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社区首页 >专栏 >离散信源 R(D)计算及限失真信源编码定理

离散信源 R(D)计算及限失真信源编码定理

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timerring
发布2023-05-01 16:32:39
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发布2023-05-01 16:32:39
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文章被收录于专栏:TechBlog

离散信源 R(D)计算

给定信源概率

p_{\mathrm{i}}

和失真函数

d_{\mathrm{i} j}

就可以求得该信源的 R(D) 函数。

它是在保真度准则下求极小值的问题。

但要得到它的显式表达式,一般比较困难。通常用参量表达式。即使如此,除简单的情况外实际计算还是困难的, 只能用迭代逐级逼近的方法。

二元对称信源的 R(D) 函数

设二元对称信源

X=\{0,1\}

, 其概率分布

p(x)=[p, 1-p]

,接收变量

\mathbf{Y}=\{\mathbf{0}, \mathbf{1}\}

,汉明失真矩阵

d=\left[\begin{array}{ll} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{array}\right]

因而最小允许失真度

D_{\min }=0

。并能找到满足该最小失真的试验信道, 且是一个无噪无损信道, 其信道矩阵为

p=\left[\begin{array}{ll} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{array}\right]

计算得:

\mathrm{R}(0)=\mathrm{I}(\mathrm{X} ; \mathrm{Y})=\mathrm{H}(p)

最大允许失真度为

\begin{aligned} D_{\text {max }} & =\min _{j=0,1} \sum_{i=0}^{1} p_{i} d_{i j} \\ & =\min \{p(0) d(0,0)+p(1) d(1,0), p(0) d(0,1)+p(1) d(1,1)\} \\ & =\min _{j}\{(1-p), p\}=p \\ \end{aligned}

要达到最大允许失真度的试验信道, 唯一确定为

p=\left[\begin{array}{ll} 0 & 1 \\ 0 & 1 \end{array}\right]

这个试验信道能正确传送信源符号 x=1 , 而传送信源符号 x=0 时,接收符号 一定为

\mathrm{y}=1

。凡发送符号 x=0 时,一定都错了。而 x=0 出现的概率为 p , 所以信道的平均失真度为

\boldsymbol{p}

在这种试验信道条件下, 可计算得

\mathbf{R}\left(\mathbf{D}_{\max }\right)=\min _{P_{D \max }} I(X ; Y)=\boldsymbol{H}(\boldsymbol{Y})-\boldsymbol{H}(\boldsymbol{Y} \mid \boldsymbol{X})=\mathbf{0}

对于二进制无记忆信源, 若

P(X_{\mathrm{i}}=0)=p, P(X_{\mathrm{i}}=1)=1- p

, 且采用汉明失真, 其率失真函数为

R(D)=\left\{\begin{array}{cc} H_{b}(p)-H_{b}(D), & 0 \leq D \leq \min \{p, 1-p\} \\ 0, & \text { otherwise } \end{array}\right.

有一个二进制无记忆信源,以概率p=0.25输出“1”,以概率1-p=0.75输出“0”。请问: (1)若要求采用无失真信源编码,信息率失真函数是多少? (2)若重构该信源的错误概率不超过0.1,信息率失真函数是多少? (3)若重构该信源的错误概率不超过0.25,信息率失真函数是多少?这种情况下,最佳的译码策略是什么? 解: (1)

H(x)=-0.25 \log 0.25-0.75 \log 0.75=0.8113 bit/sym

(2)

H(0.25)-H(0.1)=0.3423 bit/sym

(3) 0. 最佳译码策略是将接收到的信号都译码为 ’ 0 ’

高斯信源的 R(D)函数

对于均值为 0 , 方差为

\sigma^{2}

的高斯信源, 采用平方失真时的率失真函数为

R(D)=\left\{\begin{array}{cc} \frac{1}{2} \log \frac{\sigma^{2}}{D}, & 0 \leq D \leq \sigma^{2} \\ 0, & \text { otherwise } \end{array}\right.

可见, 随着D的增大, R(D)减小。 当

D \geqslant D \max

时, R(D)=0

一般信息率失真函数的图形如下所示

限失真信源编码定理

设离散无记忆信源

\mathrm{X}

的信息率失真函数为

R(\mathrm{D})

,

  • 当信息率 R>R(D) 时, 只要信源序列长度 L 足够长,一定存在一种编码方法,其译码失真小于或等于
D+\varepsilon

,

\varepsilon

为任意小的正数;

  • 反之, 若 R<R (D), 则无论采用什么样的编码方法, 其译码失真必大于 D。

如是二元信源, 则对于任意小的

\varepsilon>0

, 每一个信源符号的平均码长满足如下公式:

R(D) \leq \bar{K} \leq R(D)+\varepsilon

参考文献:

  1. Proakis, John G., et al. Communication systems engineering. Vol. 2. New Jersey: Prentice Hall, 1994.
  2. Proakis, John G., et al. SOLUTIONS MANUAL Communication Systems Engineering. Vol. 2. New Jersey: Prentice Hall, 1994.
  3. 周炯槃. 通信原理(第3版)[M]. 北京:北京邮电大学出版社, 2008.
  4. 樊昌信, 曹丽娜. 通信原理(第7版) [M]. 北京:国防工业出版社, 2012.
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原始发表:2023-04-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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