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調(diào)制模式下的信道容量限

2023-03-16 20:11 作者:樂(lè)吧的數(shù)學(xué)  | 我要投稿

在如下這個(gè)信道容量公式中,其前提是沒(méi)有對(duì)輸入端做任何約束,能達(dá)到這個(gè)容量的時(shí)候,輸入端是連續(xù)的高斯分布:
C%20%3D%20log(1%2B%5Cfrac%7BS%7D%7BN%7D)%20%20%5Ctag%201

但是,在實(shí)際系統(tǒng)中,我們用的都是離散的輸入,即是經(jīng)過(guò)調(diào)制之后的離散的數(shù)據(jù),那么在這種情況下,其信道容量的上限是多少呢?不同的信噪比條件下,其信道容量的上限是多少呢?



我們從信道容量的最基本公式出發(fā),我們假定輸入端的調(diào)制后的數(shù)據(jù)是等概率分布的,則信道容量就是:

I(X%3BY)%20%20%5Ctag%202


根據(jù)基本的信息論知識(shí),我們對(duì)公式 (2) 進(jìn)一步推導(dǎo)有:

I(X%3BY)%20%3D%20H(X)%20-%20H(X%7CY)%20%20%5Ctag%203


其中 H(X) 很容易計(jì)算:

H(X)%20%3D%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5EM%20p(x)%20log_2%5Cfrac%7B1%7D%7Bp(x)%7D%20%3D%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5EM%20%5Cfrac%7B1%7D%7BM%7D%20log_2%20M%20%3D%20log_2%20M%20%5Ctag%204



所以,關(guān)鍵是計(jì)算 H(X|Y) 這個(gè)條件熵,根據(jù)信息論的基本知識(shí)有:

H(X%7CY)%20%3D%20%5Cint%20p(Y%3Dy)%20H(X%7CY%3Dy)%20dy%20%20%5Ctag%205


公式 (5) 可以用蒙特卡洛算法來(lái)計(jì)算這個(gè)積分,所以,關(guān)鍵是要計(jì)算出來(lái) H(X|Y=y) 這個(gè)概率.

H(X%7CY%3Dy)%20%3D%20%5Csum_x%20p(X%3Dx%7CY%3Dy)%20log%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bp(X%3Dx%7CY%3Dy)%20%7D%20%5Ctag%206


公式 (6) 中:
p(X%3Dx%7CY%3Dy)%20%3D%20p(x%7Cy)%20%3D%20%5Cfrac%7Bp(y%7Cx)p(x)%7D%7Bp(y)%7D%3Dp(y%7Cx)%5Cfrac%7Bp(x)%7D%7Bp(y)%7D%20%5Ctag%207

因?yàn)?x 是等概率分布的,所以,公式 (7) 中的?%5Cfrac%7Bp(x)%7D%7Bp(y)%7D 與 x 的具體取值無(wú)關(guān),因此

p(x%7Cy)%20%5Cpropto%20%20p(y%7Cx)%20%5Ctag%208

所以,可以把 p(y|x) 對(duì)每個(gè) x 計(jì)算出來(lái),然后 歸一化之后,就是? p(x|y) 的概率。






matlab 代碼:



調(diào)制模式下的信道容量限的評(píng)論 (共 條)

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