Эта тема является одной из центральных в теории информации. В ней рассматриваются предельные возможности каналов связи по передаче информации, определяются характеристики каналов, влияющие на эти возможности, исследуются в самом общем виде предельные возможности кодирования, обеспечивающие максимум помехоустойчивости и объема передаваемой информации.

Определения:

1. Скорость передачи информации – среднее количество информации, передаваемой через канал за единицу времени.

В случае канала без шума эта скорость равна V к *H к , где V к – количество символов, передаваемых через канал в единицу времени, H к – средняя энтропия одного символа сообщения на входе и выходе канала.

2. Производительность источника – средняя скорость поступления информации от источника сообщений.

Производительность источника находится по формуле V и *H и , где V и – количество символов, генерируемых источником в единицу времени, H и – средняя энтропия одного символа сообщения на выходе источника.

Пропускная способность канала связи – максимально возможная для данного канала скорость передачи информации. Будем обозначать ее С к .

Отметим еще одну важную характеристику канала – максимальную скорость передачи символов V к max через него. Она всегда ограничена. Поэтому максимальная скорость передачи информации достигается при использовании максимальной скорости передачи символов и максимальной средней энтропии V к max передаваемого символа. Ранее доказывалось, что максимальная средняя энтропия в расчете на одни символ достигается при равной вероятности и независимости их появления.

Поскольку источник информации совсем не обязательно выдает символы с такими характеристиками, для достижения максимально эффективного использования канала их необходимо кодировать. Ранее при изучении эффективного кодирования доказывалось, что именно эффективное кодирование обеспечивает получение после кодирования символов с требуемыми параметрами. Энтропия символов вторичного алфавита в результате такого кодирования при кодировании бесконечно больших блоков информационной последовательности в пределе равна log 2 m , где m – объем вторичного алфавита, используемого на выходе кодирующего устройства.

Учитывая это: С к =V к * H max = V к * log 2 m .

Если же m=2 (для кодирования используется двоичный код), то энтропия одного символа на выходе кодера будет равна 1, т.е. каждый символ двоичного эффективного кода будет нести 1 бит информации, а сами символы будут равновероятны и статистически независимы.

В этом случае С к =V к.

При передаче информации через канал связи стремятся к наиболее эффективному (в смысле объема передаваемой информации) его использованию.

Найдем требования к источнику информации, при которых возможна максимальная скорость передачи информации через канал.

Будем описывать источник информации параметрами V и и H и . Допустим, шум в канале связи отсутствует. Канал связи описывается своей пропускной способностью и объемом m алфавита.

Поскольку шума в канале нет, информация при передаче через него не искажается и не теряется. Поэтому скорости передачи информации на выходе источника V и *H и и на выходе канала будут совпадать. Наиболее эффективным будет такое использование канала, при котором производительность источника будет равна пропускной способности канала:

С к =V к max * log 2 m = V и * H и.

Таким образом, если известна средняя энтропия одного символа сообщения, поступающего с выхода источника, наиболее эффективного использования канала можно достичь, если скорость поступления этих символов от источника выбрать в соответствии с формулой: V и =V к max * log 2 m / H и или V и =V к max / H и при использовании наиболее часто употребляемого двоичного кодирования.

Заметим, что эта формула предполагает использование эффективного кодирования информации, поступающей от источника перед передачей ее в канал связи без помех (шума).

Рассмотрим следующую модель канала связи с помехами (рис. 4.4):

Рис. 4.4. Модель канала связи с помехами.

По виду передаваемых через канал сигналов различают дискретные и непрерывные каналы связи.

Важнейшей характеристикой канала является его пропускная способность, определяемая как наибольшая скорость передачи информации через него . Пропускная способность дискретного канала может быть рассчитана, например, по следующей формуле:

С= V k *I m а x ,

где V k – скорость передачи символов алфавита через канал;

I m а x – максимально возможное количество информации, приходящейся на один передаваемый через канал символ.

Количество информации, приходящееся на 1 передаваемый через канал символ зависит от энтропии (степени неопределенности получения символа) на входе и выходе канала. Согласно мере Шеннона

I = H априорная - H апостериорная = H(X) – H(X/Y) .

Здесь H априорная = H(X) и H апостериорная = H(X/Y) – условная энтропия, характеризующая неопределенность о переданном на выход канала символе X по принятому символу Y на выходе. Наличие этой неопределенности – следствие действия на передаваемый через канал символ помех. H(X/Y) – характеристика канала.

Конец работы -

Эта тема принадлежит разделу:

Теория информации и кодирования

Сочинский государственный университет.. туризма и курортного дела.. Факультет информационных технологий и математики..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Твитнуть

Все темы данного раздела:

Курс лекций
Эффективная организация обмена информации приобретает все большее значение как условие успешной практической деятельности людей. Объем информации, необходимый для нормального функционирования совре

Определение понятия информация
Слово информация происходит от латинского informare – изображать, составлять понятие о чем-либо, осведомлять. Информация наряду с материей и энергией является первичны

Фазы обращения информации
Система управления состоит из объекта управления, комплекса технических средств, состоящего из компьютера, входящих в его состав устройств ввода-вывода и хранения информации, устройств сбора переда

Некоторые определения
Данные или сигналы, организованные в определенные последовательности, несут информацию не потому, что они повторяют объекты реального мира, а по общественной договоренности о кодировании, т.е. одно

Меры информации
Прежде, чем перейти к мерам информации, укажем, что источники информации и создаваемые ими сообщения разделяются на дискретные и непрерывные. Дискретные сообщения слагаются из конечно

Геометрическая мера
Определение количества информации геометрическим методом сводится к измерению длины линии, площади или объема геометрической модели данного носителя информации или сообщения. По геометрическим разм

Аддитивная мера (мера Хартли)
Аддитивную меру можно рассматривать как более удобную для ряда применений комбинаторную меру. Наши интуитивные представления об информации предполагают, чтобы количество информации увеличивалось пр

Энтропия и ее свойства
Существует несколько видов статистических мер информации. В дальнейшем будем рассматривать только одну их них ─ меру Шеннона. Мера Шеннона количества информации тесно связана с понятие

Энтропия и средняя энтропия простого события
Рассмотрим подробнее понятие энтропии в разных вариантах, так как оно используется в шенноновской теории информации. Энтропия - мера неопределенности некоторого опыта. В простейшем случае его ис

Метод множителей Лагранжа
Если нужно найти экстремум (максимум, минимум или седловую точку) функции n переменных f(x1, x2, …, xn), связанных k

Вывод формулы среднего значения энтропии на букву сообщения
Предположим, имеется сообщение, состоящее из n букв: , где j=1, 2, …, n ─ номера букв в сообщении по порядку, а i1, i2, … ,in номера букв

Энтропия сложного события, состоящего из нескольких зависимых событий
Теперь предположим, что элементы сообщения (буквы) взаимозависимы. В этом случае вероятность появления последовательности из нескольких букв не равна произведению вероятностей появ

Избыточность сообщения
Как отмечалось, энтропия максимальна, если вероятности сообщений или символов, из которых они составлены, одинаковы. Такие сообщения несут максимально возможную информацию. Если же сообщение имеет

Содержательность информации
Мера содержательности обозначается cont (от английского Content ─ содержание). Содержательность события I выражается через функцию меры содержательности его о

Целесообразность информации
Если информация используется в системах управления, то ее полезность разумно оценивать по тому эффекту, который она оказывает на результат управления. В связи с этим в 1960 г. советским ученым А.А.

Динамическая энтропия
Здесь энтропия рассматривается как функция времени. При этом преследуется цель – избавиться от неопределенности, т.е. добиться положения, когда энтропия равна 0. Такая ситуация характерна для задач

Энтропия непрерывных сообщений
Исходные данные часто представляются в виде непрерывных величин, например, температура воздуха или морской воды. Поэтому представляет интерес измерение количества содержащейся в таких сообщениях ин

Первый случай (значения сл. величины ограничены интервалом)
Случайная величина a ограничена интервалом . В этом случае определенный интеграл ее плотности распределения вероятностей (дифференциального закона распределения вероятностей) на

Второй случай (заданы дисперсия и математическое ожидание сл. величины)
Предположим теперь, что область определения значений случайной величины не ограничена, но задана ее дисперсия D и математическое ожидание M. Заметим, что дисперсия прямо пропорциональ

Квантование сигналов
Непрерывные сигналы – носители информации – представляют собой непрерывные функции непрерывного аргумента – времени. Передача таких сигналов может выполняться при помощи непрерывных каналов связи,

Виды дискретизации (квантования)
Наиболее простыми и часто используемыми видами квантования являются: · квантование по уровню (будем говорить просто квантование); · квантование по времени (будем называть

Критерии точности представления квантованного сигнала
В результате обратного преобразования из непрерывно-дискретной формы в непрерывную получается сигнал, отличающийся от исходного на величину ошибки. Сигнал называется воспроизводящей функц

Элементы обобщенной спектральной теории сигналов
Обобщенная спектральная теория сигналов объединяет методы математического описания сигналов и помех. Эти методы позволяют обеспечить требуемую избыточность сигналов с целью уменьшения влияния помех

О практическом использовании теоремы Котельникова
Возможную схему квантования-передачи-восстановления непрерывного сигнала можно представить в виде, изображенном на рис. 2.5. Рис. 2.5. Возможная схема квантования-передачи-

Выбор периода дискретизации (квантования по времени) по критерию наибольшего отклонения
В результате квантования по времени функции x(t) получается ряд значений x(t1), x(t2), … квантуемой величины x(t) в дискретные моменты времени t

Интерполяция при помощи полиномов Лагранжа
Воспроизводящая функция в большинстве случаев рассчитывается по формуле: , где − некоторые функции. Эти функции обычно стремятся выбрать так, чтобы. (2.14) В этом случае,

Оценка максимального значения ошибки при получении воспроизводящей функции на основе полинома Лагранжа
Найдем погрешность интерполяции. Представим ее виде: , (2.16) где K(t) – вспомогательная функция, которую надо найти. Для произвольного t* имеем: (

Обобщение на случай использования полиномов Лагранжа произвольного порядка
Интерполяция полиномами n-го порядка рассматривается аналогично предыдущим случаям. При этом наблюдается значительное усложнение формул. Обобщение приводит к формуле следующего вида:

Выбор интервала дискретизации по критерию среднеквадратического отклонения
Рассмотрим случай дискретизации случайного стационарного эргодического процесса x(t) с известной корреляционной функцией. Восстанавливать будем при помощи полиномов Лагранжа. Наиболее часто

Оптимальное квантование по уровню
Рисунком 2.13 иллюстрируется принцип квантования по уровню. Рис. 2.13. Квантование по уровню. Это квантование сводится к замене значения исходного сигнала уровн

Расчет неравномерной оптимальной в смысле минимума дисперсии ошибки шкалы квантования
Рис. 2.19. Обозначения Зададимся теперь числом шагов квантования n, границами интервала (xmin, xmax

Общие понятия и определения. Цели кодирования
Кодирование − операция отождествления символов или групп символов одного кода с символами или группами символов другого кода. Код (франц. code), совокупность зна

Элементы теории кодирования
Некоторые общие свойства кодов. Рассмотрим на примерах. Предположим, что дискретный источник без памяти, т.е. дающий независимые сообщения – буквы – на выходе, име

Неравенство Крафта
Теорема 1. Если целые числа n1, n2, …, nk удовлетворяют неравенству, (3.1) существует префиксный код с алфавитом объемом m,

Теорема 2.
Формулировка. Пусть задан код с длинами кодовых слов n1, n2, … , nk и с алфавитом объема m. Если код однозначно декодируем, неравенство Крафта удовле

Теорема 3.
Формулировка. При заданной энтропии H источника и объеме m вторичного алфавита существует префиксный код с минимальной средней длиной nср min

Теорема о минимальной средней длине кодового слова при поблочном кодировании (теорема 4)
Рассмотрим теперь случай кодирования не отдельных букв источника, а последовательностей из L букв. Теорема 4. Формулировка. Для данного дискретного источника

Оптимальные неравномерные коды
Определения. Неравномерными называют коды, кодовые слова которых имеют различную длину. Оптимальность можно понимать по-разному, в зависимости о

Лемма 1. О существовании оптимального кода с одинаковой длиной кодовых слов двух наименее вероятных кодируемых букв
Формулировка. Для любого источника с k>=2 буквами существует оптимальный (в смысле минимума средней длины кодового слова) двоичный код, в котором два наименее вероятных сло

Лемма 2. Об оптимальности префиксного кода нередуцированного ансамбля, если префиксный код редуцированного ансамбля оптимален
Формулировка. Если некоторый префиксный код редуцированного ансамбля U"является оптимальным, то соответствующий ему префиксный код исходного ансамбля т

Особенности эффективных кодов
1. Букве первичного алфавита с наименьшей вероятностью появления ставится в соответствие код с наибольшей длиной (лемма 1), т.е. такой код является неравномерным (с разной длиной кодовых слов). В р

Помехоустойчивое кодирование
Как следует из названия, такое кодирование предназначено для устранения вредного влияния помех в каналах передачи информации. Уже сообщалось, что такая передача возможна как в пространстве, так и в

Простейшие модели цифровых каналов связи с помехами
Свойство помехоустойчивых кодов обнаруживать и исправлять ошибки в сильной степени зависит от характеристик помех и канала передачи информации. В теории информации обычно рассматривают две простые

Расчет вероятности искажения кодового слова в ДСМК
Положим, кодовое слово состоит из n двоичных символов. Вероятность неискажения кодового слова, как несложно доказать, равна: . Вероятность искажения одного символа (однокра

Общие принципы использования избыточности
Для простоты рассмотрим блоковый код. С его помощью каждым k разрядам (буквам) входной последовательности ставится в соответствие n-разрядное кодовое слова. Количество разного вида

Граница Хэмминга
Граница Хэмминга Q, определяет максимально возможное количество разрешенных кодовых слов равномерного кода при заданных длине n кодового слова и корректирующей способности кода КСК

Избыточность помехоустойчивых кодов
Одной из характеристик кода является его избыточность. Увеличение избыточности в принципе нежелательно, т.к. увеличивает объемы хранимых и передаваемых данных, однако для борьбы с искажениями избыт

Линейные коды
Рассмотрим класс алгебраических кодов, называемых линейными. Определение: Линейными называют блоковые коды, дополнительные разряды которых образуются

Определение числа добавочных разрядов m
Для определения числа добавочных разрядов можно воспользоваться формулой границы Хэмминга: . При этом можно получить плотноупакованный код, т.е. код с минимальной при заданных пар

Построение образующей матрицы
Линейные коды обладают следующим свойством: из всего множества 2k разрешенных кодовых слов, образующих, кстати, группу, можно выделить подмножества из k слов, обладающих св

Порядок кодирования

Порядок декодирования

Двоичные циклические коды
Вышеприведенная процедура построения линейного кода имеет ряд недостатков. Она неоднозначна (МДР можно задать различным образом) и неудобна в реализации в виде технических устройств. Этих недостатк

Некоторые свойства циклических кодов
Все свойства циклических кодов определяются образующим полиномом. 1. Циклический код, образующий полином которого содержит более одного слагаемого, обнаруживает все одиночные ошибки.

Построение кода с заданной корректирующей способностью
Существует несложная процедура построения кода с заданной корректирующей способностью. Она состоит в следующем: 1. По заданному размеру информационной составляющей кодового слова длиной

Матричное описание циклических кодов
Циклические коды можно, как и любые линейные коды, описывать с помощью матриц. Вспомним, что KC(X) = gm(X)*И(Х) . Вспомним также на примере порядок умножения пол

Выбор образующего полинома
Ясно, что полиномы кодовых слов КС(Х) должны делиться на образующий полином g(X) без остатка. Циклические коды относятся к классу линейных. Это означает, что для этих кодов существует

Виды каналов передачи информации
Рассмотрим каналы, отличающиеся по типу используемых в них линий связи. 1. Механические, в которых для передачи информации используется перемещение каких-либо твердых, жид

Пропускная способность дискретного канала связи с шумом
Исследуем теперь пропускную способность дискретного канала связи с шумом. Существует большое количество математических моделей таких каналов. Простейшей из них является канал с независимой

Типичные последовательности и их свойства
Будем рассматривать последовательности статистически независимых букв. Согласно закону больших чисел, наиболее вероятными будут последовательности длиной n, в которых при количества N

Основная теорема Шеннона для дискретного канала с шумом
Формулировка Для дискретного канала в шумом существует такой способ кодирования, при котором может быть обеспечена безошибочная передача все информации, поступающей от источ

Обсуждение основной теоремы Шеннона для канала с шумом
Теорема Шеннона для канала с шумом не указывает на конкретный способ кодирования, обеспечивающий достоверную передачу информации со скоростью, сколь угодно близкой с пропускной способности канала с

Пропускная способность непрерывного канала при наличии аддитивного шума
Рассмотрим следующую модель канала: 1. Канал способен пропускать колебания с частотами ниже Fm. 2. В канале действует помеха n(t), имеющая нормальный (гау

Шаг 2. Ввод текстовых файлов в Excel-таблицу с разбиением каждой строки текста на отдельные символы
При вводе ранее сохраненного текстового файла следует указать тип файла *.*. Это позволит во время выбора видеть в списке все файлы. Укажите свой файл. После этого на экран будет выведено окно М

Шаг 4. Находим среднюю энтропию, приходящуюся на 1 букву сообщения
Как описано в теоретическом введении, средняя энтропия находится по формулам 1 и 2. В обоих случаях нужно найти вероятности появления букв или двухбуквенных комбинаций.. Вероятности можно

Шаг 8. Напишем отчет о выполненной работе с описанием всех вычислений и о том, как они выполнялись. Прокомментируйте результаты
Результаты вычислений представьте в виде таблицы: <Язык 1> <Язык

Подключение возможности использования нестандартных функций
Программное управление приложениями, входящими в состав Microsoft Office, осуществляется при помощи так называемых макросов. Слово Макрос – греческого происхождения. В перево

Создание нестандартной функции
Перед созданием нестандартных функций нужно открыть файл в рабочей книгой, содержащей информацию, которую нужно обработать с применением этих нестандартных функций. Если ранее эта рабочая книга был

Запись голоса и подготовка сигнала
Запись начинается и заканчивается нажатием кнопки Record (рис. 5), помеченной красный кружком. В процессе записи кнопка Recоrd выглядит вдавленной и более светлой (подсвеченной).

Импорт текстовых данных в Excel
Двойным кликом откройте текстовый файл с экспортированные из программы Wavosaur данными (рис. 23). Рис. 23. Примерный вид данных Видно, что экспортированные

Квантование по уровню сводится к замене значения исходного сигнала уровнем того шага, в пределы которого это значение попадает
Квантование по уровню – необходимое условие преобразования непрерывного сигнала в цифровую форму. Однако одного лишь квантования по уровню для этого недостаточно – для преобразования в цифровую фор

Коды Хаффмена
На этом алгоритме построена процедура построения оптимального кода, предложенная в 1952 году доктором Массачусетского технологического института (США) Дэвидэм Хаффменом: 5) буквы перви

Процесс повторяется до тех пор, пока в каждой подгруппе останется по одной букве
Рассмотрим алфавит из восьми букв. Ясно, что при обычном (не учитывающем статистических характеристик) кодировании для представления каждой буквы требуется три символа. Наибольший эффек

Параметры эффективности оптимальных кодов
Таких параметров 2: коэффициент статистического сжатия и коэффициент относительной эффективности. Оба параметра характеризуют степень уменьшения средней длины кодового слова. При этом средняя длина

Особенности эффективных кодов
5. Букве первичного алфавита с наименьшей вероятностью появления ставится в соответствие код с наибольшей длиной (лемма 1), т.е. такой код является неравномерным (с разной длиной кодовых слов). В р

Выполнение работы
Лабораторная работа №4 выполняется под управлением специально написанной управляющей программы. Эта управляющая программа написана на языке Visual Basic 6. Исполняемый файл программы носит и

Построение образующей матрицы
Линейные коды обладают следующим свойством: из всего множества 2k разрешенных кодовых слов можно выделить подмножества из k слов, обладающих свойством линейной независимост

Порядок кодирования
Кодовое слово КС получается путем умножения матрицы информационной последовательности ||X|| на образующую матрицу ||OM||: ||KC1*n|| = ||X

Порядок декодирования
В результате передачи кодового слова через канал оно может быть искажено помехой. Это приведет к тому, что принятое кодовое слово ||ПКС|| может не совпасть с исходным ||КС||.

Выполнение работы
Лабораторная работа №5, как и работа №4, выполняется под управлением управляющей программы, написанной на алгоритмическом языке Visual Basic 6. Исполняемый файл программы носит имя Помехо

В любой системе связи через канал передается информация. Скорость передачи информации была определена в § 2.9. Эта скорость зависит не только от самого канала, но и от свойств подаваемого на его вход сигнала и поэтому не может характеризовать канал как средство передачи информации. Попытаемся найти способ оценки способности канала передавать информацию. Рассмотрим вначале дискретный канал, через который передаются в единицу времени символов из алфавита объемом При передаче каждого символа в среднем по каналу проходит следующее количество информации [см. (2.135) и (2.140)]:

где случайные символы на входе и выходе канала. Из четырех фигурирующих здесь энтропий -собственная информация передаваемого символа - определяется источником дискретного сигнала и не зависит от свойств канала. Остальные три энтропии в общем случае зависят как от источника сигнала, так и от канала.

Представим себе, что на вход канала можно подавать символы от разных источников, характеризуемых различными распределениями вероятностей (но, конечно, при тех же значениях . Для каждого такого источника количество информации, переданной по каналу, принимает свое значение. Максимальное количество переданной информации, взятое по всевозможным

источникам входного сигнала, характеризует сам канал и называется пропускной способностью канала. В расчете на один символ

где максимизация производится по всем многомерным распределениям вероятностей Можно также определить пропускную способность С канала в расчете на единицу времени (секунду):

Последнее равенство следует из аддитивности энтропии. В дальнейшем везде, где это особо не оговорено, будем под пропускной способностью понимать пропускную способность в расчете на секунду.

В качестве примера вычислим пропускную способность симметричного канала без памяти, для которого переходные вероятности заданы формулой (3.36). Согласно (3.52) и (3.53)

Величина в данном случае легко вычисляется, поскольку условная переходная вероятность принимает только два значения: , если еслн Первое из этих значений возникает с вероятностью а второе с вероятностью К тому же, поскольку рассматривается канал без памяти, результаты приема отдельных символов независимы друг от друга. Поэтому

Следовательно, не зависит от распределения вероятности В, а определяется только переходными вероятностями канала. Это свойство сохраняется для всех моделей канала с аддитивным шумом.

Подставив (3.56) в (3.55), получим

Поскольку в правой части только член зависит от распределения вероятностей то максимизировать необходимо его. Максимальное значение согласно (2.123) равно и реализуется оно тогда, когда все принятые символы равновероятны и независимы друг от друга. Легко убедиться, что это условие удовлетворяется, еслн входные символы равновероятны и независимы, поскольку

При этом и

Отсюда пропускная способность в расчете на секунду

Для двоичного симметричного канала пропускная способность в двоичных единицах в секунду

Зависимость от согласно (3.59) показана на рис. 3.9.

При пропускная способность двоичного канала поскольку при такой вероятности ошибки последовательность выходных двоичных символов можно получить, совсем не передавая сигналы по каналу, а выбирая их наугад (например, по результатам бросания монеты), т. е. при последовательности на выходе и входе канала независимы. Случай называют обрывом канала. То, что пропускная способность при в двоичном канале такая же, как при (канал без шумов), объясняется тем, что при достаточно все выходные символы инвертировать (т. е. заменить 0 на 1 и 1 на 0), чтобы правильно восстановить входной сигнал.

Рис. 3.9. Зависимость пропускной способности двоичного симметричного канала без памяти от вероятности ошибочного приема символа

Пропускная способность непрерывного канала вычисляется аналогично. Пусть, например, канал имеет ограниченную полосу пропускания шириной Тогда сигналы на входе и выходе канала по теореме Котельникова определяются своими отсчетами, взятыми через интервал и поэтому информация, проходящая по каналу за некоторое время равна сумме количеств информации, переданных за каждый такой отсчет. Пропускная способность канала на один такой отсчет

Здесь случайные величины - сечения процессов на входе и выходе канала и максимум берется по всем допустимым входным сигналам, т. е. по всем распределениям .

Пропускная способность С определяется как сумма значений Сотсч» взятая по всем отсчетам за секунду. При этом, разумеется, дифференциальные энтропии в (3.60) должны вычисляться с учетом вероятностных связей между отсчетами.

Вычислим, например, пропускную способность непрерывного канала без памяти с аддитивным белым гауссовским шумом, имеющим полосу пропускания шириной если средняя мощность сигнала (дисперсия не превышает заданной величины Мощность (дисперсию) шума в полосе обозначим Отсчеты входного и выходного сигналов, а также шума связаны равенством

н так как имеет нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием, то и условная плотность вероятности при фиксированном и будет также нормальной - с математическим ожиданием и и дисперсией Найдем пропускную способность на один отсчет:

Согласно (2.152) дифференциальная энтропия нормального распределения не зависит от математического ожидания и равна Поэтому для нахождения нужно найти такую плотность распределения при которой максимизируется Из (3.61), учитывая, что независимые случайные величины, имеем

Таким образом, дисперсия фиксирована, так как заданы. Согласно (2.153), при фиксированной дисперсии максимальная дифференциальная энтропия обеспечивается нормальным распределением. Из (3.61) видно, что при нормальном одномерном распределении распределение будет также нормальным и, следовательно,

Переходя к пропускной способности С в расчете на секунду, заметим, что информация, переданная за несколько отсчетов, максимальна в том случае, когда отсчеты сигналов независимы. Этого можно достичь, если сигнал выбрать так, чтобы его спектральная плотность была равномерной в полосе Как было показано в отсчеты, разделенные интервалами, кратными взаимно некоррелированны, а для гауссовских величин некоррелированность означает независимость.

Поэтому пропускную способность С (за секунду) можно найти, сложив пропускные способности (3.63) для независимых отсчетов:

Она реализуется, если гауссовский процесс с равномерной спектральной плотностью в полосе частот (квазибелый шум).

Из формулы (3.64) видно, что если бы мощность сигнала не была ограничена, то пропускная способность была бы бесконечной. Пропускная способность равна нулю, если отношение сигнал/шум в канале равно нулю. С ростом этого отношения пропускная способность увеличивается неограниченно, однако медленно, вследствие логарифмической зависимости.

Соотношение (3.64) часто называют формулой Шеннона. Эта формула имеет важное значение в теории информации, так как определяет зависимость пропускной способности рассматриваемого непрерывного канала от таких его технических характеристик, как ширина полосы пропускания и отношение сигна/шум. Формула Шеннона указывает на возможность обмена полосы пропускания на мощность сигнала и наоборот. Однако поскольку С зависит от линейно, а от по логарифмическому закону, компенсировать возможное сокращение полосы пропускания увеличением мощности сигнала, как правило, нецелесообразно. Более эффективным является обратный обмен мощности сигнала на полосу пропускания.

Рассмотрим канал связи, представленный на рис. 5-1. На его передающий конец подается сигнал x(t) , который поступает на вход приемника в искаженном шумом n(t) виде y(t) [Л. 47, 53]. Введем понятие пропускной способности канала связи. Пропускная способность канала связи определяется как максимальная величина относительной информации выходного сигнала относительно входного:

где I(x, y) - относительная информация, задаваемая формулой (7-8), причем все сигналы рассматриваются как эквивалентные дискретные (рис. 7-1), так что

Иногда величина называется скоростью передачи информации по каналу связи. Эта величина равна количеству относительной информации, передаваемой в единицу времени. За единицу времени при дискретном канале связи удобно считать время передачи одного символа. В этом случае в формулах для скорости передачи информации понимают энтропии и количества информации на один символ. Для непрерывных каналов связи используются две единицы измерения или обычная единица (к примеру, секунда), или интервал времени между отсчетами , в этом последнем случае в формулах понимаются дифференциальные энтропии на один отсчет (или степень свободы). Нередко в руководствах специально не указывается, какая конкретно из двух единиц применяется. В связи с этим часто используют другую формулу для средней скорости передачи информации

где N=2f c t 0 . Если отсчеты независимы, то V=I 1 (х, y) . Очевидно, что с помощью величины V пропускная способность канала связи может быть определена по формуле

Для энтропии шума можно написать:

Н(n)=2f c t 0 H 1 (n),

Энтропия шума на один отсчет для нормального шума.

Аналогичные формулы можно записать для нормальных сигналов х и y .

Формулу (7-10) для единицы отсчета можно записать в виде

Смысл этого определения требуется разъяснить. Отметим, что максимум здесь взят по множеству распределений вероятности входных сигналов при неизменном шуме, которое предполагается заданным. В частном случае это множество распределений может состоять из одного нормального, как это часто и считается.

Если пропускная способность одного канала связи больше, чем другого (С 1 >С 2) при остальных одинаковых условиях, то физически это означает, что в первом случае совместная плотность распределения вероятности входного и выходного сигналов больше, чем во втором, так как с помощью формулы (7-11) нетрудно убедиться, что пропускная способность определяется в основном величиной совместной плотности распределения вероятности. Если относительная информация (или энтропия) выходного сигнала относительно входного больше, то канал обладает большей пропускной способностью. Ясно, что если шумы возрастают, то пропускная способность падает.

Если вероятностная связь выходного и входного сигналов пропадает, то

р(х,y)=р(х)р(y)

и в формуле (7-11) логарифм и, следовательно, пропускная способность становятся равными нулю.

Другой случай, когда

р(х,y)=р(х|y)р(у)

стремится к нулю, требует детального рассмотрения, так как log р(х,y) стремится к - ∞. Если р(y)→ 0, то

Рассуждения можно продолжить следующим образом. Так как вероятность появления выходного сигнала стремится к нулю, то можно положить, что вероятность появления сигнала х не зависит от y , т. е.

p(х|y)=р(х)

В этом случае пропускная способность равна нулю, что согласуется с физической интерпретацией, т. е. если на выходе канала связи не появляется никакого сигнала [ни полезного x(t) , ни шумов n(t) ], это означает, что в канале есть "пробка" (разрыв). Во всех остальных случаях пропускная способность отлична от нуля.

Естественно определить пропускную способность канала связи так, чтобы она не зависела от входного сигнала. Для этого введена операция максимизации, которая в соответствии с экстремальными свойствами энтропии чаще всего определяет входной сигнал с нормальным законом распределения. Покажем, что если x(t) и n(t) независимы и y(t)=x(t)+n(t) , то

I(х,y)=Н(y)-Н(n), (7-12)

где Н(y) и Н(n) - дифференциальные энтропии принимаемых сигнала и шума. Условие (7-12) означает линейность канала связи в том смысле, что шум просто добавляется к сигналу как слагаемое. Оно непосредственно следует из

I(х,y)=Н(x)-Н(х|y)=Н(y)-Н(y|х).

Так как x и n статистически независимы, то

Подставив это соотношение в предыдущее, получим (7-12). Очевидно, если шум аддитивен и не зависит от входного сигнала, то максимальная скорость передачи сообщений по каналу связи (максимальная пропускная способность) достигается при maxН(y) , так как

Рассмотрим гауссов канал связи, исходя из следующих предположений: ширина полосы частот канала ограничена частотой f с ; шум в канале - нормальный белый со средней мощностью на единицу полосы S n =S n 2 ; средняя мощность полезного сигнала Р x ; сигнал и шум статистически независимы; выходной сигнал равен сумме полезного сигнала и шума.

Очевидно, что в соответствии с формулой (7-4) пропускная способность такого канала определится как

H(n)=Flog2πeS n f c . (7-14)

Так как сигнал и шум статистически независимы, то они не коррелированы между собой, поэтому средняя мощность суммарного сигнала

Р y =Р x +S n f c =Р x +Р n

В соответствии с формулой (7-13) необходимо найти максимум энтропии сигнала y(t) на один отсчет при заданной средней мощности. В силу экстремальных свойств энтропии (см. гл. 6) сигнал y(t) должен быть распределен нормально. Белый шум в полосе f c эквивалентен сигналу в этой же полосе со спектральной плотностью S , если равны их средние мощности, т. е.

Действительно, для нормального сигнала была доказана формула для энтропии на один отсчет

Ранее мы рассмотрели кодирование и передачу информации по каналу связи в идеальном случае, когда процесс передачи информации осуществляется без ошибок. В действительности этот процесс неизбежно сопровождается ошибками (искажениями). Канал передачи, в котором возможны искажения, называется каналом с помехами (или шумами). В частном случае ошибки возникают в процессе самого кодирования, и тогда кодирующее устройство может рассматриваться как канал с помехами.

Наличие помех приводит к потере информации. Чтобы в условиях наличия помех получить на приемнике требуемый объем информации, необходимо принимать специальные меры. Одной из таких мер является введение так называемой «избыточности» в передаваемые сообщения; при этом источник информации выдает заведомо больше символов, чем это было бы нужно при отсутствии помех. Одна из форм введения избыточности – простое повторение сообщения. Таким приемом пользуются, например, при плохой слышимости по телефону, повторяя каждое сообщение дважды. Другой общеизвестный способ повышения надежности передачи состоит в передаче слова «по буквам» – когда вместо каждой буквы передается хорошо знакомое слово (имя), начинающееся с этой буквы.

Пропускная способность канала, когда число элементарных символов более двух и когда искажения отдельных символов зависимы может быть определена с помощью второй теоремы Шеннона. Зная пропускную способность канала, можно определить верхний предел скорости передачи информации по каналу с помехами.

Рассмотрим на примере: Пусть имеется источник информации Х, энтропия которого в единицу времени равна , и канал с пропускной способностью Х. Тогда если

то при любом кодировании передача сообщений без задержек и искажений невозможна.

то всегда можно достаточно длинное сообщение закодировать так, чтобы оно было передано без задержек и искажений с вероятностью, сколь угодно близкой к единице.

Задача 2 : Выяснить, достаточна ли пропускная способность каналов для передачи информации, поставляемой источником, если имеются источник информации с энтропией в единицу времени =110 (дв. ед.) и количество каналов связи n = 2 , каждый из них может передавать в единицу времени К = 78 двоичных знаков (0 или 1); каждый двоичный знак заменяется противоположным с вероятностью μ=0.17 .

η(μ) = 0,434587

η(1 – μ) = 0,223118

η(μ) + η(1 – μ) = 0,434587 + 0,223118 = 0,657688

На один символ теряется информация 0,584239 (дв. ед.).

Пропускная способность канала равна:

С = 78∙(1 – 0,657688) =26,7≈27 двоичных единиц в единицу времени.

Максимальное количество информации, которое может быть передано по двум каналам в единицу времени:

27∙2 = 54 (дв. ед.), чего не достаточно для обеспечения передачи информации от источника, так как источник передает 110 дв. ед. в единицу времени. Для обеспечения передачи информации в достаточном объеме и без искажения необходимо увеличить количество пропускных каналов связи до трех. Тогда максимальное количество информации, которое может быть передано по трем каналам в единицу времени:

3*54=162 двоичных единиц в единицу времени. 162>110, следовательно информация будет передаваться без искажений.

Для передачи информации без задержек можно:

1. Использовать способ кодирования-декодирования;

2. Применять компандирование сигнала;

3. Увеличить мощность передатчика;

4. Применять дорогие линии связи с эффективным экранированием и малошумящей аппаратурой для снижения уровня помех;

5. Применять передатчики и промежуточную аппаратуру с низким уровнем шума;

6. Использовать для кодирования более двух состояний;

7. Применять дискретные системы связи с применением всех посылок для передачи информации.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-13

Тема 2.5. Пропускная способность канала связи

В любой системе связи через канал передаётся информация. Её скорость передачи зависит не только от самого канала, но и от свойств подаваемого на его вход сигнала и поэтому не может характеризовать канал как средство передачи информации. Найдём способ оценки способности канала передавать информацию. Для каждого источника количество информации, переданной по каналу принимает своё значение.

Максимальное количество переданной информации, взятое по всевозможным источникам входного сигнала, характеризует сам канал и называется пропускной способностью канала в расчёте на один символ:

Бит/ симв.

(где максимизация производится по всем многомерным распределениям вероятностей Р(А))

Можно также определить пропускную способность С канала в расчёте на единицу времени.

Вычислим пропускную способность симметричного канала без памяти

(2.26)

Величина в данном случае легко вычисляется, поскольку условная (переходная) вероятность принимает только два значения: , если и (1-Р), если .

Первое из этих значений возникает с вероятностью Р, а второе – с вероятностью (1-Р). К тому же, поскольку рассматривается канал без памяти, результаты приёма отдельных символов независимы друг от друга.

(2.27)

Следовательно Н(В/А) не зависит от распределения вероятности в ансамбле А, а определяется только переходными вероятностями канала. Это свойство сохраняется для всех моделей с аддитивным шумом.

Подставив (2.27) в (2.26) получим:

Поскольку в правой части только член Н(В) зависит от распределения вероятности Р(А), то максимизировать необходимо именно его.

Максимальное значение Н(В) равно log m и реализуется оно тогда, когда все принятые символы равновероятны и независимы друг от друга. Легко убедиться, что это условие удовлетворяется, если входные символы равновероятны и независимы, поскольку в этом случае

При этом и

Отсюда пропускная способность в расчёте на единицу времени

Для двоичного симметричного канала (m=2) пропускная способность в двоичных единицах в единицу времени

Зависимость от Р согласно формуле (2.31)

При Р=1/2 пропускная способность двоичного канала С=0, поскольку при такой вероятности ошибки последовательность выходных двоичных символов можно получить совсем не передавая сигналы по каналу, а выбирая их наугад (например, по результатам бросания монеты), то есть при Р=1/2 последовательности на выходе и входе канала независимы. Случай С=0 называется обрывом канала. То, что пропускная способность при P=1 в двоичном канале такая же, как при Р=0 (канал без шумов), объясняется тем, что при Р=1 достаточно все выходные символы инвертировать (то есть заменить 0 на 1 и 1 на 0), чтобы правильно восстановить входной сигнал.

Пропускная способность непрерывного канала вычисляется аналогично. Пусть, например, канал имеет ограниченную полосу пропускания шириной F. Тогда сигналы U(t) и Z(t) соответственно на входе и выходе канала по теореме. Котельникова определяются своими отсчётами, взятыми через интервал 1/(2F), и поэтому информация, проходящая по каналу за некоторое время Т, равна, сумме количества информации, переданной за каждый такой отсчёт. Пропускная способность канала на один такой отсчёт:

Здесь U и Z – случайные величины – сечения процессов U(t) и Z(t) на входе и выходе канала соответственно и максимум берётся по всем допустимым входным сигналам, то есть по всем распределениям U.

Пропускная способность С определяется как сумма значений , взятая по всем отсчётам за секунду. При этом разумеется дифференциальные энтропии в (2.35) должны вычисляться с учётом вероятностных связей между отсчётами.

Вычислим пропускную способность непрерывного канала без памяти с аддитивным белым гауссовским шумом, имеющим полосу пропускания шириной F, если средняя мощность сигнала . Мощность (дисперсию) шума в полосе F обозначим . Отсчёты выходного и входного сигналов, а также шума N связаны равенством:

Так как N имеет нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием, то и условная плотность вероятности при фиксированном U будет так же нормальной – с математическим ожиданием U и дисперсией .

Пропускная способность на один отсчёт определятся по формуле (2.32):

Согласно (2.24) условная дифференциальная энтропия h(Z/U) нормального распределения не зависит от математического ожидания и равна . Поэтому для нахождения следует найти такую плотность распределения , при которой максимизируется h(Z). Из (2.33) учитывая, что U и N независимые случайные величины имеем для дисперсий

Таким образом, дисперсиия фиксирована, так как и заданы. Как известно, при фиксированной дисперсии максимальная дифференциальная энтропия обеспечивается нормальным распределением. Из (2.33) видно, что при нормальном одномерном распределении U распределение Z будет так же нормальным и, следовательно, обеспечивается максимум дифференциальной энтропии (2.24).

(2.34)

Переходя к пропускной способности С в расчёте на секунду, заметим, что информация, переданная за несколько отсчётов, максимальна в том случае, когда отсчёты сигналов независимы. Этого можно достичь, если сигнал U(t) выбрать так, чтобы его спектральная плотность была равномерной в полосе F. Отсчёты разделённые интервалами, кратными 1/(2F), взаимно некоррелированы, а для гауссовских величин некоррелированность означает независимость. Поэтому пропускную способность С (за секунду) можно найти, сложив пропускные способности (2.35) для 2F независимых отсчётов:

(2.36)

Она реализуется, если U(t) – гауссовский процесс с равномерной спектральной плотностью в полосе частот F (квазибелый шум).

Из (2.36) видно, что если бы мощность сигнала не была ограничена, то пропускная способность была бы сколь угодно большой. Пропускная способность равна нулю, если отношение сигнал-шум в канале равно нулю. С ростом этого отношения пропускная способность увеличивается неограниченно, однако медленно, вследствие логарифмической зависимости.

Соотношение (2.36) называется формулой Шеннона. Эта формула имеет важное значение в теории информации, так как определяет зависимость пропускной способности рассматриваемого непрерывного канала от таких его технических характеристик, как ширина полосы пропускания и отношение сигнал шум. Формула Шеннона указывает на возможность обмена полосы пропускания на мощность сигнала и наоборот. Однако поскольку С зависит от F линейно, а от – по логарифмическому закону, компенсировать возможное сокращение полосы пропускания увеличением мощности сигнала, как правило, не выгодно. Более эффективным является обратный обмен мощности сигнала на полосу пропускания.

Максимальный объём информации, которую можно в среднем передать по непрерывному каналу за время ,

Для гауссовского канала

(2.37)

Заметим, что при Выражение (2.37) совпадает с характеристикой названной ёмкостью (объёмом) канала.