国家重点实验室 信道特性的描述 ●连续信道 >可用转移概率密度函数描述：p(y=bx=), =(a1,a2,an)eX,b=(b1,b2,…bm)∈Y,均为矢量 或nm)重符号)》 >根据奈奎斯特采样定理，带限的时域连续波 形可以用采样序列描述
信道特性的描述 连续信道 ➢可用转移概率密度函数描述：p(y=b|x=a), a=(a1 ,a2 ,...an )X, b=(b1 ,b2 ,...bm)Y, 均为矢量 （或n(m)重符号） ➢根据奈奎斯特采样定理，带限的时域连续波 形可以用采样序列描述
国家重点实验室 无记忆信道 。离散信道 >当m=n,且P0y=bx=)=Py1bx1)P6y2x2).P(yakn)时， 各维的收符号只与相应的发符号有关，称为无记忆 离散信道，简写为DMC 。连续信道 >当m=n,且p0=bx=a)=p0y1k1)p0y2k2)p0yx)时， 各维的收符号只与相应的发符号有关（无符号间串 扰)，称为无记忆连续信道 。非时变信道 >当各因子具有相同的转移概率形式时
无记忆信道 离散信道 ➢当m=n，且P(y=b|x=a)=P(y1 |x1 )P(y2 |x2 )...P(yn |xn ) 时， 各维的收符号只与相应的发符号有关，称为无记忆 离散信道，简写为DMC 连续信道 ➢当m=n，且p(y=b|x=a)= p(y1 |x1 )p(y2 |x2 )...p(yn |xn ) 时， 各维的收符号只与相应的发符号有关（无符号间串 扰），称为无记忆连续信道 非时变信道 ➢当各因子具有相同的转移概率形式时
国家重点实验室 有记忆信道 。实际的连续信道通常会有符号间串扰(IS) 因此是有记忆的，但在一种较常见的特殊情况 下，即在加性平稳白高斯噪声下的线性信道 (y=Ax+n)时，可以等效于一个无记忆信道
有记忆信道 实际的连续信道通常会有符号间串扰（ISI）， 因此是有记忆的，但在一种较常见的特殊情况 下，即在加性平稳白高斯噪声下的线性信道 （y=Ax+n）时，可以等效于一个无记忆信道
N 国家重点实验室 有记忆信道的无记忆化 。对A作线性变换使正交化得：A=UTU,其中∧ 为A的特征值矩阵。代入得y=UT∧Ux+n,令 =UTx',y'=UTy,n=UTn',则有y'=x'+n'。于 是对x'和y'而言就形成了一个无记忆信道。由于 U为正交变换，不会产生信息量丢失，因此可 以认为X'-Y信道与X-Y信道是等价的。于是我 们就可以直接利用有关无记忆信道的编码了
有记忆信道的无记忆化 对A作线性变换使正交化得：A=UTU，其中 为A的特征值矩阵。代入得 y= UTUx+n，令 x=UTx’ ，y’=UTy，n=UTn’，则有y’=x’+n’。于 是对x’和y’而言就形成了一个无记忆信道。由于 U为正交变换，不会产生信息量丢失，因此可 以认为X’-Y’信道与X-Y信道是等价的。于是我 们就可以直接利用有关无记忆信道的编码了
国家重点实验室 信道模型 ·离散无记忆信道DMC p(010)p(1I0)…p(9-1I0) D p(011)p(1|1)…p(g-111)
信道模型 离散无记忆信道DMC − − = (0 |1) (1|1) ( 1|1) (0 | 0) (1| 0) ( 1| 0) p p p q p p p q P