- •Д. В. Ломакин прикладная теория информации
- •Предисловие
- •Модели, используемые в статистической теории информации
- •Установление количественной меры информации комбинаторное определение количества информации
- •Определение количества информации по к. Шеннону
- •Прологарифмировав последнее равенство, получим
- •Свойства энтропии Энтропия
- •При равномерном распределении энтропия
- •Ценность информации
- •Собственная информация и энтропия
- •Взаимная информация
- •Условную энтропию можно представить в виде
- •3. Дискретные источники сообщений и их описание эргодические источники
- •Производительность дискретного источника сообщений
- •Марковские источники сообщений
- •4. Кодирование сообщений при передаче по каналу без помех возможность оптимального (эффективного) кодирования
- •Префиксные коды
- •Неравенство крафта
- •Предельные возможности оптимального кодирования
- •Пропускная способность дискретного канала связи
- •Вычисление пропускной способности симметричных каналов
- •Сумма не зависит от номера столбцаj и в общем
Пропускная способность дискретного канала связи
Для общего описания канала связи и построения теории информации используется одна и та же модель. Канал называется д и с к р е т н ы м (непрерывным), если множества Х и Y дискретны (непрерывны), и п о л у н е п р е р ы в н ы м , если одно из множеств дискретно, а другое непрерывно. Ниже рассматриваются только дискретные каналы.
Канал полностью
описывается условными вероятностями
того, что
k-ì принятым
символом будет
j
k-й
символ множества Y
(jk=1,my).
Указанную
вероятность можно рассматривать как
функцию
,
вид которой отражает состояние канала,
в частности, характер взаимодействия
помехи и сигнала. Если
![]()
то соответствующий
канал называется каналом без памяти.
Если вероятность
не зависит от k
(от времени), то соответствующий канал
называется стационарным. Ограничимся
рассмотрением только стационарных
каналов без памяти. Определим скорость
передачи информации как предел:
![]()
где
- средняя
взаимная информация между переданным
и принятым
.
В случае отсутствия помехH(X/Y)=0,
следовательно, R
=H(X).
Этот предел в случае канала без памяти
равен взаимной информации:
R=I(X,Y)=H(X) -H(X|Y)=H(Y) -H(Y|X) .
Скорость передачи информации R полностью определяется
вероятностями
.
Поэтому изменять величину R
мы можем только за счет изменения вида
распределения
,
поскольку
—
характеристика неуправляемого
канала. Определим пропускную способность
канала С
как максимальную по
скорость
передачи информации:
.
В случае отсутствия помех
.
Вычисление пропускной способности симметричных каналов
Существует класс каналов, для которых пропускная способность С легко вычисляется. Канал полностью описывается так называемой стохастической матрицей

в которой сумма всех элементов, образующих строку, рвана единице.
Канал называется
с и м м е т р и ч н ы м п о в х о д у , если
строки матрицы различаются только
порядком расстановки некоторого
множества чисел
![]()
Для симметричных по входу каналов частная условная энтропия
![]()
Она не зависит от номера передаваемой буквы и может быть вычислена по любой строке матрицы. Поэтому условная энтропия
![]()
Канал называется
с и м м е т р и ч н ы м п о в ы х о д у, если
столбцы матрицы различаются только
порядком расстановки некоторого
множества чисел
.
Если
распределение источника равномерное
![]()
то распределение
на выходе симметричного по выходу канала
также будет равномерным. При этом
энтропииН(Х)
и H(Y)
достигают своего максимального значения.
В этом легко убедиться, если доказать,
что вероятность
не зависит отуj.
Представим
вероятность
в виде
![]()
Поскольку
![]()
![]()
Сумма не зависит от номера столбцаj и в общем
случае не равна
единице. Поэтому вероятность
также
не зависит от j
и равна
.
При этом
![]()
Канал называется симметричным, если он симметричен по входу и выходу. Для симметричного канала H(Y|X) не зависит от распределения источника сообщений, поэтому пропускная способность

В качестве примера вычислим пропускную способность симметричного канала, который описывается матрицей

где m=mX =mY . В этом случае
C
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Pe
Рис. 3. Зависимость пропускной
способности ДСК от вероятности ошибки pe
Вероятность
1-pe
равна
вероятности правильного приема символа.
Вероятность ошибки pe
равна вероятности приема yj
c
при условии, что было передано xi
. Тогда
.
Широкое распространение получил двоичный симметрич-ный канал (ДСК) (m=2) , для которого пропускная способность (Рис. 3)
![]()
Максимальная скорость передачи информации, равная единице, получается при ре=0 и при ре=1. В этом случае множества Х и Y находятся во взаимно однозначном соответствии, и по принятому уj (j=1, 2) всегда можно определить с вероятностью, равной единице, переданную букву. К сожалению, это возможно только тогда, когда априори (до приема) известно значение вероятности ре (нуль или единица).
