˆ
总是成立的
y yˆ
分别是编码输出码字和接收到的码字
重建符号与信源发送符号不 完全一致;编码器输出码字 序列与信源输出符号序列之 间不是一一映射关系,出现 符号合并,使得重建符号的 熵减少了。
限失真、无失真是由于编译 码器形成的
信道编码
增加冗余
提高
对信道干 扰的抵抗 力
信息传输 的可靠性
❖ 由于信道中存在干扰, 数据传递过程中会出现 错误,信道编码可以检 测或者纠正数据传输的 错误,从而提高数据传 输的可靠性。
1.2 通信系统的模型
调制器
作用:
➢ 将信道编码的输出变换为适合信道传输的 要求的信号 ;
消息
信息的表现形 式;
文字,图像, 声音等;
信号
信号的变化描 述消息;
信息的基本特点
1.不确定性
受信者在接收到信息之前,不知道信源发送 的内容是什么,是未知的、不确定性事件;
2.受信者接收到信息后,可以减少或者消除不确定性;
3. 可以产生、消失、存储,还可以进行加工、处理;
4. 可以度量
1.2 通信系统的模型
冗 信源符号 余 变 相关性强 化 统计冗余强
信源编码器
码序列 相关性减弱 统计冗余弱
相关冗余 统计冗余 生理冗余
模型简化
信源输出前后符号之间存在一定相关性
信源输出符号不服从等概率分布
《信息论与编码》课件第6章 信道编码理论
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X
信源编码
Y
差错控制 编码
Z
调制
信息错误
数据错 误一定
物理信道
条件:实
信宿
重建 符号
Xˆ
信源译码
Yˆ 差错控制 Zˆ
接收 信息
译码
接收 数据
解调
注
际信息传 输速率不 大于信道
容量,
意 1.信道一定,数据出现差错的概率一定,这是无
法改变的,与差错控制编码/译码方式无关
2.数据出现差错的概率不可改变,但是可以通过引 入差错控制编码/译码,降低信息传递中的错误
即如何选择 译码规则和 编码方法
减少信道传 输中的信息 差错
由于信道噪声或者干扰的存在, 会产生数据传输错误。
信道编码定理,也 称为香农第二定理
通信原理告诉我们,信噪声为例, 介绍虚警概率、漏报概率,以及 计算错误概率的过程和方法
原始
数
符号
信息
据
信源
(4) 纠正t个随机错误, ρ个删除,则要求码的最小距离满足 d0 ≥ ρ +2t+1
分组码的最小汉明距离满足下列关系
d0 n k 1
奇偶校验码是只有一个检验元的分组码 最小汉明距离为2,只能检测一个错误, 不能纠错。
是不等式, 不能用于计
算d0
差错 控制 译码 已知 条件
任务
6.3 译码规则
p( y)
p( y)
﹝ ❖ 考虑y的取值 两者之间比较
P(0 | y 0)
(1 pe ) p
p(1 pe ) (1 p) pe
P(1| y 0)
(1 p) pe
p(1 pe ) (1 p) pe
﹝ 两者之间比较
信源编码
Y
差错控制 编码
Z
调制
信息错误
数据错 误一定
物理信道
条件:实
信宿
重建 符号
Xˆ
信源译码
Yˆ 差错控制 Zˆ
接收 信息
译码
接收 数据
解调
注
际信息传 输速率不 大于信道
容量,
意 1.信道一定,数据出现差错的概率一定,这是无
法改变的,与差错控制编码/译码方式无关
2.数据出现差错的概率不可改变,但是可以通过引 入差错控制编码/译码,降低信息传递中的错误
即如何选择 译码规则和 编码方法
减少信道传 输中的信息 差错
由于信道噪声或者干扰的存在, 会产生数据传输错误。
信道编码定理,也 称为香农第二定理
通信原理告诉我们,信噪声为例, 介绍虚警概率、漏报概率,以及 计算错误概率的过程和方法
原始
数
符号
信息
据
信源
(4) 纠正t个随机错误, ρ个删除,则要求码的最小距离满足 d0 ≥ ρ +2t+1
分组码的最小汉明距离满足下列关系
d0 n k 1
奇偶校验码是只有一个检验元的分组码 最小汉明距离为2,只能检测一个错误, 不能纠错。
是不等式, 不能用于计
算d0
差错 控制 译码 已知 条件
任务
6.3 译码规则
p( y)
p( y)
﹝ ❖ 考虑y的取值 两者之间比较
P(0 | y 0)
(1 pe ) p
p(1 pe ) (1 p) pe
P(1| y 0)
(1 p) pe
p(1 pe ) (1 p) pe
﹝ 两者之间比较
信息论与编码第二讲
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n维n重空间R
k维n重 码空间C
G
n-k维n重
对偶空间D
H
图3-1 码空间与映射
第46页,此课件共84页哦
c是G空间的一个码字,那么由正交性得到:
c HT= 0
0代表零阵,它是[1×n]×[n×(n-k)]=1×(n-k)矢量。
上式可以用来检验一个n重矢量是否为码字:若等式成立,该 n重是码字,否则不是码字。
m G =C
张成码空间的三个基,
本身也是码字。
第37页,此课件共84页哦
第38页,此课件共84页哦
信息空间到码空间的线性映射
信息组(m2 m1 m0 )
000
001 010
011 100
101
110 111
码字(c5 c4 c3 c2 c1c0 )
000000
001011 010110
011101 100111
2.3译码平均错误概率
第16页,此课件共84页哦
第17页,此课件共84页哦
第18页,此课件共84页哦
2.4 译码规则
第19页,此课件共84页哦
2.4.1 最大后验概率译码准则
第20页,此课件共84页哦
例题
第21页,此课件共84页哦
第22页,此课件共84页哦
2.4.2 极大似然译码准则
式中,E(RS)为正实函数,称为误差指数,它与RS、C的关系 如下图所示。图中,C1、C2为信道容量,且C1>C2。
第10页,此课件共84页哦
2.2 信道编码基本思想
第11页,此课件共84页哦
第12页,此课件共84页哦
第13页,此课件共84页哦
第14页,此课件共84页哦
第15页,此课件共84页哦
信息论与编码201238页PPT

Your time is limited, so don't waste it living someone else's life.…Don't let the noise of others' opinions drown out your own inner voice。
---Steve Jobs
➢ 只要δ足够小,就可实现几乎无失真译码,若ε足够小,编 码效率就接近于1。
说明:定长编码定理是在平稳无记忆离散信源的条件下论
信源编码定义:指定能够满足信道特性/适合于信道传 输的符号序列/码序列,来代表信源输出的消息。
完成编码功能的器件称为编码器。
离散信源输出的码序列
➢ 离散信源输出的消息是由一个个离散符号组成的随机序列
X=(X1X2…Xl…XL) Xl∈{x1,x2,…,xi,…xn}
➢ 信源编码就是把信源输出的随机符号序列变成码序列
Y=(Y1Y2…Yk…YK) Yk∈{y1,y2,…,yj,…ym}
2020/1/5
6
研究信源编码时,将信道编码和译码看成是信道的一部分, 而突出信源编码;
研究信道编码时,将信源编码和译码看成是信源和信宿的 一部分,而突出信道编码。
2020/1/5
7
讨论无失真信源编码可以先不考虑抗干扰问题,所以它的 数学模型比较简单,如下图。
信源编码定理从理论上说明了编码效率接近于1,即
H(X)
K L
l
o
g2
m
1的理想编码器的存在性,代价是在实际编码时
取无限长的信源符号(L→∞)进行统一编码。
编码效率:
H(X) R
1 H(X) K Llog2m
---Steve Jobs
➢ 只要δ足够小,就可实现几乎无失真译码,若ε足够小,编 码效率就接近于1。
说明:定长编码定理是在平稳无记忆离散信源的条件下论
信源编码定义:指定能够满足信道特性/适合于信道传 输的符号序列/码序列,来代表信源输出的消息。
完成编码功能的器件称为编码器。
离散信源输出的码序列
➢ 离散信源输出的消息是由一个个离散符号组成的随机序列
X=(X1X2…Xl…XL) Xl∈{x1,x2,…,xi,…xn}
➢ 信源编码就是把信源输出的随机符号序列变成码序列
Y=(Y1Y2…Yk…YK) Yk∈{y1,y2,…,yj,…ym}
2020/1/5
6
研究信源编码时,将信道编码和译码看成是信道的一部分, 而突出信源编码;
研究信道编码时,将信源编码和译码看成是信源和信宿的 一部分,而突出信道编码。
2020/1/5
7
讨论无失真信源编码可以先不考虑抗干扰问题,所以它的 数学模型比较简单,如下图。
信源编码定理从理论上说明了编码效率接近于1,即
H(X)
K L
l
o
g2
m
1的理想编码器的存在性,代价是在实际编码时
取无限长的信源符号(L→∞)进行统一编码。
编码效率:
H(X) R
1 H(X) K Llog2m
《信息论与编码》课件

优点
可以快速计算出哈希值,常用于数据完整性验证和密码存储。
缺点
对于某些输入,哈希函数可能产生冲突,即不同的输入可能会产生相同的哈希值。
信息论的应用
05
数据压缩
数据压缩是信息论的一个重要应用,通过编码技术减少数据冗余,提高存储和传输效率。
压缩算法
常见的压缩算法包括哈夫曼编码、算术编码、LZ77和LZ78等,这些算法利用数据的统计特性进行压缩。
定义
RSA(Rivest-Shamir-Adleman)、ECC(椭圆曲线加密)等。
常见的非对称加密算法
密钥管理相对简单,安全性较高。
优点
加密速度较慢,通常比对称加密算法慢几个数量级。
缺点
定义
哈希函数是一种将任意长度的数据映射为固定长度哈希值的函数。
常见的哈希函数
MD5(Message Digest Algorithm 5)、SHA(Secure Hash Algorithm)等。
互信息定义
条件互信息表示一个随机变量在给定另一个随机变量的条件下与第三个随机变量之间的相关性。
条件互信息定义
信源编码
02
无损压缩编码是一种完全保留原始数据,没有任何信息损失的编码方式。
有损压缩编码是一种允许一定信息损失的编码方式,通常用于图像、音频和视频等连续媒体数据的压缩。有损压缩编码通过去除数据中的冗余信息和细节来减少存储空间或传输时间。解压缩时,虽然不能完全恢复原始数据,但人眼或耳朵通常无法察觉到损失的信息。因此,它常用于需要快速传输或低成本存储的场景,如数字电视广播、互联网流媒体等。有损压缩编码的优点是压缩率高,适合处理大量数据;缺点是原始数据的完整性和真实性可能受到损失。常见的有损压缩算法包括JPEG、MPEG、MP3等。这些算法通过离散余弦变换、小波变换等技术来减少数据量,同时采用量化等技术来控制信息损失的程度。
《信息论与编码全部》课件

添加副标题
信息论与编码全部PPT课件
汇报人:PPT
目录
CONTENTS
01 添加目录标题 03 信息度量与熵
02 信息论与编码的基 本概念
04 信源编码
05 信道编码
06 加密与解密技术
07 信息安全与认证技 术
添加章节标题
信息论与编码的基本概 念
信息论的发展历程
1948年,香农提出信 息论,奠定了信息论
提高安全性
优点:安全性 高,速度快,
易于实现
应用:广泛应 用于电子商务、 网络通信等领
域
发展趋势:随 着技术的发展, 混合加密技术 将更加成熟和
完善
信息安全与认证技术
数字签名技术
数字签名:一种用于验证信息来源和完整性的技术 数字签名算法:RSA、DSA、ECDSA等 数字证书:用于存储数字签名和公钥的文件 数字签名的应用:电子邮件、电子商务、网络银行等
汇报人:PPT
熵越小,表示信息量越小,不确 定性越小
熵是概率分布的函数,与概率分 布有关
信源编码
定义:无损信源编码是指在编码过 程中不丢失任何信息,保持原始信 息的完整性。
无损信源编码
应用:无损信源编码广泛应用于音 频、视频、图像等媒体数据的压缩 和传输。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
特点:无损信源编码可以保证解码 后的信息与原始信息完全一致,但 编码和解码过程通常比较复杂。
古典密码学:公元前400年,古希腊人使用替换密码 近代密码学:19世纪,维吉尼亚密码和Playfair密码出现 现代密码学:20世纪,公钥密码体制和数字签名技术出现 当代密码学:21世纪,量子密码学和后量子密码学成为研究热点
信息论与编码全部PPT课件
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目录
CONTENTS
01 添加目录标题 03 信息度量与熵
02 信息论与编码的基 本概念
04 信源编码
05 信道编码
06 加密与解密技术
07 信息安全与认证技 术
添加章节标题
信息论与编码的基本概 念
信息论的发展历程
1948年,香农提出信 息论,奠定了信息论
提高安全性
优点:安全性 高,速度快,
易于实现
应用:广泛应 用于电子商务、 网络通信等领
域
发展趋势:随 着技术的发展, 混合加密技术 将更加成熟和
完善
信息安全与认证技术
数字签名技术
数字签名:一种用于验证信息来源和完整性的技术 数字签名算法:RSA、DSA、ECDSA等 数字证书:用于存储数字签名和公钥的文件 数字签名的应用:电子邮件、电子商务、网络银行等
汇报人:PPT
熵越小,表示信息量越小,不确 定性越小
熵是概率分布的函数,与概率分 布有关
信源编码
定义:无损信源编码是指在编码过 程中不丢失任何信息,保持原始信 息的完整性。
无损信源编码
应用:无损信源编码广泛应用于音 频、视频、图像等媒体数据的压缩 和传输。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
特点:无损信源编码可以保证解码 后的信息与原始信息完全一致,但 编码和解码过程通常比较复杂。
古典密码学:公元前400年,古希腊人使用替换密码 近代密码学:19世纪,维吉尼亚密码和Playfair密码出现 现代密码学:20世纪,公钥密码体制和数字签名技术出现 当代密码学:21世纪,量子密码学和后量子密码学成为研究热点
第6章信息论与编码课件

增大E(R)的途径
25
6.2.1 纠错编码的基本思路
增大信道容量C
扩展带宽 加大功率 降低噪声
减小码率R
Q、N不变而减小K Q、K不变而增大N N、K不变而减小Q
增大码长N
26
6.2.2 最优译码与最大似然译码
译码器的任务是从受损的信息序列中尽 可能正确地恢复出原信息。 译码算法的已知条件是:
实际接收到的码字序列{r}, r=(r1,r2,…,rN) 发端所采用的编码算法和该算法产生的码 集XN, 满足 c i = ( c i1 , c i 2 , L , c iN ) ∈ X N 信道模型及信道参数。
则称集合V是数域F上的n维矢量空间,或称n维线性空间, n维矢量又称n重(n-tuples)。
9
矢量空间中矢量的关系
对于域F上的若干矢量 V 1 , V 2 , L , V i 及 V k 线性组合:
V k = a1V1 + a 2V 2 + L a iVi , ( a i ∈ F )
线性相关:
a1V1 + a 2V 2 + L a iVi = 0, ( a i ∈ F且不全为零)
从功能角度:检错码 、纠错码 对信息序列的处理方法:分组码、卷积码 码元与原始信息位的关系:线性码、非线 性码 差错类型:纠随机差错码、纠突发差错 码、介于中间的纠随机/突发差错码。 构码理论:代数码、几何码、算术码、组 合码等
7
差错控制系统分类
前向纠错(FEC):发端信息经纠错编码 后传送,收端通过纠错译码自动纠正传递 过程中的差错 反馈重发(ARQ):收端通过检测接收码 是否符合编码规律来判断,如判定码组有 错,则通过反向信道通知发端重发该码 混合纠错(HEC):前向纠错和反馈重发 的结合,发端发送的码兼有检错和纠错两 种能力
信息论与编码课件第三章

入侵检测技术
利用信息论中的信号分析原理,检 测网络中的异常流量和行为,及时 发现和防范网络攻击。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
解码卷积码的方法包括最大似然解码、维特比解 码等,其中维特比解码算法具有较低的复杂度。
03 第三章 加密编码
加密编码的基本概念
加密编码是信息隐藏的一种形式, 通过将信息转化为难以理解的形 式,保护信息的机密性和完整性。
加密编码的基本要素包括明文、 密文、加密算法和解密算法。
加密编码的目标是确保只有授权 用户能够解密和读取密文,而未 经授权的用户无法获取明文信息。
离散无记忆信源的熵计算公式为$H(X) = - sum p(x) log_2 p(x)$,其中 $p(x)$表示输出符号$x$的概率。
离散无记忆信源的熵
离散无记忆信源的熵是用来度量其信 息量的一个重要参数,它表示在给定 概率分布下,输出符号所包含的平均 信息量。
离散有记忆信源的熵
离散有记忆信源的定义
信息论与编码课件第三章
contents
目录
• 第三章 信源编码 • 第三章 信道编码 • 第三章 加密编码 • 第三章 信息论与编码的应用
01 第三章 信源编码
信源编码的基本概念
01
信源编码的定义
信源编码是对信源输出的符号序列进行变换,使其满足某种特定规则的
过程。
02
信源编码的目的
信源编码的主要目的是在保证通信质量的前提下,尽可能地压缩信源输
对称密钥密码体制
对称密钥密码体制是指加密和 解密使用相同密钥的密码体制。
对称密钥密码体制的优点是加 密和解密速度快,适合于大量 数据的加密。
常见的对称密钥密码体制包括 AES(高级加密标准)和DES (数据加密标准)。
利用信息论中的信号分析原理,检 测网络中的异常流量和行为,及时 发现和防范网络攻击。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
解码卷积码的方法包括最大似然解码、维特比解 码等,其中维特比解码算法具有较低的复杂度。
03 第三章 加密编码
加密编码的基本概念
加密编码是信息隐藏的一种形式, 通过将信息转化为难以理解的形 式,保护信息的机密性和完整性。
加密编码的基本要素包括明文、 密文、加密算法和解密算法。
加密编码的目标是确保只有授权 用户能够解密和读取密文,而未 经授权的用户无法获取明文信息。
离散无记忆信源的熵计算公式为$H(X) = - sum p(x) log_2 p(x)$,其中 $p(x)$表示输出符号$x$的概率。
离散无记忆信源的熵
离散无记忆信源的熵是用来度量其信 息量的一个重要参数,它表示在给定 概率分布下,输出符号所包含的平均 信息量。
离散有记忆信源的熵
离散有记忆信源的定义
信息论与编码课件第三章
contents
目录
• 第三章 信源编码 • 第三章 信道编码 • 第三章 加密编码 • 第三章 信息论与编码的应用
01 第三章 信源编码
信源编码的基本概念
01
信源编码的定义
信源编码是对信源输出的符号序列进行变换,使其满足某种特定规则的
过程。
02
信源编码的目的
信源编码的主要目的是在保证通信质量的前提下,尽可能地压缩信源输
对称密钥密码体制
对称密钥密码体制是指加密和 解密使用相同密钥的密码体制。
对称密钥密码体制的优点是加 密和解密速度快,适合于大量 数据的加密。
常见的对称密钥密码体制包括 AES(高级加密标准)和DES (数据加密标准)。
信息论与编码教学课件(全)

信息论与编码教学课件(全)
目录
• 课程介绍与背景 • 信息论基础 • 编码理论基础 • 信道编码技术 • 数据压缩技术 • 多媒体信息编码技术 • 课程总结与展望
01
课程介绍与背景
Chapter
信息论与编码概述
信息论的基本概念
01
信息、信息量、信息熵等
编码的基本概念
02
信源编码、信道编码、加密编码等
02
极化码(Polar Codes)
一种新型信道编码方式,通过信道极化现象实现高效可靠的信息传输。
03
深度学习在信道编码中的应用
利用深度学习技术优化传统信道编码算法,提高编码性能和效率。
05
数据压缩技术
Chapter
数据压缩概述与分类
数据压缩定义
通过去除冗余信息或使用更高效的编码方式,减小数据表示所需存储空间的过 程。
线性分组码原理:线性分组码是一 种将信息序列划分为等长的组,然 后对每组信息进行线性变换得到相 应监督位的编码方式。
具有严谨的代数结构,易于分析和 设计;
具有一定的检错和纠错能力,适用 于各种通信和存储系统。
循环码原理及特点
循环码原理:循环码是一种特殊的线 性分组码,其任意两个码字循环移位
后仍为该码的码字。
03
编码理论基础
Chapter
编码的基本概念与分类
编码的基本概念
编码是将信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程,以 满足传输、存储或处理的需要。
编码的分类
根据编码的目的和原理,可分为信源编码、信道编码、加密编 码等。
线性分组码原理及特点
线性分组码特点
监督位与信息位之间呈线性关系, 编码和解码电路简单;
目录
• 课程介绍与背景 • 信息论基础 • 编码理论基础 • 信道编码技术 • 数据压缩技术 • 多媒体信息编码技术 • 课程总结与展望
01
课程介绍与背景
Chapter
信息论与编码概述
信息论的基本概念
01
信息、信息量、信息熵等
编码的基本概念
02
信源编码、信道编码、加密编码等
02
极化码(Polar Codes)
一种新型信道编码方式,通过信道极化现象实现高效可靠的信息传输。
03
深度学习在信道编码中的应用
利用深度学习技术优化传统信道编码算法,提高编码性能和效率。
05
数据压缩技术
Chapter
数据压缩概述与分类
数据压缩定义
通过去除冗余信息或使用更高效的编码方式,减小数据表示所需存储空间的过 程。
线性分组码原理:线性分组码是一 种将信息序列划分为等长的组,然 后对每组信息进行线性变换得到相 应监督位的编码方式。
具有严谨的代数结构,易于分析和 设计;
具有一定的检错和纠错能力,适用 于各种通信和存储系统。
循环码原理及特点
循环码原理:循环码是一种特殊的线 性分组码,其任意两个码字循环移位
后仍为该码的码字。
03
编码理论基础
Chapter
编码的基本概念与分类
编码的基本概念
编码是将信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程,以 满足传输、存储或处理的需要。
编码的分类
根据编码的目的和原理,可分为信源编码、信道编码、加密编 码等。
线性分组码原理及特点
线性分组码特点
监督位与信息位之间呈线性关系, 编码和解码电路简单;
信息论-网络编码 ppt课件

核心:允许网络节点对传输信息进行编码处理 网络编码:通信网络中信息处理和传输理论研究上的重大突破。
PPT课件
4
网络编码的起源与发展
概念诞生:
1998论文“ Network Information Flow Theory” 1999 Yeung和Zhang发表的关于卫星通信的论文
正式发表: 2000网络编码理论的奠基之作:先锋论文“ NetworkInformationFlow”
•其中
•对于给定的n,k,d,最小修复带宽的值为
PPT课件
31
PPT课件
32
MSR和MBR
PPT课件
33
网络编码理论在数据安全领域 的应用
PPT课件
34
网络编码理论在数据安全领域的应用
传统的密码学方法存在一定的局限性
(1)计算复杂度较大 (2)数据传输速率较低 (3)消息冗余较大
网络纠错码
右图中红线是窃听集, 但是一个时 间内只允许敌手窃听其中的一条, 这样接收节点T和T'能够安全接收到 信源传来的消息m。
搭载窃听网络通信的模型网络通信 的模型
PPT课件
36
网络编码理论在数据安全领域的应用
图3 Alice、Bob 和Eve的数据包
X:表示Alice发出的原始消息块 Z:表示攻击者Eve注入的错误消息块 Y:表示经过篡改被Bob接收的消息块 矩阵I、 L和T分别表示数据包X、 Y和Z的编 码向量。
x2
S2
x1 x2
D
时隙1 时隙2 时隙3
传输时隙 时隙1(直传) 时隙2(直传)
时隙3(协作)
信息传输方向
传输信息
简要说明
S1(R,D) S2(R,D)
PPT课件
4
网络编码的起源与发展
概念诞生:
1998论文“ Network Information Flow Theory” 1999 Yeung和Zhang发表的关于卫星通信的论文
正式发表: 2000网络编码理论的奠基之作:先锋论文“ NetworkInformationFlow”
•其中
•对于给定的n,k,d,最小修复带宽的值为
PPT课件
31
PPT课件
32
MSR和MBR
PPT课件
33
网络编码理论在数据安全领域 的应用
PPT课件
34
网络编码理论在数据安全领域的应用
传统的密码学方法存在一定的局限性
(1)计算复杂度较大 (2)数据传输速率较低 (3)消息冗余较大
网络纠错码
右图中红线是窃听集, 但是一个时 间内只允许敌手窃听其中的一条, 这样接收节点T和T'能够安全接收到 信源传来的消息m。
搭载窃听网络通信的模型网络通信 的模型
PPT课件
36
网络编码理论在数据安全领域的应用
图3 Alice、Bob 和Eve的数据包
X:表示Alice发出的原始消息块 Z:表示攻击者Eve注入的错误消息块 Y:表示经过篡改被Bob接收的消息块 矩阵I、 L和T分别表示数据包X、 Y和Z的编 码向量。
x2
S2
x1 x2
D
时隙1 时隙2 时隙3
传输时隙 时隙1(直传) 时隙2(直传)
时隙3(协作)
信息传输方向
传输信息
简要说明
S1(R,D) S2(R,D)
最新信息论与编码理论基础(第一章)课件教学讲义ppt
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消息
是信息的载体,相对具体的概念,如语言,文字,数 字,图像
信号
表示消息的物理量,电信号的幅度,频率,相位等等
2021/5/21
21
音信消息
南唐 李中《暮春怀故人》诗: “梦断美人沉信息,目穿长路倚楼台。”
பைடு நூலகம்
宋 陈亮《梅花》诗: “欲传春信息,不怕雪埋藏。”
《水浒传》第四四回: 宋江大喜,说道:“只有贤弟去得快,旬日便知信息。”
香浓(Shannon)信息论: 1948年发表《通信的 数学理论》,创建了信息论,建立了通信系统 的模型,用概率和统计观点描述信息,包括信 源、信道、干扰等,给出了不确定的信息量度, 指出了客观有效、可靠的信息通信之路,宣告 了一门学科信息论的诞生,成为通信领域技术 革命的思想或者理论基础。
2021/5/21
信息论与编码理论基础(第 一章)课件
教材
王育民、李晖, 信息论与编码理论 (第2版), 高等教育出版社, 2013.
2021/5/21
2
参考书
Thomas M. Cover, Joy A. Thomas, Elements of Information Theory,2nd ed, WILEY Press, 2006. 阮吉寿 张华 译 信息论基础,机械工业出版社,2007.
2021/5/21
29
类比
对于Shannon信息论,可将通信问题与普通的 运输问题做类比。
前者是传送信息,后者是传送货物。 传送货物有货源和运输通道,而货源和运输通
道又有货源的体积(或吨位)和运输通道的容 量。当运输通道的容量大于货源的体积(吨位) 时,就能实现货物的正常运输。 信源和信道编码理论则是解决信息的传输问题。 可以通过信息的度量来确定信息量(可形象地 称为信号体积)和信道容量。当信道容量大于 信息体积时,就能实现信息的正确传输。
是信息的载体,相对具体的概念,如语言,文字,数 字,图像
信号
表示消息的物理量,电信号的幅度,频率,相位等等
2021/5/21
21
音信消息
南唐 李中《暮春怀故人》诗: “梦断美人沉信息,目穿长路倚楼台。”
பைடு நூலகம்
宋 陈亮《梅花》诗: “欲传春信息,不怕雪埋藏。”
《水浒传》第四四回: 宋江大喜,说道:“只有贤弟去得快,旬日便知信息。”
香浓(Shannon)信息论: 1948年发表《通信的 数学理论》,创建了信息论,建立了通信系统 的模型,用概率和统计观点描述信息,包括信 源、信道、干扰等,给出了不确定的信息量度, 指出了客观有效、可靠的信息通信之路,宣告 了一门学科信息论的诞生,成为通信领域技术 革命的思想或者理论基础。
2021/5/21
信息论与编码理论基础(第 一章)课件
教材
王育民、李晖, 信息论与编码理论 (第2版), 高等教育出版社, 2013.
2021/5/21
2
参考书
Thomas M. Cover, Joy A. Thomas, Elements of Information Theory,2nd ed, WILEY Press, 2006. 阮吉寿 张华 译 信息论基础,机械工业出版社,2007.
2021/5/21
29
类比
对于Shannon信息论,可将通信问题与普通的 运输问题做类比。
前者是传送信息,后者是传送货物。 传送货物有货源和运输通道,而货源和运输通
道又有货源的体积(或吨位)和运输通道的容 量。当运输通道的容量大于货源的体积(吨位) 时,就能实现货物的正常运输。 信源和信道编码理论则是解决信息的传输问题。 可以通过信息的度量来确定信息量(可形象地 称为信号体积)和信道容量。当信道容量大于 信息体积时,就能实现信息的正确传输。
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3) B Y R 4) R Y A
网络编码方法:需要的时隙数减为 3 个 1) A X R 2) B Y R
3) R对X,Y执行异或操作并向A,B 广播, A,B各自有X,Y的信息,可以通过译码 得到X,和Y
目录
1 概念 2 原理 3 应用 4 总结
网络编码在无线协作通信中的应用
背景与意义
协作通信通过网络节点协作的方式接收转发 其他伙伴的信息到目的端,以获得系统的分集 增益,从而对抗无线信道的各种衰落。
协作通信的分类
放大转发(AF, Amplify and Forward) 在信道质量较差的情况下,AF会将噪声放大。
解码转发 (DF,Decode and Forward) 在信道质量较差的情况下,DF中继无法正确解码。 两者都是信息的重复传输,信道利用率不高,造成资源浪费。
编码协作(CC,Cooperation Coded) 提供比重复编码更高效的编码方式,从而带来更多的编码增益。
基础知识:最大流最小割定理4/5
定理一: 如果f是网络中的一个流,CUT (S,T)是任意一个割,那么f的值等于正 向割边的流量与负向割边的流量之差。 推论一: 如果f是网络中的一个流,CUT(S,T)是 一个割,那么f的值不超过割CUT(S,T) 的容量 推论二: 网络中的最大流不超过任何割的容量。 定理二: 在网络中,如果f是一个流,CUT(S,T) 是一个割,且f的值等于割CUT(S,T)的 容量,那么f是一个最大流,CUT(S,T) 是一个最小割。
设各链路容量为1
S:信源节点。 Y,Z:信宿节点。 其 余为中间节点。
由最大流最小割定理,该多播的最 大理论传输容量为2。即理论上信 宿Y和Z能够同时收到信源S发出的2 个单位的信息,,也就是说能同时收 到b1和b2。
网络编码基本原理
图(a)
图(b)
网络编码基本原理
网络编码的核心思想
➢ 具备编码条件的网络节点A对接收到的信 息进行一定方式的处理(编码) ,然后传输 给下一级的网络节点B
但是中继点复杂度高,中继点信号处理时延增大,降低了时效性。
编码协作(CC)
CC协议是解码转发协作(DF)的进一步延伸,它 改变DF策略的重复编码方式,通过两条不同的,相 互独立的衰落信道来发送每个用户的信息码字的不 同部分,从而提供更多的编码增益。
里程碑(2003):
✓ 香港中文大学讯息工程系的李硕彦教授、 杨伟豪教授、 蔡宁教授发表了论文 “LinearNetworkCoding” 指出线性网络编码可以达到多播方式下的网络容量。
✓ Koetter和Medard提出网络编码的代数学(Algebra)框架, 即用抽象代数来解决线 性网络编码的问题, 为研究网络编码提供了一个用力的数学工具
核心:允许网络节点对传输信息进行编码处理 网络编码:通信网络中信息处理和传输理论研究上的重大突破。
网络编码的起源与发展
概念诞生:
1998论文“ Network Information Flow Theory” 1999 Yeung和Zhang发表的关于卫星通信的论文
正式发表: 2000网络编码理论的奠基之作:先锋论文“ NetworkInformationFlow”
基础知识:最大流最小割定理5/5 最大流最小割定理:任何网络中,最大流等于最小割的容量
形象的比喻:水流管道的最大流量由最细的管子容量决定。网络的最大流量 由最小割决定。
目录
1 概念 2 原理 3 应用 4 总结
网络编码基本原理
蝴蝶网络”(Butterfly Network)
左图为“单信源二信宿”蝴蝶网络
注:源点和汇点不能属于同一个顶点 集合:如下就不能构成一个割
顶点集: S={1,2,3}, T={4,5}构成一个 割 框外是容量,框内是流量
基础知识:最大流最小割定理2/5
s-t图: a 一个源点和一个汇点 b 有向边,<i,j>是从i到j c 每条边都有一个非负的权值 d 容量cap(i,j)等于0,说明不存在边
✓ Sanders等提出具有多项式复杂度的线性信息流算法, 该算法属于集中式的码构 造算法。
✓ Ho等提出随机网络编码(RandomNetworkCoding,RNC), 属于分布式的码构造方法 。
基础知识:最大流最小割定理1/5
割:网络中定点的一个划分,把网络中所有 的顶点划分为两个顶点的集合S和T,其中 源点s属于S,汇点t属于T,记为CUT(S,T)
网络编码借助于融合了编码和路由的新思想 ,通过允许中间节点对来自不同链路的信息进 行解码组合,利用数据包之间的相关性来解码 ,从而提升整个网络的性能。
协作通信系统模型
结合网路编码思想 与协作通信技术,以能 更好的充分发挥网络编 码技术在无线协作通信 系统中的应用优势,进 一步提高基于网络编码 的无线协作系统性能.
基础知识:最大流最小割定理3/5
割边:如果一条弧的两个顶点分别属于顶 点集S和T(一个在S,另一个在T),这条 弧成为CUT(S,T)的一条割边。
割的容量:割CUT(S,T)中所有正向割边的 容量和,称为CUT(S,T)的容量,不同割 的容量不同。
最小割:所有割中权重和最小的一个割。
eg. 左图中:割的容量为4+4=8 正向流量:4+2=6 逆向流量:1
网络编码
组员: 代亮亮 徐杰 郭理 3 应用 4 总结
目录
1 概念 2 原理 3 应用 4 总结
1、概念
经典信息论中的信息传输:单纯共享网络和链路资源,彼此独立。 网络编码:融合了编码和路由转发的信息交换技术, 在传统存储转发的路由 方法基础上, 通过允许对接收的多个数据包进行编码(如模二加、有限域 上 的运算等)信息融合,增加单次传输的信息量, 以提高网络信息传输效率和整 体性能
➢ B再编码,然后传输给C。如此反复,直到 所有经过处理后的信息都汇聚到信宿节点 为止。
➢ 在信宿节点,通过逆过程的操作(译码) , 即可译出信源发送的原始信息。
网络编码基本原理
基站
A
X
BS
中继站
用户
R
Y
站B
BS
SS
简单网络编码示例 目的:
A和 B 希望分别向对方发送数据块 x 和 y
传统方法:需要 4 个时隙 1) A X R 2) R X B
网络编码方法:需要的时隙数减为 3 个 1) A X R 2) B Y R
3) R对X,Y执行异或操作并向A,B 广播, A,B各自有X,Y的信息,可以通过译码 得到X,和Y
目录
1 概念 2 原理 3 应用 4 总结
网络编码在无线协作通信中的应用
背景与意义
协作通信通过网络节点协作的方式接收转发 其他伙伴的信息到目的端,以获得系统的分集 增益,从而对抗无线信道的各种衰落。
协作通信的分类
放大转发(AF, Amplify and Forward) 在信道质量较差的情况下,AF会将噪声放大。
解码转发 (DF,Decode and Forward) 在信道质量较差的情况下,DF中继无法正确解码。 两者都是信息的重复传输,信道利用率不高,造成资源浪费。
编码协作(CC,Cooperation Coded) 提供比重复编码更高效的编码方式,从而带来更多的编码增益。
基础知识:最大流最小割定理4/5
定理一: 如果f是网络中的一个流,CUT (S,T)是任意一个割,那么f的值等于正 向割边的流量与负向割边的流量之差。 推论一: 如果f是网络中的一个流,CUT(S,T)是 一个割,那么f的值不超过割CUT(S,T) 的容量 推论二: 网络中的最大流不超过任何割的容量。 定理二: 在网络中,如果f是一个流,CUT(S,T) 是一个割,且f的值等于割CUT(S,T)的 容量,那么f是一个最大流,CUT(S,T) 是一个最小割。
设各链路容量为1
S:信源节点。 Y,Z:信宿节点。 其 余为中间节点。
由最大流最小割定理,该多播的最 大理论传输容量为2。即理论上信 宿Y和Z能够同时收到信源S发出的2 个单位的信息,,也就是说能同时收 到b1和b2。
网络编码基本原理
图(a)
图(b)
网络编码基本原理
网络编码的核心思想
➢ 具备编码条件的网络节点A对接收到的信 息进行一定方式的处理(编码) ,然后传输 给下一级的网络节点B
但是中继点复杂度高,中继点信号处理时延增大,降低了时效性。
编码协作(CC)
CC协议是解码转发协作(DF)的进一步延伸,它 改变DF策略的重复编码方式,通过两条不同的,相 互独立的衰落信道来发送每个用户的信息码字的不 同部分,从而提供更多的编码增益。
里程碑(2003):
✓ 香港中文大学讯息工程系的李硕彦教授、 杨伟豪教授、 蔡宁教授发表了论文 “LinearNetworkCoding” 指出线性网络编码可以达到多播方式下的网络容量。
✓ Koetter和Medard提出网络编码的代数学(Algebra)框架, 即用抽象代数来解决线 性网络编码的问题, 为研究网络编码提供了一个用力的数学工具
核心:允许网络节点对传输信息进行编码处理 网络编码:通信网络中信息处理和传输理论研究上的重大突破。
网络编码的起源与发展
概念诞生:
1998论文“ Network Information Flow Theory” 1999 Yeung和Zhang发表的关于卫星通信的论文
正式发表: 2000网络编码理论的奠基之作:先锋论文“ NetworkInformationFlow”
基础知识:最大流最小割定理5/5 最大流最小割定理:任何网络中,最大流等于最小割的容量
形象的比喻:水流管道的最大流量由最细的管子容量决定。网络的最大流量 由最小割决定。
目录
1 概念 2 原理 3 应用 4 总结
网络编码基本原理
蝴蝶网络”(Butterfly Network)
左图为“单信源二信宿”蝴蝶网络
注:源点和汇点不能属于同一个顶点 集合:如下就不能构成一个割
顶点集: S={1,2,3}, T={4,5}构成一个 割 框外是容量,框内是流量
基础知识:最大流最小割定理2/5
s-t图: a 一个源点和一个汇点 b 有向边,<i,j>是从i到j c 每条边都有一个非负的权值 d 容量cap(i,j)等于0,说明不存在边
✓ Sanders等提出具有多项式复杂度的线性信息流算法, 该算法属于集中式的码构 造算法。
✓ Ho等提出随机网络编码(RandomNetworkCoding,RNC), 属于分布式的码构造方法 。
基础知识:最大流最小割定理1/5
割:网络中定点的一个划分,把网络中所有 的顶点划分为两个顶点的集合S和T,其中 源点s属于S,汇点t属于T,记为CUT(S,T)
网络编码借助于融合了编码和路由的新思想 ,通过允许中间节点对来自不同链路的信息进 行解码组合,利用数据包之间的相关性来解码 ,从而提升整个网络的性能。
协作通信系统模型
结合网路编码思想 与协作通信技术,以能 更好的充分发挥网络编 码技术在无线协作通信 系统中的应用优势,进 一步提高基于网络编码 的无线协作系统性能.
基础知识:最大流最小割定理3/5
割边:如果一条弧的两个顶点分别属于顶 点集S和T(一个在S,另一个在T),这条 弧成为CUT(S,T)的一条割边。
割的容量:割CUT(S,T)中所有正向割边的 容量和,称为CUT(S,T)的容量,不同割 的容量不同。
最小割:所有割中权重和最小的一个割。
eg. 左图中:割的容量为4+4=8 正向流量:4+2=6 逆向流量:1
网络编码
组员: 代亮亮 徐杰 郭理 3 应用 4 总结
目录
1 概念 2 原理 3 应用 4 总结
1、概念
经典信息论中的信息传输:单纯共享网络和链路资源,彼此独立。 网络编码:融合了编码和路由转发的信息交换技术, 在传统存储转发的路由 方法基础上, 通过允许对接收的多个数据包进行编码(如模二加、有限域 上 的运算等)信息融合,增加单次传输的信息量, 以提高网络信息传输效率和整 体性能
➢ B再编码,然后传输给C。如此反复,直到 所有经过处理后的信息都汇聚到信宿节点 为止。
➢ 在信宿节点,通过逆过程的操作(译码) , 即可译出信源发送的原始信息。
网络编码基本原理
基站
A
X
BS
中继站
用户
R
Y
站B
BS
SS
简单网络编码示例 目的:
A和 B 希望分别向对方发送数据块 x 和 y
传统方法:需要 4 个时隙 1) A X R 2) R X B