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第二章 基础理论
2011-5-31
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本章内容
第二章基础理论
2.1 信道编码定理
2.2 硬判决与软判决
2.3 基本信道模型及其信道容量
2.4 MAP与ML算法
2.5 因子图与和积算法
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2.1 信道编码定理
信道编码定理:对于一个有噪信道,信道容量为C,只要数
据传输速率RC,总会存在一种编码方法,使编码错误概率
p随着码长n的增加,按指数下降到任意小的值(用最大似然
译码)。即可以通过编码使通信过程实际上不发生错误,或
使错误控制在允许的数值下。
根据信息论,信道容量是由输入和输出的最大互信息量决定
的,即 C max I( X , Y)
p (x )
其中X和Y分别代表信道的输入和输出;p(x)是X 的概率密度
函数;I(X,Y)为变量X和Y 的互信息,其定义将根据具体信道
类型(BSC、AWGN等)的不同有所区别。
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2.2 硬判决和软判决
假设X和Y分别为q元符号和Q元符号,对于离散信道,输入
变量X和输出变量Y之间的互信息I(X,Y)定义为:
q1 Q1 p (y i |x j )
I (X ,Y ) p (x )p (y | x )log
j 0 i 0 j i j 2 p (y )
i
对上式取最大值,就得到硬判决的信道容量Chard 。当输入输
出均为二元离散符号时,信道就可以用BSC模型来描述。
若系统采用软判决译码,信道译码器的输入为连续值,即
y ( , ) ,则信道等效为离散输入连续输出信道,X和
Y之间的互信息I(X,Y)为:
q1 p (y | x j )
I (X ,Y ) p (x )p (y | x )log dy
j j 2
j 0 p (y )
其中p(y|x )表示发送x 时解调器输出y 的概率密度函数。对上
j j
式取最大值,就得到软判决时的信道容量Csoft 。
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2.3 基本信道模型及其信道容量
1-p
2.3.1 BSC信道 0 0
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