第5章 有噪信道编码
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第7章有噪信道编码本章主要内容:√1.概述√2.最佳判决与译码准则3.信道编码与最佳译码√4.费诺(Fano)不等式√5.有噪信道编码定理6.纠错编码技术简介7.信道编码性能界限§7.1 概述信道编码:就是按一定的规则给信源输出序列增加某些冗余符号,使其变成满足一定数学规律的码序列(或码字),再经信道进行传输。
(提高传输的可靠性)信道译码:就是按与编码器同样的数学规律去掉接收序列中的冗余符号, 恢复信源消息序列。
一般地,所加的冗余符号越多,纠错能力就越强,但传输效率降低。
因此在信道编码中明显体现了传输有效性与可靠性的矛盾。
本节主要内容:1. 信道编码的基本概念2. 判决与译码规则3. 译码错误概率7.1.1 信道编码的基本概念简化的通信系统模型如图7.1.1所示。
图7.1.1 简化通信系统模型图信道译码信道编码信道码字(码长为n)等概消息{1,2,……,M}接收序列恢复的消息U Vn Y n X 设信源输出或信道编码器的输入消息集合为U,信道编码器采用分组编码,输出码字为的一个子集,其中每个码符号取自符号集;码字通过离散无记忆信道传输;信道输出或译码器的输入为,其中每个符号取自符号集;译码器输出是被恢复的消息,其集合用V表示。
n X i x X ∈12{,,,}r A a a a = n Y y Y ∈12{,,,}s B b b b =(1)消息产生:由信源发出M 个等概率消息:U ={1,2,…,M};(2)信道编码:编码器将消息映射成码字,编码函数f :{1,2,…,M}→C= ,其为码长为n 的码字,码符号集A 的大小为r ;(3)信道传输:为n 维矢量,取自码字集C ,作为n 次扩展信道的输入,,是n 维矢量,为信道输出,;(4)信道译码:译码器根据接收的完成译码功能,译码函数。
12{,,,}M c c c x n C A ∈y n Y ∈y y :{1,2,,}n g Y V M →=⋅⋅⋅信息传送过程衡量信道编码有效性的重要指标就是信息传输速率(也称码率)。
第5章 有噪信道编码5.1 基本要求通过本章学习,了解信道编码的目的,了解译码规则对错误概率的影响,掌握两种典型的译码规则:最佳译码规则和极大似然译码规则。
掌握信息率与平均差错率的关系,掌握最小汉明距离译码规则,掌握有噪信道编码定理(香农第二定理)的基本思想,了解典型序列的概念,了解定理的证明方法,掌握线性分组码的生成和校验。
5.2 学习要点5.2.1 信道译码函数与平均差错率5.2.1.1 信道译码模型从数学角度讲,信道译码是一个变换或函数,称为译码函数,记为F 。
信道译码模型如图5.1所示。
5.2.1.2 信道译码函数信道译码函数F 是从输出符号集合B 到输入符号集合A 的映射:*()j j F b a A =∈,1,2,...j s =其含义是:将接收符号j b B ∈译为某个输入符号*j a A ∈。
译码函数又称译码规则。
5.2.1.3 平均差错率在信道输出端接收到符号j b 时,按译码规则*()j j F b a A =∈将j b 译为*j a ,若此时信道输入刚好是*j a ,则称为译码正确,否则称为译码错误。
j b 的译码正确概率是后验概率:*(|)()|j j j j P X a Y b P F b b ⎡⎤===⎣⎦ (5.1)j b 的译码错误概率:(|)()|1()|j j j j j P e b P X F b Y b P F b b ⎡⎤⎡⎤=≠==-⎣⎦⎣⎦ (5.2)平均差错率是译码错误概率的统计平均,记为e P :{}1111()(|)()1()|1(),1()|()s se j j j j j j j ssj j j j j j j P P b P e b P b P F b b P F b b P F b P b F b ====⎡⎤==-⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎡⎤=-=-⎣⎦⎣⎦⎣⎦∑∑∑∑ (5.3)5.2.2 两种典型的译码规则两种典型的译码规则是最佳译码规则和极大似然译码规则。
5.5联合信源信道编码定理5.5.1 分两步的思路从香农第一和第二定理可以看出,要做到有效和可靠地传输信息,可以将通信系统设计成二部分的组合,即信源编码和信道编码二部分。
(1) 通过信源编码,用尽可能少的信道符号来表达信源,尽可能减少编码后的数据的剩余度。
(2) 针对信道,对信源编码后的数据独立地设计信道编码,也就是适当增加一些剩余度,使能纠正和克服信道中引起的错误和干扰。
这二部分编码是分别独立考虑的。
分两步编码处理的方法,其信源压缩编码只与信源有关,不依赖于信道;而信道编码只与信道有关,不依赖于信源。
问题:1. 分两步处理的方法是否与一步编码处理一样好呢?2. 分两步处理是否会带来某些损失呢?分析:(1) 无失真信源编码是一一对应的变换,无论编码还是译码都是一一对应的映射,因此无失真信源编码不会带来任何信息损失。
结论:分两步处理不会带来增加信息损失(2) 信源通过两步编码后送入信道,信道输出端接收到的信息会有一些损失(失真),这是由于信道引起的。
而通过信道编码(又满足),可使信道引起的损失(或错误)尽可能少(错误概率任意小)。
R C <5.5.2 有效并可靠传输的充要条件证明:在有噪信道中,只要,用两步编码处理方法传输信源信息与一步编码处理方法传输信源信息是一样有效的。
也即,信源通过信道传输,有效和可靠地传输的充要条件是。
H C <H C <首先设信源S ,其符号集。
假设其符号集为有限符号集并随机序列满足渐近等分割性(AEP)。
{}12q s s s =",,,平均错误概率为若接收端,估计值则就造成错误,因此错误概率n n S S ≠ˆ()n nn e P P S S =≠ˆ()()n n n n E S P P S PS S =≠∑ˆ5.5.3 信源-信道编码定理若是有限符号集的随机序列并满足AEP ,又信源S 极限熵,则存在信源信道编码,其。
{}12nn S s s s =",,,H C ∞<0E P →反之,对于任意平稳随机序列,若极限熵,则错误概率远离零,即不可能在信道中以任意小的错误概率发送这随机序列。
(3)则称序列对以示Y n中y间中序列对5.3.2 联合渐近等分割性对于任意小的正数ε≥0,δ≥0,当n 足够大时,则有()()()()()()111n n n P G X P G Y P G XY εεεδδδ≥−≥−≥−(1)定理 5.1(联合渐近等分割性)(2) 联合ε 典型序列对(x,y) 是n次无记忆扩展联合空间中经常出现的高概率序列对。
(3) 这些高概率序列对的出现概率接近相等,并且所有联合典型序列对(x,y) 的概率和趋于1(4) X n是扩展信道的输入概率空间,Y n是扩展信道的输出概率空间,那么典型序列x是输入端高概率出现的序列,典型序列y是输出端高概率出现的序列,而联合典型序列对(x,y) 就是那些信道输入和输出之间密切关联、经常出现的序列对。
5.3.4 定理 5.3随机选择序列对是统计独立的联合典型序列对的概率为()x,y()()()32n I X YnP G XYεε⎡⎤−−⎣⎦⎡⎤∈≤⎣⎦,x,y并对于任意正数δ≥0,当n足够大时有()()()()312n I X YnP G XYεεδ⎡⎤−+⎣⎦⎡⎤∈≥−⎣⎦,x,y(1) 以X n 空间的x 序列为行,以Y n 空间中的y 序列为列,分别将属于ε典型序列的排列在前面,即前面近似2nH (X )行为x 典型序列行,前面近似2nH (Y )列为y 典型序列结论:(2) 阵列左上角是那些属于联合ε典型序列的序列对,用黑点表示序列对()()n G XY ε∈x,y (3) 根据定理5.2可知,阵列左上角中每一列至多有2n [H (X |Y )+2ε]个黑点;左上角中每一行至多只有2n [ H (Y|X ) +2ε ]个黑点(5) 当某一输入典型序列x发送,必定高概率地传送到与它构成联合ε典型序列的那些序列y上。
这种y的个数就是左上角每一行的黑点数,2nH(Y|X)个。
(6) 从编码的角度看,希望选取这样一些典型序列x作为码字,使每行黑点没有对应同一个典型序列y。