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编程问答

UA MATH636 信息论7 并行高斯信道简介

發(fā)布時間:2025/4/14 编程问答 27 豆豆
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UA MATH636 信息論7 并行高斯信道簡介

考慮并行的高斯信道:將一個長信號分為kkk段,走一個并行的高斯信道,被接受后再把信號拼起來。每一個高斯信道的輸入為Xi,i=1,?,kX_i,i=1,\cdots,kXi?,i=1,?,k,輸出為Yi,i=1?,kY_i,i=1\cdots,kYi?,i=1?,k,高斯白噪聲為Zi,i=1,?,kZ_i,i=1,\cdots,kZi?,i=1,?,k(不同信道的噪聲互相獨立),既然這一講是簡介,就先不考慮濾波器了,假設Yi=Xi+ZiY_i = X_i + Z_iYi?=Xi?+Zi?

inputinputinputinputinputinputSignal 1+Noise 1Filter 1Receiver 1Signal 2+Noise 2Filter 2Receiver 2...Signal k+Noise kFilter kReceiver k

假設每個高斯信道的功率為PiP_iPi?,并行高斯信道的功率上限為PPP,則這個并行高斯信道的容量為
C=max?∑i=1kPi≤PI(X1,?,Xk;Y1,?,Yk)C = \max_{\sum_{i=1}^k P_i \le P} I(X_1,\cdots,X_k;Y_1,\cdots,Y_k)C=i=1k?Pi?Pmax?I(X1?,?,Xk?;Y1?,?,Yk?)
計算
I(X1,?,Xk;Y1,?,Yk)=h(Y1,?,Yk)?h(Y1,?,Yk∣X1,?,Xk)I(X_1,\cdots,X_k;Y_1,\cdots,Y_k) = h(Y_1,\cdots,Y_k)-h(Y_1,\cdots,Y_k|X_1,\cdots,X_k)I(X1?,?,Xk?;Y1?,?,Yk?)=h(Y1?,?,Yk?)?h(Y1?,?,Yk?X1?,?,Xk?)
其中
h(Y1,?,Yk∣X1,?,Xk)=h(X1+Z1,?,Xk+Zk∣X1,?,Xk)=h(Z1,?,Zk∣X1,?,Xk)=h(Z1,Z2,?,Zk)=∑i=1kZih(Y_1,\cdots,Y_k|X_1,\cdots,X_k) = h(X_1+Z_1,\cdots,X_k+Z_k|X_1,\cdots,X_k) \\ = h(Z_1,\cdots,Z_k|X_1,\cdots,X_k) = h(Z_1,Z_2,\cdots,Z_k) = \sum_{i=1}^k Z_ih(Y1?,?,Yk?X1?,?,Xk?)=h(X1?+Z1?,?,Xk?+Zk?X1?,?,Xk?)=h(Z1?,?,Zk?X1?,?,Xk?)=h(Z1?,Z2?,?,Zk?)=i=1k?Zi?
所以
I(X1,?,Xk;Y1,?,Yk)=∑i=1kh(Yi)?h(Zi)≤∑i=1k(12ln?(2πe(Pi+Ni))?12ln?(2πeNi))=∑i=1k12ln?(1+PiNi)I(X_1,\cdots,X_k;Y_1,\cdots,Y_k) = \sum_{i=1}^k h(Y_i)-h(Z_i) \\ \le \sum_{i=1}^k \left( \frac{1}{2} \ln (2 \pi e (P_i + N_i)) - \frac{1}{2} \ln (2 \pi e N_i) \right) = \sum_{i=1}^k \frac{1}{2} \ln (1+\frac{P_i}{N_i})I(X1?,?,Xk?;Y1?,?,Yk?)=i=1k?h(Yi?)?h(Zi?)i=1k?(21?ln(2πe(Pi?+Ni?))?21?ln(2πeNi?))=i=1k?21?ln(1+Ni?Pi??)
當且僅當Xi~iidN(0,Pi)X_i \sim_{iid} N(0,P_i)Xi?iid?N(0,Pi?)時取等。
因此
C=max?∑i=1kPi≤P∑i=1k12ln?(1+PiNi)C = \max_{\sum_{i=1}^k P_i \le P} \sum_{i=1}^k \frac{1}{2} \ln (1+\frac{P_i}{N_i}) C=i=1k?Pi?Pmax?i=1k?21?ln(1+Ni?Pi??)
這個是個凸優(yōu)化問題,最優(yōu)解一定在邊界取得,可以用Lagrange方法來解。定義
L(P1,?,Pk)=∑i=1k12ln?(1+PiNi)?λ(∑i=1kPi?P)?L?Pi=12(Pi+Ni)+λ=0?1Pi+Ni=?2λ=νL(P_1,\cdots,P_k) = \sum_{i=1}^k \frac{1}{2} \ln (1+\frac{P_i}{N_i}) - \lambda (\sum_{i=1}^k P_i - P) \\ \frac{\partial L}{\partial P_i} = \frac{1}{2(P_i+N_i)} + \lambda = 0 \Rightarrow \frac{1}{P_i+N_i} = -2\lambda = \nuL(P1?,?,Pk?)=i=1k?21?ln(1+Ni?Pi??)?λ(i=1k?Pi??P)?Pi??L?=2(Pi?+Ni?)1?+λ=0?Pi?+Ni?1?=?2λ=ν
因為PiP_iPi?是功率,因此
Pi=max?{0,ν?Ni}=(ν?Ni)+P_i = \max\{0,\nu-N_i\} = (\nu - N_i)_+Pi?=max{0,ν?Ni?}=(ν?Ni?)+?
根據∑i=1kPi=P\sum_{i=1}^k P_i = Pi=1k?Pi?=P
∑i=1k(ν?Ni)+=P\sum_{i=1}^k (\nu - N_i)_+ = Pi=1k?(ν?Ni?)+?=P
這個方程沒有解析解,但這個解一般被稱為Water-falling solution。

《新程序員》:云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創(chuàng)作,文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

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