信息论第6章有噪信道编码
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北工大信息论第六章 有噪信道编码14
0.8 0.2 [PY|X ] 0.1 0.9
转移矩阵各行元素乘以对应的输入概率，得联合概率矩阵
0.32 0.08 [PXY ] 0.06 0.54
译码规则F1对应的平均差错率为
s
Pe (F1) 1 P[F1(bj ), bj ] j 1 1 [P(a1b1) P(a1b2 )] 1 (0.32 0.08) 0.6
j 1
s
s
1 P(bj F (bj )) 1 P(bja*j )
j 1
j 1
Pe
P（aibj )
P（ai )P(bj | ai )
Y X a*
Y X a*
当输入等概:
上式可化为：
P[F(bj )] P a*j 1/ r
Pe
1 r
Y
P(bj | ai )
X a*
例6-1： 参见下图，假设P(a1)=0.4,分别求出4种译码规 则所对应的平均差错率。
最大后验概率条件可等价为最大联合概率条件,为什么呢?
P(a*j | bj ) P(ai | bj ) P(bj )P(a*j | bj ) P(bj )P(ai | bj ) P(a*jbj ) P(aibj )
则最佳译码规则又可表示为：
F：FP((ba*jjb)
j)
a*j A，bj P(aibj )
F1：FF（ （ 11 bb12
) )
a1 a1
F3：FF（ （ 33 bb21
) )
a1 a2
F2：FF（ （ 22 bb12
) )
a2 a2
F4：FF（ （ 44 bb12))
a2 a1
二.错误译码概率 “好”的译码规则的标准是：错误译码概率小
信息论基础课件第6章有噪信道编码
0
0
p p
1 p
p 0.01
1
p p 1
01
0p p
[P]
1
p
p
F (0) 0 F (1) 1
PE
PE m in
1 r
s j 1
i*
p(b j
/
ai
)
1 2
(
p
p) 102
➢ 重复发送可以使PE减小 但是：信息传输率降低
传输消息:
重复码
0, 0 00
1 1 11
校验元
若传000, 收到误传为100,010,001中的任一 种, 则认为是传的000，实现了纠错。
6.1 信道编码的概念
第5章结论：在无噪无损信道上，只要对信源 的输出进行恰当的编码，总能以信道容量C 无差错地传输信息。
实际信道都有噪声干扰，本章研究香农第二 定理，即通信的可靠性问题。包括：
1.怎么使有噪信道中消息传输错误达到最少? 2.在有噪信道中无错误传输的可达的最大信息
传输率是什么?
信道编码概述
0.57
2 编码方法
• 上一节结论： 消息通过有噪信道传输时会发生错误 错误概率与译码规则有关
• 噪声干扰：破坏了信号的内部结构－－产生畸变 而造成信息的损失。
• 提高信号抗噪声干扰能力：改造信号使其内部结 构具有更强的规律性或相关性，当信号的部分结 构被破坏时，仍能根据信号原有的内在规律和相 关性来发现甚至纠正错误，恢复原来的信息。
• 通信系统模型
消息集中 一个元素
信道波形 空间中的
一个点
失真后 的波形
恢复的 消息
信源 编码
信道 编码
信道
信道 译码
信息论第6章 有噪信道编码
2
6.1噪声信道的编码问1错误概率与译码规则
8
6.1.2译码规则
S个输出符号中的每一个都可以译成r个输入符号中的任何一个。
9
10
11
（X－X*）表示译码规则 之外对应的X
p( y j )
12
13
14
15
16
17
一般来说，后验概率是难以确定的，所有应用起来很不方便，这时引入极大似然译码规则
41
00－
01－
10－
11－
42
43
44
可见，汉明距离用来定量描述符号序列之间的“相似”程度， D越大，码字间相似性越小，反之，D越小，码字间相似性越大。
45
46
47
48
49
50
编码 选用M个消息所对应的码字间最 小距离dmin尽可能大的编码方法； 译码采用将接收序列bj译成与之距离 最近的那个码字ai的译码规则；
35
6.2.2消息符号个数
36
37
38
39
6.2.3（5，2）线性码
Ɩ（5，2）线性码：码长为5，码字的前2个码元是信息位，后3个码元是校验位。 一般来说，如果码长是N，信息位数目为K，那么校验位为（N－K）位， 这种码称为（N，K）分组码。
40
则四个消息分别为00，01，10， 11
51
52
53
54
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56
关于香农第二定理的说明：
说明1：从上述定理可知，任何信道的信道容量 是一个明确的分界点，当取分界点以下的信息 传输率时，PE以指数趋于零；当取分界点以上 的信息传输率时、PE以指数趋于1。因此，在任 何信道中信道容量是可达的、最大的可靠信息 传输率。 说明2：香农第二定理只是一个存在定理，它只 说明错误概率趋于零的好码是存在的，但没有 给出令人满意的构码方法
信息论基础第6章有噪信道编码定理[103页]
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6.5.2 线性分组码的译码
在二元域中，少 1 个方程导致 2 个解，少 2 个方程导致 22 个解，
以此类推，少 k 个方程导致 2k 个解，即每个伴随式对应的错误图样
有 2k 个解。究竟取哪一个作为错误图样的解呢？根据最小汉明距离
译码规则，应该取重量最小者作为 E 的估值。但是如果每接收一个码 字就要解一次线性方程，太麻烦。当 n-k 不大时，通常预先把不同 S 下的方程组解出来，把各种情况下的最小汉明距离译码输出列成一个 码表，称为标准阵列译码表。在实时译码时就不必解方程组，而只要 查标准阵列译码表就可以了。
《信息论基础》
第6章 有噪信道编码
本章内容
6.1 错误概率
6.7 卷积码
6.2 有噪信道编码定理
6.8 交织码
6.3 联合信源信道编码定理 6.9 级联码
6.4 信道编码的基本概念
6.10 Turbo码
6.5 线性分组码
6.11 LDPC码
6.6 循环码
《信息论基础》
6.1 错误概率
6.1.1 错误概率和译码规则
信道编码的实质就是通过牺牲有效性来换取可靠性的提高。在信
息码元中加入监督码元的多少，可以通过冗余度 来衡量。例如，每
3 个信息码元中加入 1 个监督码元，这时冗余度 1/ 4 。信道编码的
任务就.4.1 信道编码的分类
①
按照信道特性和设计的码字类型进行划分，信道编码可
标准阵列译码表为一个 2nk 行 2k 列的码表，用来存放接收码字
R rn1,rn2 ,,r1,r0 可能的 2n 种组合。
构造标准阵列译码表，一般可以采用以下几个步骤： ① 根据最小汉明距离译码规则，确定各伴随式对应的差错图样。
信息论与编码-第6章 有噪信道编码
p(e|bj)=1-p(ai|bj)=1-p[F(bj)|bj]
平均错误译码概率:
PE p(b j ) P(e | b j ) p(b j )[1 P(ai | b j )]
j 1 j 1
s
s
最小错误概率准则
问题: 如何选择p(ai|bj)? 使p(e|bj)最小, 就应选 择p[F(bj)|bj]为最大, 即选择译码函数
简单重复编码
根据这个规则计算得译码后的错误概率为
Y , X a
PE
p ( i ) p ( j | i ) p( j | i )
1 = M
Y , X a
1 3 2 2 2 2 2 2 3 ( p pp pp pp pp pp pp p ) 2 p 3 3 pp 2 3*104 ( p 0.01)
X a ,Y
p ( ai ) p (b j | ai ) p (ai ) pe( i )
X X Y
X a ,Y
p (b j | ai ) p (ai ) F (b j ) a
如果先验概率p(ai)相等, 则: 1 PE Pe( i ) r X
第6.1节 错误概率与译码规则
1 [(0.2 0.3) (0.3 0.3) (0.2 0.4)] 0.567 3
第6.1节 错误概率与译码规则
0.5 0.3 0.2 P 0.2 0.3 0.5 for A 0.3 0.3 0.4 若采用前述译码函数A, 则平均错误率为: 1 PE P(b | a ) 3 Y , X a*
p2 p pp 2
4
平均错误译码概率:
PE p(b j ) P(e | b j ) p(b j )[1 P(ai | b j )]
j 1 j 1
s
s
最小错误概率准则
问题: 如何选择p(ai|bj)? 使p(e|bj)最小, 就应选 择p[F(bj)|bj]为最大, 即选择译码函数
简单重复编码
根据这个规则计算得译码后的错误概率为
Y , X a
PE
p ( i ) p ( j | i ) p( j | i )
1 = M
Y , X a
1 3 2 2 2 2 2 2 3 ( p pp pp pp pp pp pp p ) 2 p 3 3 pp 2 3*104 ( p 0.01)
X a ,Y
p ( ai ) p (b j | ai ) p (ai ) pe( i )
X X Y
X a ,Y
p (b j | ai ) p (ai ) F (b j ) a
如果先验概率p(ai)相等, 则: 1 PE Pe( i ) r X
第6.1节 错误概率与译码规则
1 [(0.2 0.3) (0.3 0.3) (0.2 0.4)] 0.567 3
第6.1节 错误概率与译码规则
0.5 0.3 0.2 P 0.2 0.3 0.5 for A 0.3 0.3 0.4 若采用前述译码函数A, 则平均错误率为: 1 PE P(b | a ) 3 Y , X a*
p2 p pp 2
4
信息论与编码_第6章信道编码概述
按照编码函数f的线性性 线性码：编码函数f ( f1,f2,…,fn)是线性函数 非线性码：否则，称为非线性码。
12
6.2 信道编码概念
按照编码函数对信息元处理方法: 分组码与卷积码
分组码 设k, n是正整数，k n，则把从EAk到An的编码函数 f : EAn 称为一个(n, k)分组码编码器，或称为(n, k)编码函数。全体 码字构成的集合 C={c =f (m): mE} 称为一个q元 (n, k)分组码 (block code)，或简称为(n, k)码。
23
6.3 信道译码准则
设 x= x1x2…xn, y= y1y2…yn是两个二元码字，容易验证以 下等式成立:
d ( x, y )
n
xi yi ,
i 1
其中是模二加法 汉明距离的性质 定理6-1 设x、y与z是长为n的码字，那么汉明距离满足 以下性质： (1) 非负性：d(x, y) 0。且d(x, y) = 0的充分必要条件是 x = y； (2) 对称性：d(x, y) = d(y, x)； (3) 三角不等式：d(x, y) d(x, z)+ d( z, y)。
7
第6章
6.1 6.2 6.3 6.4 6.5
信道编码
信道差错概率 信道编码概念 信道信道译码准则 码的检错与纠错能力 信道编码定理
8
6.2 信道编码概念
信道编码器是一个映射f，它把信源符号序列m变换成 信道符号序列c = f (m)，f称为信道编码函数，或称为纠 错编码函数。信道编码也称为纠错编码。
20
6.2 信道编码概念
例6.1 重复码 重复码是一个(n, 1)分组码，其编码规 则是将每位信息元重复n 1次，也称为n次重复码。 即C ={00…0, 11…1}。对重复码，可以采用大数准 则译码。即如果接收序列中0的个数多于1的个数， 则译为0；否则，译为1。 例如，2元3次重复码的编码规则如下： “0” “000”， “1” “111”。 它是一个2元(3, 1)分组码C={000, 111} 。
第六章有噪信道编码
p( x i / y j ) = p( x i ) p( y j / x i ) p( y j ) p( x * ) p( y j / x )
p( 样，当信道输入符号集X的先验概率为等概时，根 这样，当信道输入符号集X的先验概率为等概时， 据最大后验概率译码准则， 据最大后验概率译码准则， p(x*)p(yj/x*)≥p(xi)p(yj/xi) (i=1,2,……n) 最大后验概率可以用最大信道转移概率来取代。 最大后验概率可以用最大信道转移概率来取代。
使用最大后验概率译码准则必须已知后验概率，一般 使用最大后验概率译码准则必须已知后验概率， 说来，后验概率很难确定， 说来，后验概率很难确定，但信道的统计特性描述总 是给出信道转移概率， 是给出信道转移概率，因此利用信道转移概率的译码 准则。 准则。 由概率中的贝叶斯定理可有： 由概率中的贝叶斯定理可有：
6.1.2译码准则 6.1.2译码准则
定义6.1.1 定义6.1.1 设信道 输入符号集X={x ,i=1,2,…,r}, 输入符号集X={xi,i=1,2, ,r}, 输符号集为Y={y ,j=1,2,…,s}, 输符号集为Y={yj,j=1,2, ,s}, 若对每一个输出符号y 若对每一个输出符号yj都有一个确定的函数 对应于惟一的一个输入符号x F(yj)，使yj对应于惟一的一个输入符号xi，则 这样的函数为译码规则。 这样的函数为译码规则。 F(yj)=xi (i=1,2,…r; j=1,2,…s) 对于有r个输入， 个输出的信道来说， 对于有r个输入，s个输出的信道来说，可以 rs个不同的译码准则 个不同的译码准则。 有rs个不同的译码准则。
消息集中 一个元素
信道波形 空间中的 一个点
失真后 的波形
恢复的 消息
信信 编编
p( 样，当信道输入符号集X的先验概率为等概时，根 这样，当信道输入符号集X的先验概率为等概时， 据最大后验概率译码准则， 据最大后验概率译码准则， p(x*)p(yj/x*)≥p(xi)p(yj/xi) (i=1,2,……n) 最大后验概率可以用最大信道转移概率来取代。 最大后验概率可以用最大信道转移概率来取代。
使用最大后验概率译码准则必须已知后验概率，一般 使用最大后验概率译码准则必须已知后验概率， 说来，后验概率很难确定， 说来，后验概率很难确定，但信道的统计特性描述总 是给出信道转移概率， 是给出信道转移概率，因此利用信道转移概率的译码 准则。 准则。 由概率中的贝叶斯定理可有： 由概率中的贝叶斯定理可有：
6.1.2译码准则 6.1.2译码准则
定义6.1.1 定义6.1.1 设信道 输入符号集X={x ,i=1,2,…,r}, 输入符号集X={xi,i=1,2, ,r}, 输符号集为Y={y ,j=1,2,…,s}, 输符号集为Y={yj,j=1,2, ,s}, 若对每一个输出符号y 若对每一个输出符号yj都有一个确定的函数 对应于惟一的一个输入符号x F(yj)，使yj对应于惟一的一个输入符号xi，则 这样的函数为译码规则。 这样的函数为译码规则。 F(yj)=xi (i=1,2,…r; j=1,2,…s) 对于有r个输入， 个输出的信道来说， 对于有r个输入，s个输出的信道来说，可以 rs个不同的译码准则 个不同的译码准则。 有rs个不同的译码准则。
消息集中 一个元素
信道波形 空间中的 一个点
失真后 的波形
恢复的 消息
信信 编编
信息论与编码[第六章有噪声道编码定理与纠错码]山东大学期末考试知识点复习
![信息论与编码[第六章有噪声道编码定理与纠错码]山东大学期末考试知识点复习](https://img.taocdn.com/s3/m/b40579cd08a1284ac85043d8.png)
第六章有噪声道编码定理与纠错码6．1．1 译码准则在有噪信道中传输消息是会发生错误的，而接收端引起错误的大小与选择的译码准则有关，也与信道编码所选码字有关。
3．最小距离译码准则(1)汉明距离码字αi和输出序列βj之间对应位置上不同码元的个数，记为D(αi，βj)，称汉明距离。
对于二元信道(二元码)汉明距离为在二元对称信道中最小距离译码准则等于最大似然译码准则。
而在其他信道中，它们不一定相等。
6．1．2 平均错误概率最小错误概率译码准则使P E最小。
最大似然译码准则本身只与信道传递概率有关，不再依赖先验概率P(αi)(或P(a i))，但不一定能使P E最小。
最大似然译码准则只有在输入符号等概率分布时P E才达最小，此时他与最小错误概率译码准则是等价的。
6．1．3 费诺不等式6．1．4 信道编码的编、译基本原则主要讨论二元对称无记忆信道。
1．编码原则在n次扩展信道输入符号αi中选取M个码字组成一组码书C，应尽量使选取的M个码字中任意两不同码字的汉明距离尽可能地大。
2．译码原则采用最大似然译码准则，即当收到βj后，译成与之汉明距离为最近的那个码字α*。
遵照上述编、译码原则，可做到保持一定信道信息传输速率(码率)R，而使PE尽可能地小。
6．1．5 联合ε典型序列6．1．6 有噪信道编码定理及其逆定理1．定理及其逆定理有噪信道的信道容量为C，若信息传输率R<C，只要码长n足够长，必存在一种信道编码和相应的译码规则，使译码平均错误概率P E为任意小。
反之，若R>C则不存在以R传输信息而P E为任意小的码。
此定理可推广到有记忆信道、连续信道、波形信道中。
只是与研究信道容量一样，在连续情况下需对输入信源加入某些限制条件。
2．有噪信道编码与抗干扰能力有噪信道编码定理及其逆定理论证了，任何信道的信道容量是一个明确的分界点。
当R<C并接近C时，总能克服和消除信道中干扰和噪声引起的错误，达到可靠地传输信息。
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第六章 有噪信道编码
错误概率与信道的统计特性有关, 但并不是唯一相 关的因素, 译码方法的选择也会影响错误率。
➢ 信道统计特性 信道统计特性用信道传递矩阵来描述, 该矩阵确 定了哪些是正确传递概率, 哪些是错误传递概率. ➢ 译码规则
通信过程并非到信道输出端就结束, 还要经过 译码过程(或判决过程)才到达消息的终端(收信者).
3
定理2 有噪信道编码定理的逆定理 设有一离散无记忆平稳信道，其信道容量为C，
对于任意>0，若要选用码字总数M=2n(C+ )，则无论
n取多大，也找不到一种编码，使译码错误概率任
意小。
物理含义： 在任何信道中，信道容量C是进行可靠传输的最大 信息传输率。要想使信息传输率大于信道容量而 又无错误地传输消息是不可能的。
4
差Q） • 前向纠错（FEC） • 混合纠错检错（HEC） • 信息反馈（IRQ）
汉明距离与最大似然译码
• 定理 对于一个二进制对称信道，如果信道输 入码字为等概率分布，则其最大似然译码可以 等价于最小汉明距离译码。
定理
分组码最小汉明距离与检错和纠错能力的关系:
1
译码规则的选择依据: 使平均错误概率最小。
最小错误概率准则
选择译码函数F(bj)=a*并使之满足条件: p(a*|bj)≥p(ai|bj) （对所有ai≠a*）
极大似然译码准则
• 选择译码函数F(bj)=a*,使满足 p(bj|a*)p(a*)≥p(bj|ai)p(ai)，即p(a*bj)≥p(aibj)。
2
有噪信道编码定理 ——香农第二定理
定理1
设有一离散无记忆平稳信道，其信道容量为C， 只要待传送的信息传输率 R＜C，则存在一种编码， 当输入序列长度n足够大时，使译码错误概率任意小。
物理含义：
(1) 只要R＜C，就可以在有噪信道中以任意小 的错误概率(pE＜)传输信息；
(2) 当输入序列长度n足够大时，可以以任意接 近信道容量C的信息传输率传递信息。
1）dmin e 1 (e为检错个数)
用于检错重发ARQ
2）d min 2t 1 (t为纠错个数） 用于FEC
3）dmin e t 1（e>t） 用于HEC（又检又纠）
↑→ 检错和纠错能力↑
dmin e 1
8
dmin 2t 1
9
dmin e t 1
10
错误概率与信道的统计特性有关, 但并不是唯一相 关的因素, 译码方法的选择也会影响错误率。
➢ 信道统计特性 信道统计特性用信道传递矩阵来描述, 该矩阵确 定了哪些是正确传递概率, 哪些是错误传递概率. ➢ 译码规则
通信过程并非到信道输出端就结束, 还要经过 译码过程(或判决过程)才到达消息的终端(收信者).
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定理2 有噪信道编码定理的逆定理 设有一离散无记忆平稳信道，其信道容量为C，
对于任意>0，若要选用码字总数M=2n(C+ )，则无论
n取多大，也找不到一种编码，使译码错误概率任
意小。
物理含义： 在任何信道中，信道容量C是进行可靠传输的最大 信息传输率。要想使信息传输率大于信道容量而 又无错误地传输消息是不可能的。
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差Q） • 前向纠错（FEC） • 混合纠错检错（HEC） • 信息反馈（IRQ）
汉明距离与最大似然译码
• 定理 对于一个二进制对称信道，如果信道输 入码字为等概率分布，则其最大似然译码可以 等价于最小汉明距离译码。
定理
分组码最小汉明距离与检错和纠错能力的关系:
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译码规则的选择依据: 使平均错误概率最小。
最小错误概率准则
选择译码函数F(bj)=a*并使之满足条件: p(a*|bj)≥p(ai|bj) （对所有ai≠a*）
极大似然译码准则
• 选择译码函数F(bj)=a*,使满足 p(bj|a*)p(a*)≥p(bj|ai)p(ai)，即p(a*bj)≥p(aibj)。
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有噪信道编码定理 ——香农第二定理
定理1
设有一离散无记忆平稳信道，其信道容量为C， 只要待传送的信息传输率 R＜C，则存在一种编码， 当输入序列长度n足够大时，使译码错误概率任意小。
物理含义：
(1) 只要R＜C，就可以在有噪信道中以任意小 的错误概率(pE＜)传输信息；
(2) 当输入序列长度n足够大时，可以以任意接 近信道容量C的信息传输率传递信息。
1）dmin e 1 (e为检错个数)
用于检错重发ARQ
2）d min 2t 1 (t为纠错个数） 用于FEC
3）dmin e t 1（e>t） 用于HEC（又检又纠）
↑→ 检错和纠错能力↑
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