中文摘要
信道是信息传递的通道，承担信息的传输和储存的任务，是构成通信系统的重要组成部分。信道容量是指信道能够传输信息量的大小。信道容量的研究在现实中有着非常重要的理论意义。而信道容量的计算是一个比较复杂的问题，所以我们要借助于数学软件Matlab来解决这个难题。
本文的第一部分从信道容量的基本概念、基本原理、信道模型及分类等方面系统的介绍了信道容量。并在此基础上，介绍了一般信道容量的计算步骤。
本文的第二部分开始介绍信道容量的迭代算法及迭代算法在Matlab中的实现，举例检验迭代算法在Matlab中实现的程序的可行性
关键词信道容量 Matlab 迭代算法
Abstract
Channel is a channel of information transmission. And it take on the task of information transmission and storage. Channel is an important part of communication system. Channel capacity is the size of the amount of information can be transmitted. It has important significances in reality. However, calculating the channel capacity is a complex issue. So we must use the mathematical software Matlab to solve this problem.
The first part of the article, it introduces channel capacity by the basic concepts, principles and the classification of channel models. On this basis, introduce and discuss the calculation steps of the general channel capacity.
The second part of the article, it introduces the Iterative algorithm of the channel capacity and implementes the iterative algorithm in Matlab. After that, by realizing the feasibility of the procedure, we make some examples. And also analyze the procedure.
Key word ：channel capacity、matlab
目录
引言 (6)
1、离散信道的数学模型 (6)
2、信道容量和最佳输入概率分布 (6)
2.1信道容量 (6)
2.2最佳输入概率分布 (7)
3、信道容量和平均互信息的计算步骤 (7)
3.1平均互信息的计算 (7)
3.2信道容量的计算 (7)
4、信道容量的迭代算法 (8)
5、实例分析 (9)
结论 (10)
参考文献 (11)
附 (12)
Y
引言
本文主要结合实例对离散信道及其信道容量进行相关阐述，及用迭代算法实现离散信道容量
1、离散信道的数学模型
设离散信道的输入为一个随机变量X ，相应的输出的随机变量为Y ，如图所示： X
规定一个离散信道应有三个参数： 输入信号：X={X1, X2, …, XN} 输出信号：Y={Y1, Y2, …, YN}
信道转移概率：P(y|x) 描述了输入信号和输出信号之间的依赖关系 。根据P(y|x) ，可对离散信道分类如下：
（1）无干扰信道：输入信号与输出信号 有一一对应关系
（2）有干扰无记忆信道：任意时刻输出符号只与对应时刻的输入符号有关；
（3）有干扰有记忆信道：这是最一般的信道。
2、信道容量和最佳输入概率分布
2、1 信道容量
我们先定义信息传输率：
R=I(X,Y)=[H(X)-H(X/Y)]=[H(Y)-H(Y/X)] 比特/符号。 互信息I(X;Y)是输入符号分布概率)(i a p 和信道转移概率)|(i j a b p 的函数。对于某特定信道，转移概率)|(i j a b p 已经确定，则互信息就是关于输
P(Y|X)
1
()()(/)0
()
y f x y f x P y x y f x =?==?
≠?，并且12121(|)(|)(|)
N
i i i P y x P y y x x P y x ===∏N N ...y ...x ()
()
max{(;)}max{()(/)}
P X P X C I X Y H X H X Y ==-
入符号分布概率)(i a p 的 型凸函数，也就是可以找到某种概率分布
)(i a p ，使I(X;Y)达到最大，该最大值就是信道所能传送的最大信息量，
即信道容量（channel capacity ）。
信道容量与与信源无关，它是信道的特征参数，反应的是信道的最大的信息传输能力。
2、2 最佳输入概率分布
首先介绍一定理：一般离散信道达到信道容量的充要条件是输入
概率分布满足
该定理说明，当平均互信息达到信道容量时，信源每一个符号都对输出端输出相同的互信息。此时满足该条件的输入概率分布即为最佳输入概率分布。 特别地对于二元对称信道
P=1/2时，C ＝0。 不管输入概率如何，都能达到信道容量。
此信道没有实际意义，但在理论上说明信道的最佳输入分布不一定是唯一的。
3、信道容量和平均互信息的计算步骤 3、1平均互信息的计算
3、2信道容量的计算
()
(;)0()
(;)0
i i a I x Y C x b I x Y C
x =≠??≤=?i i 对所有其p 对所有其p log 2()1()
C H p H p =-=-1
(/)(;)(/)log
()
s
j i j i j j p b a I x Y p b a p b ==∑
对于一般信道的求解方法，就是求解方程组
移项得：
令 则
若r=s ，此方程有解，可以解出s 各未知数βj ，再根据
得 从而
信道容量求出后，计算并没有结束，必须解出相应的)(i x p ，并确认所有的)(i x p 都大于或等于0时，所求的C 才存在，因为在我们对 I(X;Y)求偏导时只限制1)(1=∑=n
i i x p ，并没有限制0)(≥i x p ，所以求出的
)(i x p 可能为负值，此时的C 就不存在，必须对)(i x p 进行调整再求解C.
一般由迭代算法求出。
4、信道容量的迭代算法
记ij i j p x y p =)|( ，i i p x p =)(，ji i i y x p ?=)|( i=1,2...r;j=1,2...s
初始化信源分布)......,(21)0(r i p p p p p =，置迭代计数器k=0，设信道容量相对误差门限为δ，δ>0;
②∑=
i
k i ij k i ij k ji p p p p )()
()(?
1
1
(/)[log ()](/)log (/)s s
j i j j i j i j j P b a C P b P b a P b a ==+=∑∑log ()
j j C P b β=+1
1
(/)(/)log (/)
s
s
j
i j j i j i j j P b
a P
b a P b a β===∑∑()2
j C
j P b β-=1
2
1
j
s
C
j β-==∑1
log 2
j
s
j C β==∑1
1
(/)log (/)(/)log ()s s
j i j i j i j j j P b a P b a P b a P b C
==-=∑∑
③∑∑∑=
+i
j
k ji
ij
j
k ji ij k i p
p p ]}
ln {exp[]
ln exp[)()()1(?
?
④}]ln exp[ln{)()1(∑∑=+i
j
k ji ij k p C ? ⑤如果δ≤-=?+++)
1()()1(1k k k k C
C C C
）
（，转向⑦ ⑥置迭代序号k+1 k,转向② ⑦输出)1()(+k i x p 的结果和)1(+k C 的结果 ⑧停止
5、实例分析
以教材3-4、3-6进行分析，并通过matlab 实现
3-4概率转移矩阵为??
??
??????--=εεεε1010001
|X Y p ，输入信号、输出信号均为 （0，1，2）；
3-6的概率转移矩阵为????
?
????
???=2/1002/12/12/10002/12/1000
2/12/1|X
Y p ，显然该信道为对称信道，设允许误差门限e=0.0001,分别把这两题的条件代入matlab 程序，即得信道容量C 分别为1.584963比特/符号（3-4题ε=0时）、
1.000000比特/符号（3-4题ε=1/2时）、1.000000比特/符号（3-6）； 与书后答案1.58、1、1基本符合，故本次设计可行。 相关程序代码见附。
结论/讨论
通过本次结合课后习题对离散信道容量通过matlab程序实现，对离散信道及其信道容量又有了更深的了解，同时也对matlab对于矩阵数值迭代的功能加强了掌握。
本次设计参考了一些教材及相关论文，有相当一部分知识不甚了解，所以对于离散信道的相关知识有待进一步地去渗透。
参考文献：
【1】曹雪虹、张宗橙信息论与编码清华大学出版社 2009年第二版【2】管宇离散信道容量的迭代算法应用数学与计算数学学报2006年02期
附：
function main()
clc;
p=[1 0 0
0 1/2 1/2
0 1/2 1/2]
p2=[1 0 0
0 1 0
0 0 1]
p3=[1/2 1/2 0 0
0 1/2 1/2 0
0 0 1/2 1/2
1/2 0 0 1/2]
channel_cap(p1,0.0001)
channel_cap(p2,0.0001)
channel_cap(p3,0.0001)
% Matlab实现离散信道容量的迭代算法
% 功能：利用迭代算法计算离散信道的容量
%参数解释
%C：信道容量
%P：转移概率矩阵
%B：中间变量矩阵
%e:信道容限
%X：输入概率分布
%n：迭代次数
function channel_cap(P, e)
n=0;
C=0;
C_0=0;
C_1=0;
[r,s]=size(P);
for i=1:r
if(sum(P(i,:))~=1)%检测概率转移矩阵是否行和为1.
error('概率转移矩阵输入有误！！')
return;
end
for j=1:s
if(P(i,j)<0||P(i,j)>1)%检测概率转移矩阵是否负值或大于1 error('概率转移矩阵输入有误！！')
return;
end
end
end
X=ones(1,r)/r;
A=zeros(1,r);
B=zeros(r,s);
while(1)
n=n+1;
for i=1:r
for j=1:s
B(i,j)=log(P(i,j)/(X*P(:,j))+eps);
end
A(1,i)=exp(P(i,:)*B(i,:)');
end
C_0=log2(X*A');
C_1=log2(max(A));
if (abs(C_0-C_1) C=C_0; fprintf('迭代次数: n=%d\n',n) fprintf('信道容量: C=%f比特/符号\n',C) break; %满足后输出结果并退出 else X=(X.*A)/(X*A'); continue; end End 程序运行结果为： p1 = 1.0000 0 0 0 0.5000 0.5000 0 0.5000 0.5000 p2 = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 p3 = 0.5000 0.5000 0 0 0 0.5000 0.5000 0 0 0 0.5000 0.5000 0.5000 0 0 0.5000 迭代次数: n=2 信道容量: C=1.000000比特/符号 离散信道容量的迭代算法实现 迭代次数: n=1 信道容量: C=1.584963比特/符号 迭代次数: n=1 信道容量: C=1.000000比特/符号 . §4.2信道容量的计算 这里，我们介绍一般离散信道的信道容量计算方法，根据信道容量的定义，就是在固定信道的条件下，对所有可能的输入概率分布)(x P 求平均互信息的极大值。前面已知()Y X I ;是输入概率分布的上凸函数，所以极大值一定存在。而);(Y X I 是r 个变量 )}(),(),({21r x p x p x p 的多元函数。并且满足1)(1 =∑=r i i x p 。所以可用拉格朗日乘子法来 计算这个条件极值。引入一个函数：∑-=i i x p Y X I )();(λ φ解方程组 0) (] )();([) (=∑?-???i i i i x p x p Y X I x p λ φ 1)(=∑i i x p （4.2.1） 可以先解出达到极值的概率分布和拉格朗日乘子λ的值，然后在解出信道容量C 。因为 ) () (log )()();(11 i i i i i r i s j i y p x y Q x y Q x p Y X I ∑∑=== 而)()()(1 i i r i i i x y Q x p y p ∑== ，所以 e e y p y p i i i i i y p x y Q i x p i x p l o g l o g ))(ln ()(log ) ()()() (==????。 解（4.2.1）式有 0log )()()()()()(log )(111=--∑∑∑===λe y p x y Q x y Q x p y p x y Q x y Q i i i i i r i s j i i i i s j i i （对r i ,,2,1 =都成立） 又因为 )()()(1j k k r k k y p x y Q x p =∑= r i x y Q s j i j ,,2,1,1)(1 ==∑= 所以(4.2.1)式方程组可以转化为 ),,2,1(log ) ()(log )(1r i e y p x y Q x y Q j i j s j i j =+=∑=λ 1)(1 =∑=r i i x p 实验二离散信道及其容量 一、[实验目的] 1、理解离散信道容量的内涵； 2、掌握求二元对称信道（BSC）互信息量和容量的设计方法； 3、掌握二元扩展信道的设计方法并会求其平均互信息量。 二、[实验环境] windows XP,MATLAB 7 三、[实验原理] 若某信道输入的是N 维序列x ，其概率分布为q(x ),输出是N 维序列y ,则平均互信息量记为I(X ;Y )，该信道的信道容量C 定义为() max (X;Y)q x C I =。四、[实验内容] 1、给定BSC 信道，信源概率空间为 信道矩阵0.990.010.010.99P ??=???? 求该信道的I(X;Y)和容量，画出I(X;Y)和ω、C 和p 的关系曲线。 2、编写一M 脚本文件t03.m，实现如下功能： 在任意输入一信道矩阵P 后，能够判断是否离散输出对称信道。 3、对题1求其二次扩展信道的平均互信息I(X;Y)。 五、[实验过程] 每个实验项目包括： 1)设计思路 1、信道容量 ()max (X;Y)q x C I =，因此要求给定信道的信道容量，只要知道该信道的最大互信息量，即求信道容量就是求信道互信息量的过程。 程序代码： clear all,clc; w=0.6; w1=1-w; p=0.01;X P ０ １0.60.4 = p1=1-p; save data1p p1; I_XY=(w*p1+w1*p)*log2(1/(w*p1+w1*p))+(w*p+w1*p1)*log2(1/(w*p+w1*p1))-... (p*log2(1/p)+p1*log2(1/p1)); C=1-(p*log2(1/p)+p1*log2(1/p1)); fprintf('互信息量:%6.3f\n信道容量:%6.3f',I_XY,C); p=eps:0.001:1-eps; p1=1-p; C=1-(p.*log2(1./p)+p1.*log2(1./p1)); subplot(1,2,1),plot(p,C),xlabel('p'),ylabel('C'); load data1; w=eps:0.001:1-eps; w1=1-w; I_XY=(w.*p1+w1.*p).*log2(1./(w.*p1+w1.*p))+(w.*p+w1.*p1).*log2(1./(w.*p+w1.*p1))-.. .(p.*log2(1./p)+p1.*log2(1./p1)); subplot(1,2,2),plot(w,I_XY) xlabel('w'),ylabel('I_XY'); 实验结果： 互信息量:0.891 信道容量:0.919 I(X;Y)和ω、C和p的关系曲线图： C X 2、离散对称信道：当离散准对称信道划分的子集只有一个时，信道关于输入和输出对称。 离散准对称信道：若一个离散无记忆信道的信道矩阵中，按照信道的输出集Y 可以将信道划分成n个子集，每个子矩阵中的每一行都是其他行同一组元素的不同排列。 DMC 信道容量迭代计算的matlab 实现--通信与信息系统 一、用了matlab 实现DMC 容量迭代的算法如下： 1. 初始化信源分布：.0det a 10,1,0,1)(>>=?==，选置，，k r i r P k i 一般我选deta=0.000001。 2. }{,)()()()(k ij i ji k i ji k i k ij t p p p p t 得反向转移概率矩阵由式∑=。 3. ()()()()(){}111]log exp[] log exp[+++==∑∑∑k i k i j ij k ji j ij k ji k i p P t p t p p 计算由式。 4. ()()()()()()。C t p t P I C k r i s j k ij ji k k k 10011log exp log ,+==++????????????????==∑∑计算由式 5. 若a C C C k k k det )1() ()1(>-++，则k=k+1，转第2步 6.输出迭代次数k 和()1+k C 和1+k P ，终止。 二、了解了信道容量的定义和DMC 信道容量迭代计算方法，我用了matlab 来进行编程进行迭代计算得出信道容量。不足之处在于每迭代一次就输出一次迭代次数直到最后一次迭代。 1）输入：输入信源个数、信宿个数和信道容量的精度，程序能任意生成随机的 信道转移概率矩阵，也可以自己输入信道转移矩阵。 2）输出：输出最佳信源分布和信道容量。将附件里的dmc.m 文件直接run 运行 可以自主输入信道转移概率矩阵，按照程序中提示将那两句代替判 断输入矩阵是否正确的那部分，dmc1.m 运行可以随机生成信道转移 概率矩阵。 三、检验程序 之一： 输入信源个数：2 输入信宿个数：3 输入信道容量的精度： 0.000001 输入信道转移矩阵P ：[0.5000 0.3000 0.2000;0.3000 0.5000 0.2000] 之二：P ：[0.4000 0.3000 0.2000;0.3000 0.5000 0.2000] 之三：P ：[1.1000 -0.3000 0.2000;0.3000 0.5000 0.2000] 之四：P:[0.6 0.4;0.01 0.99] 之五：自动生成信道转移矩阵 实验二 离散信道及其容量 一、[实验目的] 1、理解离散信道容量的内涵； 2、掌握求二元对称信道（BSC ）互信息量和容量的设计方法； 3、掌握二元扩展信道的设计方法并会求其平均互信息量。 二、[实验环境] windows XP,MATLAB 7 三、[实验原理] 若某信道输入的是N 维序列x ，其概率分布为q(x ),输出是N 维序列y ,则平均互信息量记为I(X ;Y )，该信道的信道容量C 定义为() max (X;Y)q x C I =。 四、[实验内容] 1、给定BSC 信道，信源概率空间为 信道矩阵 0.990.010.010.99P ??=???? 求该信道的I(X;Y)和容量，画出I(X;Y)和ω、C 和p 的关系曲线。 2 、编写一M 脚本文件t03.m ，实现如下功能： 在任意输入一信道矩阵P 后，能够判断是否离散对称信道，若是，求出信道容量C 。 3、已知X=(0,1,2);Y=(0,1,2,3),信源概率空间和信道矩阵分别为 求： 平均互信息量； 4、 对题(1)求其二次扩展信道的平均互信息I(X;Y)。 五、[实验过程 ] X P ０ １ 0.6 0.4 = X Px ０ １ ２ 0.3 0.5 0.2 = 0.1 0.3 0 0.6 0.3 0.5 0.2 0 0.1 0.7 0.1 0.1 P= 每个实验项目包括：1)设计思路2)实验中出现的问题及解决方法； 1)设计思路 1、信道容量( ) max (X; Y) q x C = I ，因此要求给定信道的信道容量，只要知道该信道 的最大互信息量，即求信道容量就是求信道互信息量的过程。 程序代码： clear all,clc; w=0.6; w1=1-w; p=0.01; X P ０１ = 0.6 0.4 p1=1-p; save data1 p p1; I_XY=(w*p1+w1*p)*log2(1/(w*p1+w1*p))+(w*p+w1*p1)*log2(1/(w*p+w1*p1))- ... (p*log2(1/p)+p1*log2(1/p1)); C=1-(p*log2(1/p)+p1*log2(1/p1)); fprintf('互信息量:%6.3f\n信道容量:%6.3f',I_XY,C); p=eps:0.001:1-eps; p1=1-p; C=1-(p.*log2(1./p)+p1.*log2(1./p1)); subplot(1,2,1),plot(p,C),xlabel('p'),ylabel('C'); load data1; w=eps:0.001:1-eps; w1=1-w; I_XY=(w.*p1+w1.*p).*log2(1./(w.*p1+w1.*p))+(w.*p+w1.*p1).*log2(1./(w.*p+w1.*p1))- . . .(p.*log2(1./p)+p1.*log2(1./p1)); subplot(1,2,2),plot(w,I_XY) xlabel('w'),ylabel('I_XY'); 实验结果： 第4章 离散信道及其容量 4.1节 离散无记忆信道（DMC, Discrete Memoryless Channel ） 什么是 “信道”？ 通信的基本目标是将信源发出的消息有效、可靠地通过“信道”传输到目的地，即信宿（sink ）。但什么是“信道”？ Kelly 称信道是通信系统中“不愿或不能改变的部分”。比如CDMA 通信中，设备商只能针对给定的频谱范围进行设备开发，而运营商可能出于成本的考虑，不愿意进行新的投资，仍旧采用老的设备。通信是对随机信号的通信，因此信源必须具有可选的消息，因此不可能利用一个sin(〃)信号进行通信，而是至少需要两个可供发射机进行选择。一旦选择了信息传输所采用的信号，信道决定了从信源到信宿的过程中信号所受到的各种影响。从数学上理解，信道指定了接收机接收到各种信号的条件概率(conditional probability)，但输入信号的先念概念（prior probability ）则由使用信道的接收机指定。 如果只考虑离散时间信道，则输入、输出均可用随机变量序列进行描述。输入序列X 1, X 2,……是由发射机进行选择，信道则决定输出序列Y 1, Y 2,……的条件概率。数学上考虑的最 简单的信道是离散无记忆信道。 离散无记忆信道由三部分组成： （1） 输入字符集A ={a 1, a 2, a 3,…}。该字符集既可以是有限，也可以是可数无限。其中每个 符号a i 代表发射机使用信道时可选择的信号。 （2） 输出字符集B={b 1, b 2, b 3,…}。该字符集既可以是有限，也可以是可数无限。其中每个 符号bi 代表接收机使用信道时可选择的信号。 （3） 条件概率分布P Y |X (〃|X )，该条件分布定义在B 上，其中X ∈A 。它描述了信道对输 入信号的影响。 离散无记忆的假设表明，信道在某一时刻的输出只与该时刻的输入有关，而与该时刻之前的输入无关。或者： 1111|(|,...,,,...,)(|)n n n Y X n n P y x x y y P y x --=，n =1,2,3…. Remark: (1) n x 在信道传输时受到的影响与n 时刻以前的输入信号无关。 (2) DMC 是时不变的，即|n n Y X P 与n 无关。因此|(|)n n Y X n n P y x 可简写为|(|)Y X n n P y x 。 实验三信道容量计算 一、实验目的： 了解对称信道与非对称信道容量的计算方法。 二、实验原理： 信道容量是信息传输率的极限，当信息传输率小于信道容量时，通过信道编码，能够实现几乎无失真的数据传输；当数据分布满足最佳分布时，实现信源与信道的匹配，使得信息传输率能够达到信道容量。本实验利用信道容量的算法，使用计算机完成信道容量的计算。 实验采用迭代算法计算信道容量，即：设DMC的转移概率pyx(i,j)，p(i)是任意给定的一组初始给定输入分布，开始为等概率分布，以后逐次迭代更新p(i)的取值。其所有分量P (i)均不为0。按照如下方法进行操作： 具体方法： 1、计算q(j)=∑ i j i pyx i p) ,( *)(，pyx(i,j)为信道转移概率 2、计算a(i) 先算中间变量d(i)=∑ j j q j i pyx j i pyx) ( /) ,( log( *) ,( 然后，a(i)=exp(d(i)) 3、计算中间变量U=∑ i i p i a)( *)( 4、计算IL=log2(u) 5、计算IU=log2(max(a(i)) 6、当IU-IL>ε（ε为设定的迭代精度）时，进入以下循环，否则输出迭代次数n，信道容量C=IU计算结果，最佳分布p(i)。 ①重新计算p(i)=p(i)*a(i)/U ②计算q(j),方法同1 ③计算a(i)，方法同2 ④计算中间变量U=∑ i i p i a)( *)( ⑤计算IL=log2(u) ⑥计算IU=log2(max(a(i)) ⑦计次变量n=n+1 返回6判断循环条件是否满足。 四、实验内容： 假设离散无记忆二元信道如图所示，编程，完成下列信道容量的计算 2e 1． 令120.1e e p p ==和120.01e e p p ==，先计算出信道转移矩阵，分别计算该对称信道的信道容量和最佳分布，将用程序计算的结果与用对称信道容量计算公式的结果进行比较，并贴到实验报告上。 2． 令10.15e p =，20.1e p =和10.075e p =20.01e p =，分别计算该信道的信道容量和最佳分布； 四、实验要求： 在实验报告中给出源代码，写出信道对应的条件转移矩阵，计算出相应结果。并定性讨论信道容量与信道参数之间的关系。 湖南大学 信息科学与工程学院 实验报告 实验名称信道容量的迭代算法课程名称信息论与编码 第1页共9页 1.实验目的 （1）进一步熟悉信道容量的迭代算法； （2）学习如何将复杂的公式转化为程序； （3）掌握C 语言数值计算程序的设计和调试技术。 2、实验方法 硬件：pc 机 开发平台：visual c++软件 编程语言：c 语言 3、实验要求 （1）已知：信源符号个数r 、信宿符号个数s 、信道转移概率矩阵P 。 （2）输入：任意的一个信道转移概率矩阵。信源符号个数、信宿符号个数和每 个具体的转移概率在运行时从键盘输入。 （3）输出：最佳信源分布P*，信道容量C 。 4.算法分析 1：procedure CHANNEL CAPACITY(r,s,(ji p )) 2：initialize:信源分布i p =1/r ，相对误差门限σ，C=—∞ 3：repeat 4： 5： 6： C 221 1 log [exp(log )] r s ji ij r j p φ==∑∑ 7：until C C σ ?≤ 8：output P*= ()i r p ,C 9：end procedure 21 21 1 exp(log ) exp(log ) s ji ij j r s ji ij r j p p φφ===∑∑∑i p 1 i ji r i ji i p p p p =∑ij φ 5.程序调试 1、头文件引入出错 f:\visualc++\channel\cpp1.cpp(4) : fatal error C1083: Cannot open include file: 'unistd.h': No such file or directory ————#include 一、实验目的 1．掌握离散信道的信道容量的计算方法； 2．理解不同类型信道的不同特点与不同的计算方法； 二、实验内容 1．进一步熟悉一般离散信道的信道容量计算方法； 2．进一步复习巩信道性质与实际应用； 3．学习如何将复杂的公式转化为程序。 三、实验仪器、设备 1、计算机－系统最低配置256M内存、P4 CPU； 2、MATLAB编程软件。 四、实现原理 信道容量是信息传输率的极限，当信息传输率小于信道容量时，通过信道编码，能够实现几乎无失真的数据传输；当数据分布满足最佳分布时，实现信源与信道的匹配，使得信息传输率能够达到信道容量。本实验利用信道容量的算法，使用计算机完成信道容量的计算。 实验采用迭代算法计算信道容量，即：设DMC的转移概率pyx(i,j)，p(i)是任意给定的一组初始给定输入分布，开始为等概率分布，以后逐次迭代更新p(i)的取值。其所有分量P (i)均不为0。按照如下方法进行操作： 具体方法： 1、计算q(j)= i j i pyx i p) ,( *)(，pyx(i,j)为信道转移概率 2、计算a(i) 先算中间变量d(i)=∑ j j q j i pyx j i pyx) ( /) ,( log( *) ,( 然后，a(i)=exp(d(i)) 3、计算中间变量U=∑ i i p i a)( *)( 4、计算IL=log2(u) 5、计算IU=log2(max(a(i)) 6、当IU-IL>ε（ε为设定的迭代精度）时，进入以下循环，否则输出迭代次数n，信道容量C=IU计算结果，最佳分布p(i)。 ①重新计算p(i)=p(i)*a(i)/U ②计算q(j),方法同1 ③计算a(i)，方法同2 ④计算中间变量U=∑ i i p i a)( *)( ⑤计算IL=log2(u) ⑥计算IU=log2(max(a(i)) ⑦计次变量n=n+1 返回6判断循环条件是否满足。 五、实验步骤 1、计算非对称信道的信道容量 运行程序 实验一信道容量及其一般计算方法 1.实验目的 一般离散信道容量的迭代运算 2.实验要求 （1）理解和掌握信道容量的概念和物理意义 （2）理解一般离散信道容量的迭代算法 （3）采用Matlab编程实现迭代算法 （4）认真填写实验报告。 3.源代码 clc;clear all; //清屏 N = input('输入信源符号X的个数N='); //输入行数 M = input('输出信源符号Y的个数M='); //输入列数 p_yx=zeros(N,M); //程序设计需要信道矩阵初始化为零 fprintf('输入信道矩阵概率\n') for i=1:N //从第一行第一列开始输入 for j=1:M p_yx(i,j)=input('p_yx='); //输入信道矩阵概率 if p_yx(i)<0 //若输出概率小于0则不符合概率分布 error('不符合概率分布') end end end for i=1:N //各行概率累加求和 s(i)=0; for j=1:M s(i)=s(i)+p_yx(i,j); end end for i=1:N //判断是否符合概率分布 if (s(i)<=0.999999||s(i)>=1.000001) //若行相加小于等于0.9999999或者大于等于1.000001 Error //('不符合概率分布') end end b=input('输入迭代精度：'); //输入迭代精度 for i=1:N p(i)=1.0/N; //取初始概率为均匀分布（每行值分别为1/N，）end for j=1:M //计算q(j) q(j)=0; for i=1:N q(j)=q(j)+p(i)*p_yx(i,j); //均匀分布的值乘上矩阵值后+q（j），然后赋值给q（j）实现求和 迭代法求（非对称）信道容量 前言：对于给定的信道，除了对称信道之外，信道容量的计算是比较复杂的，但可以用迭代算法实现近似的信道容量。 具体细节：1..设输入变量为A （ai ），输出为B(bi)，对于给定的信道，信道转移矩阵一般都为定值，设为已知，用矩阵Pa2b 表示。 2.为了提高计算效率，将累加求和等运算尽量用矩阵运算而不是循环运算。 实验数据分析：实验发现，当输入的信道转移矩阵为对称信道时，输入分布很快收敛于等概分布，然后很快的退出迭代运算而输出结果，当然这时候的结果是经检验不正确的。具体分析原因如下： 当迭代至输入分布赋值为等概（或接近等概）时，事实上我们一开始就初始化输入分布P （ai ）为等概分布，由 ])|()()|(ln )|(exp[∑∑=j i i j i i j i j i a b P a P a b P a b P α 其中)(j b P =)|()(i j i i a b P a P ∑，当)(i a P 等概分布且信道为准对称时易得)(j b P 等概记为P （b0）。所以])()|(log )|(exp[0b P a b P a b P i j i j j i ∑=α，由对称矩阵性质易得每行求和后数值相等。故得到i α是相等的（记为0α）。所以: C(n ，n)=)ln())(ln())(ln())(ln( 000αααα===∑∑∑i i i i i i i a P a P a P 而另一变量： C '(n+1，n)=)ln()max ln(0αα=i i 可见C=C ',则C-C '<ε恒成立，故退出整个迭代过程，而得不到正确的结果。 具体实现代码（matlab ）如下： %通过迭代算法求某信道的信道容量% %设输入变量为A （ai ），输出为B(bi)，对于给定的信道，信道转移矩阵一般都为定值，设为已知，用矩阵Pa2b 表示% %为了提高计算效率，讲累加求和等运算尽量用矩阵运算而不是循环运算% %最后为了方便调用，将其封装成一个函数。 %输入参数：信道转移矩阵：Pa2b (r*s 矩阵)；误差容限：Error_Tor ，误差容限缺省值为1*10^(-2)% %输出参数：为信道误差容限下的信道容量：Channel_Cap_Extreme ； %和对应的最佳输入分布：Pa_opti% %BY ：独孤败% %AT:NUPT 2010-11-18% function [Channel_Cap_Extreme,Pa_opti]=CapChannel_DieDai(Pa2b,Error_Tor) 中文摘要 信道是信息传递的通道，承担信息的传输和储存的任务，是构成通信系统的重要组成部分。信道容量是指信道能够传输信息量的大小。信道容量的研究在现实中有着非常重要的理论意义。而信道容量的计算是一个比较复杂的问题，所以我们要借助于数学软件Matlab来解决这个难题。 本文的第一部分从信道容量的基本概念、基本原理、信道模型及分类等方面系统的介绍了信道容量。并在此基础上，介绍了一般信道容量的计算步骤。 本文的第二部分开始介绍信道容量的迭代算法及迭代算法在Matlab中的实现，举例检验迭代算法在Matlab中实现的程序的可行性 关键词信道容量 Matlab 迭代算法 Abstract Channel is a channel of information transmission. And it take on the task of information transmission and storage. Channel is an important part of communication system. Channel capacity is the size of the amount of information can be transmitted. It has important significances in reality. However, calculating the channel capacity is a complex issue. So we must use the mathematical software Matlab to solve this problem. The first part of the article, it introduces channel capacity by the basic concepts, principles and the classification of channel models. On this basis, introduce and discuss the calculation steps of the general channel capacity. The second part of the article, it introduces the Iterative algorithm of the channel capacity and implementes the iterative algorithm in Matlab. After that, by realizing the feasibility of the procedure, we make some examples. And also analyze the procedure. Key word ：channel capacity、matlab w .. . .. 湖南大学 信息科学与工程学院 实验报告 实验名称信道容量的迭代算法 课程名称信息论与编码 1.实验目的 （1）进一步熟悉信道容量的迭代算法； （2）学习如何将复杂的公式转化为程序； （3）掌握C 语言数值计算程序的设计和调试技术。 2、实验方法 硬件：pc 机 开发平台：visual c++软件 编程语言：c 语言 3、实验要求 （1）已知：信源符号个数r 、信宿符号个数s 、信道转移概率矩阵P 。 （2）输入：任意的一个信道转移概率矩阵。信源符号个数、信宿符号个数和每 个具体的转移概率在运行时从键盘输入。 （3）输出：最佳信源分布P*，信道容量C 。 4.算法分析 1：procedure CHANNEL CAPACITY(r,s,( ji p )) 2：initialize:信源分布 i p =1/r ，相对误差门限σ，C=—∞ 3：repeat 4： 5： 1i ji r i ji i p p p p =∑ij φ 6： C 2211log [exp(log )] r s ji ij r j p φ==∑∑ 7：until C C σ ?≤ 8：output P*= ()i r p ,C 9：end procedure 5.程序调试 1、头文件引入出错 f:\visualc++\channel\cpp1.cpp(4) : fatal error C1083: Cannot open include file: 'unistd.h': No such file or directory ————#include 第三章离散信道及其信道容量 3．1．1 信道的分类 在信息论中，信道是传输信息的通道，是信息传输系统的重要组成部分之一。信道的分类有： 按照信道输入端或输出端的个数可分为单用户信道和多用户信道。 按照信道输出端有无信号反馈到输入端可分为有反馈信道和无反馈信道。 按照信道的统计参数是否随时间变化可分为时变参数信道和固定参数信道。 按照信道输入／输出信号取值幅度集合以及取值时间集合的离散性和连续性可分为离散信道(数字信道)和波形信道(模拟信道)。 按照信道输入/输出信号取值幅度集合的离散性和连续性(取值时间是离散的)可分为离散信道和连续信道。 按照信道输入/输出信号在取值时刻上是否有依赖关系可分为有记忆信道和无记忆信道。 按照信道输入信号与输出信号之间是否统计依赖关系可分为有噪信道和无噪(无干扰)信道。 3．1．2 离散信道的数字模型 1．一般离散信道(多维离散信道) 一般离散信道输入/输出信号取值幅度和取值时刻都是离散的平稳随机矢量。其数学模型可用离散型概率空间[X，P(y|x)，Y]来描述。其中X=(X1X2…X N)为输入信号，Y= (Y1Y2…Y N)为输出信号。X中X i∈A={a1，a2，…，a r}，Y中Y i∈B={b1，b2，…，b s}。又P(y|x)(x∈X，y∈Y)是信道的传递概率(转移概率)，反映输入和输出信号之间统计依赖关系，并满足 概率空间[X，P(y|x)，Y]也可用图来描述。 2．基本离散信道(单符号离散信道) 单符号离散信道是离散信道中最基本的信道，其信道输入/输出信号都是取值离散的单个随机变量。数学模型是概率空间[X，P(y|x)，Y]，(或[X，P(b j|a i)，Y])，其中X∈A={a1，a2，…，a r}，Y∈B={b1，b2，…，b s)，P(y|x)=P(b j|a i)(i=1，2，…，r；j=1，2，…，s)并满足 概率空间[X，P(y|x)，Y]也可用图来描述，如图3．1所示。 若将传递概率排列成矩阵形式，则称其为传递矩阵(或称信道矩阵)P，即 3．无噪(无干扰信道) 若离散信道[X，P(y|x)，Y]满足 陕西科技大学实验报告 班级： XXXX 学号：XXXXXXXXX 姓名：XXX 实验组别： 实验日期： 报告日期： 成绩： 报告内容：（目的和要求、原理、步骤、数据、计算、小结等） 实验名称：信道容量的迭代算法 一、实验目的 （1） 进一步熟悉信道容量的迭代算法。 （2） 学习如何将复杂的公式转化为程序。 （3） 掌握高级语言数值计算程序的设计和调试技术。 二、实验要求 （1）已知：信源符号个数r 、信宿符号个数s 、信道转移概率矩阵P 。 （2）输入：任意的一个信道转移概率矩阵。信源符号个数、信宿符号个数和每 个具体的转移概率在运行时从键盘输入。 （3）输出：信道容量C 。 三、实验原理（流程图）： 1: procedure ChannelCapacity(r, s, (ji p )) 2: initialize: 信源分布1i p r = ,相对误差门限δ,C =-∞ 3: repeat 4: 1i ji ij r i ji i p p p p φ=←∑ 5: 111exp log exp log s ji ij j i r s ji ij i j p p p φφ===?? ???←?? ??? ∑∑∑ 6: 11log exp log r s ji ij i j C p φ==????←?? ?????? ?∑∑ 7: until C C δ?≤ 8: output C 9: end procedure 四、实验数据（源代码）： #include 实验二 离散信道容量 一、实验目的 1. 掌握离散信道容量的计算。 2. 理解离散信道容量的物理意义。 3. 练习应用matlab 软件进行二元对称离散信道容量的函数曲线的绘制，并 从曲线上理解其物理意义。 二、实验原理 信道是传送信息的载体—信号所通过的通道。 信息是抽象的，而信道则是具体的。比如二人对话，二人间的空气就是信道；打电话，电话线就是信道；看电视，听收音机，收、发间的空间就是信道。 研究信道的目的：在通信系统中研究信道，主要是为了描述、度量、分析不同类型信道，计算其容量，即极限传输能力，并分析其特性。 二元对称信道BSC （Binary Symmetric Channel ） 二进制离散信道模型有一个允许输入值的集合X={0，1}和可能输出值的集合Y={0，1}，以及一组表示输入和输出关系的条件概率（转移概率）组成。如果信道噪声和其他干扰导致传输的二进序列发生统计独立的差错，且条件概率对称，即 (0/1)(1/0)(1/1)(0/0)1p Y X p Y X p p Y X p Y X p ======??======-? 这种对称的二进制输入、二进制输出信道称做二元对称信道（或二进制对称信道，简称BSC 信道），如下图所示： 信道容量公式： {()} max p x C I(X,Y)= 三、实验内容 BSC信道是DMC信道对称信道的特例，对于转移概率为P(0/1)=P(1/0)=p，P(0/0)=P(1/01)=1-p，求出其信道容量公式，并在matlab上绘制信道容量C与p 的曲线。 根据曲线说明其物理意义。 四、实验要求 1.提前预习实验，认真阅读实验原理以及相应的参考书。 2.认真高效的完成实验，实验中服从实验室管理人员以及实验指导老师的 管理。 3.认真填写实验报告 一般离散无记忆信道容量的迭代计算 信道容量的迭代算法 1信道容量的迭代算法的步骤 一、用了matlab 实现DMC 容量迭代的算法如下： 第一步:首先要初始化信源分布： .0deta 10,1,0,1 ) (>>=?==，选置，，k r i r P k i 即选取一个精度，本次中我选deta=0.000001。 第二步：}{,) ()()() (k ij i ji k i ji k i k ij t p p p p t 得到反向转移概率矩阵根据式子∑= 。 第三步： 第四步： 第五步： 若 a C C C k k k det ) 1() ()1(>-++，则执行k=k+1，然后转第二步。直至转移条件不成立， 接着执行下面的程序。 第六步：输出迭代次数k 和()1+k C 和1+k P ，程序终止。 ()()()()(){} 111] log exp[] log exp[+++== ∑∑∑k i k i j ij k ji j ij k ji k i p P t p t p p 计算由式() ()() ()()()。 C t p t P I C k r i s j k ij ji k k k 10011log exp log ,+==++????? ???????????==∑∑计算由式 2. Matlab实现 clear; r=input('输入信源个数：'); s=input('输入信宿个数：'); deta=input('输入信道容量的精度： '); Q=rand(r,s); %形成r行s列随机矩阵Q A=sum(Q,2); %把Q矩阵每一行相加和作为一个列矩阵A B=repmat(A,1,s); %把矩阵A的那一列复制为S列的新矩阵 %判断信道转移概率矩阵输入是否正确 P=input('输入信道转移矩阵P：')%从这句话开始将用下面两句代替可自动生成信道转移矩阵 [r,s]=size(P); for i=1:r if(sum(P(i,:))~=1) %检测概率转移矩阵是否行和为1. error('概率转移矩阵输入有误！！') return; end for j=1:s if(P(i,j)<0||P(i,j)>1) %检测概率转移矩阵是否负值或大于1 error('概率转移矩阵输入有误！！') return; end end end %将上面的用下面两句代替可自动生成信道转移矩阵 %disp('信道转移概率矩阵:') %P=Q./B 信道转移概率矩阵（每一个原矩阵的新数除以所在行的数总和）信道容量的计算
实验二 离散信道及其容量
DMC信道容量迭代计算的matlab实现
实验二 离散信道及其容量
4.信道及其容量
实验三 信道容量计算
信道容量实验报告
正式实验报告二—信道容量的计算
信道容量及其一般计算方法
迭代求信道容量
离散信道容量迭代实现
信道容量实验报告
信息论与编码[第三章离散信道及其信道容量]山东大学期末考试知识点复习
大学信息论_信道容量的迭代算法
实验二 离散信道容量
一般离散无记忆信道容量的迭代计算
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