精华内容
下载资源
问答
  • MIMO信道分析,MIMO信道容量计算,对分集和复用原理介绍,以及其信道容量的计算
  • 信道容量计算

    2021-06-10 19:18:13
    一.香农公式 带宽极限时的信道容量

    一.香农公式

    带宽极限时的信道容量:

    展开全文
  • 主要基于小论文提出的公式计算了OFDM-MIMO系统的信道容量(N=64,即子载波数等于64),当N=1时,OFDM-MIMO系统即退化为MIMO系统。通过对比发现,OFDM-MIMO系统的信道容量比单纯MIMO系统的信道容量大,感兴趣的朋友...
  • 无噪声情况下信道容量计算公式: C信道容量,W信道带宽,M是电频个数 例子:一个无噪声3000Hz信道,如果采用8电平传输,则该信道可允许 的最大数据传输速率是多少? 解:M=8,W=3000Hz,  则信道容量,即该...

    奈氏准则:在理想条件下,即一个无噪声,宽带为W赫兹的信道,其传码速率最高为

    2W波特

    无噪声情况下信道容量计算公式:

    C=2Wlog_{2}M

    C信道容量,W信道带宽,M是电频个数

    例子:一个无噪声3000Hz信道,如果采用8电平传输,则该信道可允许

    的最大数据传输速率是多少?

    解:M=8,W=3000Hz,

           则信道容量,即该信道可允许的最大数据传输速率

          C=2Wlog_{2}M=18kbit/s

    l例子:如果使用一个无噪声的带宽为4000Hz的话音信道来传输数字数据,采用256相制

    技术,试问信道容量是多少?

    解:W =4000Hz

          M=256, log_{2}256=8比特(一个码元携带8比特的数据)

    C=2Wlog_{2}M=...

    信噪比(dB=10log_{10}(S/N)

    有噪声环境下的极限信息传输速率C(信道容量)可表达为

    香农公式C=Wlog_{2}(1+S/N)b/s

    W为信道的带宽(以Hz为单位);

    S/N为信道内信号和噪声的功率之比;

    例题:若通过一个信噪比为20dB,宽带为3kHz的信道上去传送数字数据,则其数据传信

    速率不会超过多少?

    解:dB = 100

    根据香农公式C=Wlog_{2}(1+S/N)b/s =3000*log_{2}(1+100)=3000*6.66=19.88kbit/s

    该信道的传信速率不会超过19.88kbit/s

    在信道容量不变时增加带宽就允许降低信噪比

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 5.信道带宽、信道容量、香农公式

    千次阅读 2020-05-19 22:45:40
    说道通信,从广义上来讲就不得不提到信道容量和信道带宽、以及著名的香农公式。 先说说是什么是信道吧,通俗的来讲,信道就是信息传输的通道。信道在通信系统中的位置如下图所示: 但是,并不是所有频率的信号都...

    目录

    信道带宽

    信道容量

    香农公式


    说道通信,从广义上来讲就不得不提到信道容量和信道带宽、以及著名的香农公式。

    先说说是什么是信道吧,通俗的来讲,信道就是信息传输的通道。信道在通信系统中的位置如下图所示:

     但是,并不是所有频率的信号都可以通过信道传输,信道的频率响应决定了哪些频率的信号可以通过信道,哪些频率的信号不能通过信道。


    信道带宽

    前面说到不是所有的信号都可以通过信道传输。所以我们把可以通过信道传输的信号频率范围大小就是信道的带宽,就像是下面这张图所展示的:

    从图中可以看出,在广义的信道中,能通过信道的最高频率和最低频率的差值,即为信道的带宽。

    而在我们现在的数字信道中,我们常常用信道能够达到的最大数据速率来表示数字信道的带宽。


    信道容量

    信道容量就是指在信道上进行无差错传输所能达到的最大传输速率。对于只有一个信源和一个信宿的单用户信道,它是一个数,单位是比特每秒或比特每符号。它代表每秒或每个信道符号能传送的最大信息量,或者说小于这个数的信息率必能在此信道中无错误地传送。

    信道容量是信道的一个参数,它和信源的大小并无必然联系。信道容量有时也表示为单位时间内可传输的二进制位的位数(称信道的数据传输速率,位速率),以位/秒(b/s)形式予以表示,简记为bps。


    香农公式

    说起香农公式,首先先介绍一下香农。

    香农的全名是克劳德·艾尔伍德·香农。他是美国的以为数学家,当然他被人们所熟知更是因为他是信息论的创始人。

    接下来着重介绍一下香农公式(记得面试的时候,面试官问我的其中一个问题就是能否写一下香农公式,并表述一下香农公式的含义)

    其中,C:信道容量,单位bit/s;B:信道带宽,单位Hz;S:信号平均功率,单位W;N:噪声平均功率,单位W。

    香农公式表述了信道容量和信道带宽的关系,显然我们从公式可以看出:信道容量与信道带宽成正比,同时还取决于系统信噪比以及编码技术种类。

    香农定理指出,如果信息源的信息速率R小于或者等于信道容量C,那么,在理论上存在一种方法可使信息源的输出能够以任意小的差错概率通过信道传输。该定理还指出:如果R>C,则没有任何办法传递这样的信息,或者说传递这样的二进制信息的差错率为1/2。

     

    展开全文
  • 在不同的《信息论》教材中,有关信道对称性的描述并不统一,这为学习对称性信道的信道容量计算方法造成的一定障碍。因此,本文在文章的开篇部分将对本文中所描述的三种具有对称性的信道进行严格定义,以减小文章出现...

    1. 三类具有对称性的信道

    在不同的《信息论》教材中,有关信道对称性的描述并不统一,这为学习对称性信道的信道容量计算方法造成的一定障碍。因此,本文在文章的开篇部分将对本文中所描述的三种具有对称性的信道进行严格定义,以减小文章出现歧义的概率。

    • Symmetric Channel:
      对称信道(Symmetric Channel)是最严格的对称性信道,该信道要求:

      • 对于任意输入符号,其转移概率均为第一个输入符号转移概率的置换;即:
        ∀ x t ∈ X , ∃ E = ∏ E i j , s . t .    p ⃗ ( y ∣ x t ) = p ⃗ ( y ∣ x 1 ) E \forall x_t\in X, \quad\exist \mathbf{E} = \prod \mathbf{E_{ij}},\quad s.t.\;\vec{p}(y|x_t) = \vec{p}(y|x_1)\mathbf{E} xtX,E=Eij,s.t.p (yxt)=p (yx1)E
        其中 E i j \mathbf{E_{ij}} Eij是初等置换矩阵, p ⃗ ( y ∣ x t ) \vec{p}(y|x_t) p (yxt)是第 t t t个输入符号对应的转移概率向量,该向量是转移概率矩阵中的第 t t t行。
      • 对于任意输出符号,其转移概率均为第一个输出符号转移概率的置换;即:
        ∀ y t ∈ Y , ∃ E = ∏ E i j , s . t .    p ⃗ ( y t ∣ x ) = E p ⃗ ( y 1 ∣ x ) \forall y_t\in Y, \quad\exist \mathbf{E} = \prod \mathbf{E_{ij}},\quad s.t.\;\vec{p}(y_t|x) = \mathbf{E}\vec{p}(y_1|x) ytY,E=Eij,s.t.p (ytx)=Ep (y1x)
        其中 p ⃗ ( y t ∣ x ) \vec{p}(y_t|x) p (ytx)是第 t t t个输出符号对应的转移概率向量,该向量是转移概率矩阵中的第 t t t列。

      从信道矩阵观察,对称信道的任意一行的元素都完全相同,只是顺序发生了改变;任意一列也有相同的性质。

    • Wealky Symmetric Channel:
      弱对称信道(Weakly Symmetric Channel)是对称信道的扩展,对称信道是弱对称信道的特例。相比对称信道,弱对称信道的条件约束更少,但性质却与对称信道基本相同。该信道要求:

      • 对于任意输入符号,其转移概率均为第一个输入符号转移概率的置换;即:
        ∀ x t ∈ X , ∃ E = ∏ E i j , s . t .    p ⃗ ( y ∣ x t ) = p ⃗ ( y ∣ x 1 ) E \forall x_t\in X, \quad\exist \mathbf{E} = \prod \mathbf{E_{ij}},\quad s.t.\;\vec{p}(y|x_t) = \vec{p}(y|x_1)\mathbf{E} xtX,E=Eij,s.t.p (yxt)=p (yx1)E
        其中 E i j \mathbf{E_{ij}} Eij是初等置换矩阵, p ⃗ ( y ∣ x t ) \vec{p}(y|x_t) p (yxt)是第 t t t个输入符号对应的转移概率向量,该向量是转移概率矩阵中的第 t t t行。
      • 对于任意输出符号,其转移概率之和为常数;即:
        ∀ y t ∈ Y , ∑ x i ∈ X p ( y t ∣ x i ) = C \forall y_t \in Y, \quad \sum_{x_i\in X}p(y_t|x_i) = C ytY,xiXp(ytxi)=C
    • Quasi Symmetric Channel:
      准对称信道(半对称信道,Quasi Symmetric Channel)是约束最弱的对称信道,对称信道与弱对称信道均是准对称信道的特例。该信道要求:

      存在一种分块方式, s . t .    P = [ p 1 , p 2 , ⋯   ] s.t.\;\mathbf{P} =[\mathbf{p_1},\mathbf{p_2},\cdots] s.t.P=[p1,p2,],且 p 1 , p 2 , ⋯ \mathbf{p_1},\mathbf{p_2},\cdots p1,p2,分块矩阵均满足对称信道条件。

    下面列举的三个信道矩阵中, P 1 \mathbf{P_1} P1是对称信道,自然也属于弱对称信道和准对称信道; P 2 \mathbf{P_2} P2是弱对称信道,但也属于准对称信道; P 3 \mathbf{P_3} P3只是准对称信道。
    P 1 = [ 0.3 0.7 0.7 0.3 ] P 2 = [ 0.4 0.1 0.2 0.3 0.1 0.4 0.3 0.2 ] P 3 = [ 0.7 0.2 0.1 0.2 0.7 0.1 ] \mathbf{P_1} = \begin{bmatrix} 0.3 & 0.7\\ 0.7 & 0.3 \end{bmatrix}\quad \mathbf{P_2} = \begin{bmatrix} 0.4 & 0.1 & 0.2 & 0.3\\ 0.1 & 0.4 & 0.3 & 0.2 \end{bmatrix}\quad \mathbf{P_3}= \begin{bmatrix} 0.7 & 0.2 & 0.1\\ 0.2 & 0.7 & 0.1 \end{bmatrix} P1=[0.30.70.70.3]P2=[0.40.10.10.40.20.30.30.2]P3=[0.70.20.20.70.10.1]

    2. 对称性信道的信道容量计算

    2.1. 对称信道

    任何信道的平均互信息都可以写成信宿熵与噪声熵的差值,即:
    I ( X ; Y ) = H ( Y ) − H ( Y ∣ X ) I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X) I(X;Y)=H(Y)H(YX)
    噪声熵是一种条件熵,是条件事件 ( y ∣ x ) (y|x) (yx)所对应的概率空间包含的信息量的期望,即:
    H ( Y ∣ X ) = − ∑ x i ∈ X , y j ∈ Y p ( x i , y j ) log ⁡ 2 p ( y j ∣ x i ) H(Y|X) = -\sum_{x_i\in X, y_j\in Y} p(x_i,y_j)\log_2p(y_j|x_i) H(YX)=xiX,yjYp(xi,yj)log2p(yjxi)
    考虑到期望运算的加权因子,即联合概率 p ( x , y ) p(x,y) p(x,y),实际上取决于信源概率分布和信道转移概率,即:
    p ( x i , y j ) = p ( x i ) p ( y j ∣ x i ) p(x_i,y_j) = p(x_i) p(y_j|x_i) p(xi,yj)=p(xi)p(yjxi)
    可以把噪声熵改写成另一种形式,在该形式中,信源分布和信道转移概率对噪声熵的影响被分离:
    H ( Y ∣ X ) = − ∑ x i ∈ X , y j ∈ Y p ( x i , y j ) log ⁡ 2 p ( y j ∣ x i ) = − ∑ x i ∈ X ∑ y j ∈ Y p ( x i ) p ( y j ∣ x i ) log ⁡ 2 p ( y j ∣ x i ) = ∑ x i ∈ X p ( x i ) [ − ∑ y j ∈ Y p ( y j ∣ x i ) log ⁡ 2 p ( y j ∣ x i ) ] \begin{aligned} H(Y|X) &= -\sum_{x_i\in X, y_j\in Y} p(x_i,y_j)\log_2p(y_j|x_i)\\ &= -\sum_{x_i\in X}\sum_{y_j\in Y}p(x_i)p(y_j|x_i)\log_2p(y_j|x_i)\\ &= \sum_{x_i\in X}p(x_i)\left[ -\sum_{y_j\in Y} p(y_j|x_i)\log_2p(y_j|x_i) \right] \end{aligned} H(YX)=xiX,yjYp(xi,yj)log2p(yjxi)=xiXyjYp(xi)p(yjxi)log2p(yjxi)=xiXp(xi)yjYp(yjxi)log2p(yjxi)
    考虑到对称信道的性质:对于任何输入符号,其转移概率分布都是第一个符号分布的置换,因此:
    ∀ x i ∈ X , − ∑ y j ∈ Y p ( y j ∣ x i ) log ⁡ 2 p ( y j ∣ x i ) = C \forall x_i\in X, \quad -\sum_{y_j\in Y} p(y_j|x_i)\log_2p(y_j|x_i) = C xiX,yjYp(yjxi)log2p(yjxi)=C
    于是,信源分布不再对噪声熵有任何影响。噪声熵仅与信道转移概率有关,且转移概率矩阵的任意一行均可用来求解噪声熵:
    H ( Y ∣ X ) = ∑ x i ∈ X p ( x i ) [ − ∑ y j ∈ Y p ( y j ∣ x i ) log ⁡ 2 p ( y j ∣ x i ) ] = C ∑ x i ∈ X p ( x i ) = C = − ∑ y j ∈ Y p ( y j ∣ x t ) log ⁡ 2 p ( y j ∣ x t ) ∀ x t ∈ X \begin{aligned} H(Y|X) &= \sum_{x_i\in X}p(x_i)\left[ -\sum_{y_j\in Y} p(y_j|x_i)\log_2p(y_j|x_i) \right]\\ &= C\sum_{x_i\in X}p(x_i)\\ &= C\\ &= -\sum_{y_j\in Y} p(y_j|x_t)\log_2p(y_j|x_t) \quad \forall x_t \in X \\ \end{aligned} H(YX)=xiXp(xi)yjYp(yjxi)log2p(yjxi)=CxiXp(xi)=C=yjYp(yjxt)log2p(yjxt)xtX
    于是,求解 I ( X ; Y ) = H ( Y ) − H ( Y ∣ X ) I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X) I(X;Y)=H(Y)H(YX) p ⃗ ( x ) \vec{p}(x) p (x)上最大值的问题,转变为求解 H ( Y ) H(Y) H(Y) p ⃗ ( x ) \vec{p}(x) p (x)最大值的问题。

    信宿熵的本质也是一个概率空间的自信息熵。根据自信息熵的性质,当且仅当概率空间服从均匀分布时,自信息熵取得最大值。因此,可以试图让信宿分布达到均匀分布,进而使平均互信息最大。

    需要注意的是,这样的尝试可能是失败的,因为信宿分布并不是一个可以调整的自变量。信宿分布是信源分布和信道转移概率作用后的结果,在给定信道的条件下,尝试让信宿服从均匀分布的过程就是在寻找一个合适的信源分布的过程。对于任意信道,这种信源分布很可能是不存在的(在后文求解准对称信道的章节中可以看到这一点);但值得庆幸的是,对于对称信道,这种信源分布一定存在:
    ∀ y t ∈ Y , p ( y t ) = ∑ x i ∈ X p ( x i , y t ) = ∑ x i ∈ X p ( x i ) p ( y t ∣ x i ) \forall y_t\in Y,\quad p(y_t) = \sum_{x_i\in X}p(x_i,y_t) = \sum_{x_i\in X}p(x_i)p(y_t|x_i) ytY,p(yt)=xiXp(xi,yt)=xiXp(xi)p(ytxi)
    需要注意的是,对称信道任意输出的转移概率分布都相同。即,只要 p ( x i ) p(x_i) p(xi) x i x_i xi无关, ∑ x i p ( y t ∣ x i ) \sum_{x_i}p(y_t|x_i) xip(ytxi)就与 y t y_t yt无关:
    p ( y t ) = p ( x i ) ∑ x i ∈ X p ( y t ∣ x i ) p(y_t) = p(x_i)\sum_{x_i\in X}p(y_t|x_i) p(yt)=p(xi)xiXp(ytxi)
    即:对于对称信道,当输入为均匀分布时,输出也是均匀分布。

    综上,可以得出结论:对称信道的在输入为均匀分布时可以达到信道容量,信道容量的表达式为:
    C = log ⁡ 2 r − H ( Y ∣ x t ) C = \log_2r - H(Y|x_t) C=log2rH(Yxt)
    其中 r r r是输出符号的数量, H ( Y ∣ x t ) H(Y|x_t) H(Yxt)是以任意一个输入符号为条件,输出符号空间的条件熵。

    2.2. 弱对称信道

    由于弱对称信道和对称信道均要求信道转移概率关于不同输入对称,因此,弱对称信道的噪声熵也与输入分布无关:
    H ( Y ∣ X ) = − ∑ y j ∈ Y p ( y j ∣ x t ) log ⁡ 2 p ( y j ∣ x t ) ∀ x t ∈ X H(Y|X)= -\sum_{y_j\in Y} p(y_j|x_t)\log_2p(y_j|x_t) \quad \forall x_t \in X H(YX)=yjYp(yjxt)log2p(yjxt)xtX
    因此,弱对称信道的信道容量也在信宿熵最大时取得。考虑到(2.1.)中求解信宿服从均匀分布时,只要求以下方程成立:
    p ( y t ) = p ( x i ) ∑ x i ∈ X p ( y t ∣ x i ) p(y_t) = p(x_i)\sum_{x_i\in X}p(y_t|x_i) p(yt)=p(xi)xiXp(ytxi)
    而弱对称信道的转移概率虽然关于不同输出并不对称,但其概率之和是定值,即 ∑ x i p ( y t ∣ x i ) = C \sum_{x_i}p(y_t|x_i) = C xip(ytxi)=C。因此,弱对称信道也能在均匀分布的信源作用下得到均匀分布的信宿。

    因此,弱对称信道的信道容量与对称信道完全相同:弱对称信道在输入为均匀分布时可以达到信道容量,信道容量的表达式为:
    C = log ⁡ 2 r − H ( Y ∣ x t ) C = \log_2r - H(Y|x_t) C=log2rH(Yxt)
    其中 r r r是输出符号的数量, H ( Y ∣ x t ) H(Y|x_t) H(Yxt)是以任意一个输入符号为条件,输出符号空间的条件熵。

    2.3. 准对称信道

    准对称信道的信道转移概率关于输入符号也是对称的,因此也具有对称信道和弱对称信道的关于噪声熵的结论:
    H ( Y ∣ X ) = − ∑ y j ∈ Y p ( y j ∣ x t ) log ⁡ 2 p ( y j ∣ x t ) ∀ x t ∈ X H(Y|X)= -\sum_{y_j\in Y} p(y_j|x_t)\log_2p(y_j|x_t) \quad \forall x_t \in X H(YX)=yjYp(yjxt)log2p(yjxt)xtX
    那么,求解信道平均互信息的最大值,理应也转化成求解信宿熵的最大值。与之前一样,我们期望存在一种信源分布,能使得信宿熵能实现均匀分布。然而令人遗憾的是,这种信源分布未必存在。

    我们假设存在这样一种信源分布,能使信宿分布概率均为 1 / r 1/r 1/r,即:
    [ p ( y 1 ∣ x 1 ) p ( y 2 ∣ x 1 ) ⋯ p ( y r ∣ x 1 ) p ( y 1 ∣ x 2 ) p ( y 2 ∣ x 2 ) ⋯ p ( y r ∣ x 2 ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ p ( y 1 ∣ x s ) p ( y 2 ∣ x s ) ⋯ p ( y r ∣ x s ) ] T × [ p ( x 1 ) p ( x 2 ) ⋮ p ( x s ) ] = [ 1 / r 1 / r ⋮ 1 / r ] \begin{bmatrix} p(y_1|x_1) & p(y_2|x_1) & \cdots & p(y_r|x_1)\\ p(y_1|x_2) & p(y_2|x_2) & \cdots & p(y_r|x_2)\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ p(y_1|x_s) & p(y_2|x_s) & \cdots & p(y_r|x_s) \end{bmatrix}^T\times \begin{bmatrix} p(x_1)\\ p(x_2)\\ \vdots\\ p(x_s) \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} 1/r\\ 1/r\\ \vdots\\ 1/r \end{bmatrix} p(y1x1)p(y1x2)p(y1xs)p(y2x1)p(y2x2)p(y2xs)p(yrx1)p(yrx2)p(yrxs)T×p(x1)p(x2)p(xs)=1/r1/r1/r
    能使输出达到均匀分布的信源分布是该线性非齐次方程组的一组解,但为了保证这个解确实能构成合理的信源概率空间,还需要添加概率空间完备性的约束条件 ∑ i p ( x i ) = 1 \sum_i p(x_i) = 1 ip(xi)=1,于是方程变为:
    [ p ( y 1 ∣ x 1 ) p ( y 1 ∣ x 2 ) ⋯ p ( y 1 ∣ x s ) p ( y 2 ∣ x 1 ) p ( y 2 ∣ x 2 ) ⋯ p ( y 2 ∣ x s ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ p ( y r ∣ x 1 ) p ( y r ∣ x 2 ) ⋯ p ( y r ∣ x s ) 1 1 ⋯ 1 ] × [ p ( x 1 ) p ( x 2 ) ⋮ p ( x s ) ] = [ 1 / r 1 / r ⋮ 1 / r 1 ] \begin{bmatrix} p(y_1|x_1) & p(y_1|x_2) & \cdots & p(y_1|x_s)\\ p(y_2|x_1) & p(y_2|x_2) & \cdots & p(y_2|x_s)\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ p(y_r|x_1) & p(y_r|x_2) & \cdots & p(y_r|x_s)\\ 1& 1& \cdots & 1 \end{bmatrix}\times \begin{bmatrix} p(x_1)\\ p(x_2)\\ \vdots\\ p(x_s) \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} 1/r\\ 1/r\\ \vdots\\ 1/r\\ 1 \end{bmatrix} p(y1x1)p(y2x1)p(yrx1)1p(y1x2)p(y2x2)p(yrx2)1p(y1xs)p(y2xs)p(yrxs)1×p(x1)p(x2)p(xs)=1/r1/r1/r1
    该线性非其次方程组有解的充要条件是:系数矩阵与增广矩阵同秩。

    未完。。。

    展开全文
  • 研究了当发射机未知而接收机已知信道状态信息时,独立同分布的多入多出(MIMO)平坦瑞利衰落信道的各态历经信道容量,首先,利用Wishart矩阵的特征值分布,导出了一个简单闭合的MIMO信道容量公式;然后基于此公式...
  • 另一个是信道编码,克服信道中的干扰和噪声,提高了可靠性。可见信道是通信系统的重要组成部分,它的任务是实现信息的传输,在信道固定的情况下,总是希望传输的信息越多越好。本文主要研究一...
  • 信道能无错误传送的最大信息率。对于只有一个信源和一个信宿的单用户信道,它是一个数,单位是比特每秒或比特每符号。它代表每秒或每个信道符号能传送的最大信息量,或者说小于这个数的信息率必能在此信道中无错误地...
  • 信道容量与Shannon公式

    万次阅读 2009-02-09 09:26:00
    这一问题,在信息论中有一个非常肯定的结论――高斯白噪声下关于信道容量的山农(Shannon)公式。本节介绍信道容量的概念及山农定理。 1、信道容量的定义 在信息论中,称信道无差错传输信息的最大信息速率为信道...
  • CDMA容量计算公式  确定CDMA基站容量的主要参数有:处理增益、Eb/No、话音激活因子、频率复用系数,以及基站天线扇区数等。  对于单扇区单载频的基站最大配置可为41个信道,目前工程上一般取值为全向23个,定向20...
  • 典型信道容量计算。二元对称信道,无损信道,确定信道,无损确定信道,离散对称信道。matlab
  • TD-SCDMA单载频小区信道容量计算(一) TD-SCDMA单载频小区信道容量计算   作者:苏华鸿 梁天恩 熊金州  0 前言  TD-SCDMA作为TDD模式技术,比FDD更适用于上下行不对称的业务环境,是多时隙TDMA与直扩...
  • 单输入多输出(SIMO)系统就是接收端有nR个接收天线... 与单天线系统的信道容量计算公式相比可以看出:单输入多输出信道(SIMO)与单输入单输出(SISO)的信道相比获得了大小为nR倍的分集增益。因此SIMO系统的信道容量
  • MIMO 模型信道容量公式详细推导

    千次阅读 2014-12-17 14:55:00
    考虑MIMO信道的一般表达式: $$Y= HX +N \qquad (1)$$ 其中 $$X-H_t \times 1 $$ $$Y-H_r \times 1 $$ $$ X,N- i.i.d Gaussian Distribution$$ 同时定义 $$ R_{xx}= E[XX^H] $$ $$ R_{nn}= E[NN^H] = \sigma...
  • 信道容量

    千次阅读 2017-06-20 13:28:02
    信道容量的迭代算法 二元对称信道模拟器
  • 基于BCJR算法的低复杂度CPM信号信道容量计算,霍翠平,牛凯,对无记忆调制系统,如BPSK、QPSK、QAM系统,信道容量计算理论上已有成型的公式,计算机仿真也容易实现。但对有记忆调制系统,如连�
  • 一般信道容量计算

    千次阅读 2016-02-23 22:01:20
    //求解信道容量 printf ( "the channel capacity is:%lf\n" ,c); printf ( "Output Probability Distribution:\n" ); for (i= 0 ;i;i++) { g[i]= pow ( 2 ,d[i]-c); //求解输出概率分布P(bj) printf ( ...
  • 第三章信道容量 当一个人感到有一种力量推动他去翱翔时他是决不... 香农公式及其意义2006-10-312一般离散信道容量计算步骤一般离散信道容量计算步骤傅祖芸第二版p107一般离散信道容量计算注意在第步信道容量C被求
  • 信道容量计算 离散信道容量 组合信道容量 连续及模拟信道容量 文章目录4.1 信道与信道容量4.2 离散信道的信道容量4.3 信源与信道的匹配4.4 组合的信道4.5 连续信道的信道容量4.6 模拟信道的信道容量 4.1 信道与...
  • MIMO的信道容量以及实现

    千次阅读 多人点赞 2019-09-28 14:39:25
    信道容量 所谓信道容量,是指信道能无差错的传输信息的最大信息速率,从信息论的角度,信道容量定义为: C=max⁡f(x) I(x,y)C=\underset{f(x)}{\mathop{\max }}\,I(x,y)C=f(x)max​I(x,y)     ...
  • 信道容量迭代算法

    千次阅读 2020-04-19 19:33:08
    这次的实验对我来说真是太艰难了,一部分因为对信道容量计算方式本身就不熟,一部分原因是不太看得懂算法流程的意思,另一部分原因就是对MATLAB的矩阵运用不熟练。网上找的代码很多,但是没有什么解析,而且有的太...
  • 考虑信号光引起的散粒噪声,根据量子极限法求出系统的信噪比,进而用香农公式仿真分析非直视非共面紫外光通信系统信道容量和收发端几何参数之间的关系。结果表明,信道容量随着接收端偏轴角和通信距离的增大而减小,...
  • 信道容量2

    2021-07-04 14:44:44
    一:离散对称信道的信道容量 1:离散对称信道 若一个离散无记忆信道的信道矩阵中,每一行或每一列都由其他行或其他列同一组元素的不同排列,则称此信道为:离散对称信道。 识别时:行------第一行{}的置换;列----...
  • 利用迭代公式求取非对称信道容量,极力利用matlab语言的强矩阵运算能力,尽可能少的运用循环,得到比较经典的程序。 并将其封装成一个函数,信道转移矩阵和迭代误差容限作为输入参数可一自由设定,输出为信道容量和...
  • 对MIMO系统信号模型然后推导MIMO系统信道容量
  • MIMO信道的信道容量

    千次阅读 2015-12-29 15:47:08
    MIMO信道的信道容量   //受工作时间所限,本文中的仿真结果均未在博客中做出整理,如对仿真结果感兴趣,本文附带了本文中所有结果的仿真程序,请自行修改参数后使用Matlab仿真查看 假设信道容量分析模型的信道的...
  • MU-MIMO的信道容量

    2013-08-07 19:51:21
    详细介绍了多用户MIMO的信道容量计算过程。
  • 信道容量”与“吞吐量”辨析

    千次阅读 2020-03-14 12:31:15
    简单易懂,“信道容量”与“吞吐量”辨析

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,424
精华内容 1,369
关键字:

信道容量计算公式