信息论与编码-第六章2

信号无失真传 输条件：通频 带内系统增益 为常数；相位 为线性(群延时
相等)
❖ 信号差错的指标通常用概率大小表征，符号差错概率 也称为误码元率，是指信号差错的概率；
❖ 误比特率则是表示信息差错概率的一种方法 ；
❖ 对于M进制码元，差图样E为
E (C R)(mod M )
❖ 二进制码而言 E CR
2需要反馈信道， 占用额外频率资源
二、前向纠错方式（FEC）
检测 结果
发送端
信道
接收端
发送
纠错码
接收码字
根据编译 码规则
Y 错误
N
译码 规则 纠错
纠错能力足够好，能够纠 正信道引入的数据错误
输出信息
优点 不足
1.不需要反馈信道，能够实现一对多的同 步广播通信 2.译码实时性好，控制电路比ARQ也简 单 由于假设纠错码的纠错能力足够纠正信息序 列传输中的错误，也就是纠错码与信道的干 扰是相匹配的，所以对信道的适应性较差
❖ 差错图样中的1就是符号差错，同时也是比特差错，而差错 的个数就是汉明距离。
C (1010)
R (0011)
E C R (1001)
一、功能
纠错码的分类
检测码
纠错码
只检测信息传输是否出现错 误，本身没有纠错的能力
不仅能够检测信 息传输中的错误，
并且能够自动纠
循环冗余校验码、 奇偶校验码等
信号传输过程中出现大的 信号波形畸变，导致信号 检错时发生错误，进而出 现 码元错误
叠加强的干扰 或者噪声
信号传输过程 中出现线性或 者非线性失真
线性失真
信号传输过程中不同的频率 分量增益不同，或者由于非
线性相位引起的延时不同

V1
g0(1,1) g1(1,1) g2(1,1)
U
g0(1,2)
σ1
g1(1,2)
σ2
g0(1,3)
V2
图6.4.13 (2,1,2)卷积码编码电路
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第六章 信道编码
6.4.5 卷积码的状态转移图与栅格描述
U
σ (0) (1) (σ’2σ’1)(V1V2) (00) (00)(00) (01)(11) (σ’2σ’1)(V1V2) (01) (10)(10) (11)(01) (σ’2σ’1)(V1V2) (10) (00)(11) (01)(00) (σ’2σ’1)(V1V2) (11) (10)(01) (11)(10)
(01/0,10/1)
图6.4.15 (2,1,2)码状态转移图(开放型)
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第六章 信道编码
6.4.5 卷积码的状态转移图与栅格描述

(2) 卷积码的状态转移图
闭合型的状转移态图：直接地描述了卷积编码器在任 一时刻的工作状况； 开放型的状态转移图：更适合去描述一个特定输入序 列的编码过程。
2
6.4.1 6.4.2 6.4.3 6.4.4 6.4.5 6.4.6 6.4.7 6.4.8 6.4.9
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第六章 信道编码
6.4.4 卷积码的译码
(1) 卷积码译码的种类：卷积码的译码可分为代数译码和 概率译码。 (2) 代数译码：从码的代数结构出发，以一个约束度的接 收序列为单位，对该接收序列的信息码组进行译码。 大数逻辑译码是代数译码的主要方法。 代数译码中，用矩阵描述比较方便。 (3) 概率译码：从信道的统计特性出发，以远大于约束度 的接收序列为单位，对信息码组进行最大似然的判决。 维特比译码和序列译码是其最主要的方法。 在维特比译码中，用篱笆图来描述码的译码更为方便。

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。
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第6章 线性分组码
6.1.2 码的重量和码的距离 在信道编码中，定义码字中非零码元的数目为码字的汉
明（Hamming)重量，简称码重。例如“010”码字的码重为 1，“011”码字的码重为2。把两个码字之间对应码位上具 有不同二元码元的位数定义为两码字的汉明距离，简称码距。 在一种编码中，任意两个许用码字间距离的最小值，即码字 集合中任意两码字间的最小距离，称为这一编码的最小汉明 距离，以dmin表示；在非零码字中，重量最小者称为该码的 最小汉明重量。
已知(n，k，d)线性分组码的最小距离dmin≤n－k＋1。若 系统码的最小距离dmin＝n－k＋1，则称此码为极大最小距离 可分码，简称MDS码。
第6章 线性分组码
6.1.3 码的检错及纠错能力
下面讨论码的检错、纠错能力与最小码距的数量关系。
在一般情况下，对于分组码有以下结论：
(1)若一个码组内能检测e
第6章 线性分组码
【例6－2】 已知GF(2)中码组C= ｛0000,1010,0101,1111｝是一个分组长度n=4的线性分组码。 观察码字之间所有十种可能的和：
0000+0000=0000,0000+1010=1010,0000+0101=0101, 0000+1111=1111,1010+1010=0000,1010+0101=1111, 1010+1111=0101,0101+0101=0000,0101+1111=1010, 1111+1111=0000 它们都在C中，全零码字也在C中。该码组的最小距离为 dmin=2。为了验证这个线性码的最小距离，可计算所有码字 对（共6对）之间的距离:
第6章 线性分组码