《信息理论与编码》课程教学课件（讲稿）第3章 信道模型和信道容量 3.1 信道模型与信道分类 3.2 离散无记忆信道的数学模型 3.3 概率的计算问题 3.4 信道的疑义度、散布度和平均互信息

2、信道分类（续）（2）根据信道的记忆特性划分无记忆信道：信道当前的输出只与当前的输入有关。有记忆信道：信道当前的输出不但与当前的输入有关，还与当前时刻以前的输入有关。(3）根据信道的输入/输出的关系划分无噪声信道：信道的输入/输出关系是确定关系。有噪声信道：信道的输入/输出关系是统计依存关系

（2）根据信道的记忆特性划分 无记忆信道：信道当前的输出只与当前的输入有 关。 有记忆信道：信道当前的输出不但与当前的输入 有关，还与当前时刻以前的输入有关。 （3）根据信道的输入/输出的关系划分 无噪声信道：信道的输入/输出关系是确定关系。 有噪声信道：信道的输入/输出关系是统计依存 关系。 2、信道分类（续）

2、信道分类（续）（4）根据信道物理组成划分可分为很多类，较常见的有：有线信道、无线信道、光纤信道等。(5）木根据信道的参数类型划分恒参（时不变）信道：信道的统计特性不随时间变化。变参（时变）信道：信道的统计特性随时间变化

（4）根据信道物理组成划分 可分为很多类，较常见的有：有线信道、无线 信道、光纤信道等。 （5）根据信道的参数类型划分 恒参（时不变）信道：信道的统计特性不随时间 变化。 变参（时变）信道：信道的统计特性随时间变化。 2、信道分类（续）

2、信道分类（续）（6）根据信道的用户类型划分两端（单用户）信道：只有一个输入端和一个输出端的单向信道。多端（多用户）信道：有多个输入端和多个输出端的单向或双向信道

（6）根据信道的用户类型划分 两端（单用户）信道：只有一个输入端和一个输 出端的单向信道。 多端（多用户）信道：有多个输入端和多个输出 端的单向或双向信道。 2、信道分类（续）

3.2离散无记忆信道的数学模型（1）DMC的数学模型(X, Pyx, Y)PAXyDMC(a,az,.",a.)(b,b,..,b,)噪声干扰转移概率集合：Pyix ={P(b, la,)li= 1,2,..,r, j = 1,2,..-,s)

（1）DMC的数学模型 X Y 噪声干扰 DMC 1 2 { , , , }r a a a 1 2 { , , , }s b b b PY X| 3.2 离散无记忆信道的数学模型 | { ( | ) | 1,2, , ; 1,2, , } P P b a i r j s Y X j i    转移概率集合： {X，PY|X，Y }

（2）转移（概率）矩阵b,b26P(b, /ar)P(b, a)P(b, /a,)aP(b, /a2)P(bz la2)..P(b,la2)a[Pyix ] =.P(b, la,)P(b, la,)..P(b, la,)J a,信道加一个输入，必然会产生一个输出，因此，转移矩阵中各行s个转移概率自身是完备的，即各行s个转移概率之和为1。ZP(b, la,)=1, i =1,2,.,rj=1

（2）转移（概率）矩阵 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 | 1 2 ( | ) ( | ) ( | ) ( | ) ( | ) ( | ) [ ] ( | ) ( | ) ( | ) s s s Y X r r s r r b b b P b a P b a P b a a P b a P b a P b a a P P b a P b a P b a a              1 ( | ) 1 , 1,2, , s j i j P b a i r     信道加一个输入，必然会产生一个输出，因 此，转移矩阵中各行s个转移概率自身是完备的， 即各行s个转移概率之和为1