如果信息传输率R>C,无论N多大,平均译码错误概率Pe>ε
信道编码定理又叫香农第二定理,该定理从理论上证明了译码错误概率任意小的理想纠错编码的存在性。
信道容量C是信息传输率的上界——香农界,如果信息传输率超过这个界限一定会出错。
线性分组码;线性分组码通常采用前向纠错,可表示为(n,k),其中n为码字长度,k为信息位长度,校验位长度为m=n-k。
码距(汉明距离)d码重(汉明重量)w最小码距dmin
线性分组码(n,k)能检e个错误并能纠t个错误的充要条件是因此,最简单的能检1个错误并能纠1个错误的线性分组码(n,k)的
①校验矩阵m×n秩为m的矩阵H其中ri为第i个接收码字,以n列向量表示,si为第i个接收码字的误码标志②k×n生成矩阵G校验矩阵H与生成矩阵G之间满足③编码其中xi为第i个码字的信息,以k列向量表示
3重复码的最小码距为3能检验并改正1位bit错,5重复码最小码距为5能校验并改正2位bit错
连续信源:
连续信源的绝对熵
微分熵(相对熵)不能反映连续信源的平均不确定度。
定义微分熵的目的:
①在形式上与离散信源信息熵统一;②熵差具有信息测度的意义。
(1)均匀分布连续信源的微分熵P(x)=1/(b-a)a≤x≤bHc(X)=log2(b-a)
(2)高斯分布连续信源的微分熵
Hc(x)=(3)指数分布连续信源的微分熵Hc(x)=log2em
微分熵的性质及最大微分熵定理①微分熵不具有非负性②微分熵的可加性③最大微分熵定理连续信源没有一般意义下的最大熵,只有限制条件下的最大熵。
取值范围受限:
均匀分布的连续信源具有最
大熵,即限取值范围的最大熵定理Hc(X)≤log(b-a),a≤x≤b;平均功率受限:
均值为零、方差等于该平均功率的高斯分布的连续信源具有最大熵,即;均值受限:
均值等于该限定值的指数分布的连续信源具有最大熵,即限均值的最大熵定理Hc(X)≤log(em),0≤x<∞。
微分熵的链式法则:
微分熵的界:
微分熵率:
N维连续无记忆信源N维扩展:
N次扩展信源的微分熵
N次扩展信源的微分熵率
单符号连续信道的平均互信息:
定义单符号连续信道X对Y的平均互信息为Ic(Y;X)=Hc(Y)-Hc(Y/X)。
单符号连续信道Y对X的平均互信息为Ic(X;Y)=Hc(X)-Hc(X/Y)
平均互信息的性质和定理
①平均互信息具有非负性Ic(X;Y)≥0;Ic(Y;X)≥0可由定义并利用不等式lnx≤x-1证明②平均互信息具有对称性Ic(X;Y)=Ic(Y;X)③平均互信息具有凸函数性当信道固定时,Ic(Y;X)是信源概率密度函数p(x)的上凸函数;当信源固定时,Ic(Y;X)是信道转移概率密度函数p(y/x)的下凸函数。
④数据处理定理Ic(X;Z)≤Ic(X;Y);Ic(X;Z)≤Ic(Y;Z)
将平均互信息Ic(X;Y)理解为单符号连续信道的信息传输率R,即R=Ic(X;Y)信道容量C=maxR=maxIc(X;Y)
加性连续信道及信道容量:
(1)加性连续信道:
噪声对输入的干扰作用表现为噪声和输入的线性叠加,即输入X的概率密度函数为p(x),输出Y的概率密度函数为p(y),噪声N的概率密度函数为p(n)。
当X和N相互独立时,加性连续信道的转移概率密度函数p(y/x)=p(n)。
(2)加性连续信道的信道容量:
Hc(Y/X)=Hc(N)Hc(N)==
如果噪声N是均值为0、方差为的高斯噪声,输入X满足均值为零、方差为的高斯分布,则称该加性信道为高斯加性信道。
明高斯加性信道的输出Y也满足均值为0,方差为的高斯分布,且,如输入X的平均功率被限定为,已知噪声N的平均功率为,输出Y的平均功率根据限平均功率的最大熵定理,当输出Y为均值等于零、方差等于的高斯分布时具有最大熵,即
高斯加性信道的信道容量:
其中为信噪比
当信道的频带为(0,W)时,将信道的一次传输看成是一次采样,根据采样定理,采样率为2W可保证不失真。
不失真的一次传输所需时间为1/2W,相应的最大信息传输速率(香农公式)
为高斯加性噪声的单边功率谱密度。
香农公式说明:
当最大信息传输速率一定时,增大信道的带宽,可以降低对信噪功率比的要求。
当信道的频带很宽,即<<1时,
增加信道带宽W并不能无限制地增大最大信息传输速率;即使信道带宽无限大,最大信息传输速率仍然是有限的。
当高斯加性信道的带宽很宽时,最大信息传输速率与信号功率近似成正比。
高斯加性信道的N次扩展信道
高斯加性信道N次扩展信道的信道容量
高斯加性信道N次扩展信道的最大信息传输速率
平均失真度:
(1)失真度定义非负函数d(xi,yj)为失真度。
n元信源X经过信道对应m元信宿i=1,2,…,n;j=1,2,…,m称全部n×m个失真度组成的矩阵为失真矩阵:
n行m列[D]
(2)平均失真度(3)保真度准则-------平均失真度不大于给定的允许失真D
信息率失真函数的定义:
当信源p(xi)固定,调整信道p(yj/xi),凡满足保真度准则的数据处理信道,称为D失真许可的实验信道。
实验信道的集合
定义保真度准则下的最小信息传输率为信息率失真函数。
信息率失真函数的性质和定义域:
①R(D)具有非负性②R(D)是D的下凸函数③R(D)是D的单调递减连续函数④信息率失真函数的定义域:
由于允许失真D是平均失真度的上界,故允许失真D的给定范围受限于平均失真度的可能取值。
信息率失真函数R(D)的大致曲线为:
其中
当D=Dmin=0,即不允许任何失真时R(D)=H(X)
根据R(D)的性质可知,当D=Dmax时,R(D)=0;如果D>Dmax,同样R(D)=0
将率失真函数的计算步骤整理如下:
由信息率失真函数的下凸性和单调递减性,可知S<0及
n进制(n元)等概率信源,若失真矩阵:
信息率失真函数R(D)对应的实验信道的转移概率分布为:
其信息率失真函数:
信源等概率分布时:
信源等概率分布时:
当α=1时,失真矩阵(汉明失真矩阵):
信源等概率分布时:
信息率失真函数R(D)对应的实验信道的转移概率分布为:
N次扩展信源的信息率失真函数
(1)N次扩展信源的保真度准则和实验信道失真度
失真度
平均失真度保真度准则如果给定允许失真ND
实验信道
(2)N次扩展信源的信息率失真函数
高斯信源的信息率失真函数
取m=0取失真函数为d(x,y)=(x-y)²,则平均失真度
D(y)表示输出变量Y=y条件下,变量X的条件方差。
根据限平均功率的最大熵定理,Y=y条件下的微分熵
信道疑义度在满足保真度准则的条件下
找到信道使得有考虑反向加性信道并设噪声N是均值为0,方差为D的高斯变量。
对于Y和N相互独立的反向高斯加性信道,可以证明p(x/y)=p(n),从而说明方差为D的反向高斯加性信道是实验信道。
当D<σ²时当D=σ²时R(D)=0;当D≥σ²时R(D)=0当D<σ²时
由于高斯信源的熵只与方差有关,与均值无关,m≠0时与m=0的情况相同。
保真度准则下的信源编码定理
序列长度为N的离散平稳无记忆信源,信息率失真函数为R(D),对于任意允许失真D和任意小的数ε>0,只要信息传输率R>R(D),总可以找到一种编码,使得当N足够长时,译码后的平均失真度
保真度准则下的信源编码定理又叫香农第三定理,也是信源编码的存在性定理。
R(D)是一个界限,只要信息传输率R大于这个界限,失真译码就可限制在允许的范围内。
香农三个定理提出的三个香农界—H(X)、C和R(D)都是临界值。