Περίληψη Προηγούμενου Μαθήματος Κανάλια επικοινωνίας με θόρυβο και η χωρητικότητά τους

Σχετικά έγγραφα
Λύσεις σετ ασκήσεων #6

Ανοικτά και κλειστά σύνολα

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

και ( n) 1 R. Αν ε > 0, επιλέγουµε για κάθε k 1 ένα καλύπτουµε τότε την ευθεία Α µε την ακολουθία των ορθογωνίων .

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

# Κάθε σημείο που οι συντεταγμένες του. Μεθοδολογία στην ευθεία γραμμή ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΓΡΑΜΜΗ

Συµπάγεια και οµοιόµορφη συνέχεια

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. Μάθηµα Τέταρτο-Πέµπτο-Έκτο Πολλαπλό Γραµµικό Υπόδειγµα

ιαφορική εντροπία Σεραφείµ Καραµπογιάς

ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Α ΒΑΘΜΟΥ

Νόμος του Gauss 1. Ηλεκτρική Ροή ( πλήθος δυναμικών γραμμών). είναι διάνυσμα μέτρου Α και κατεύθυνσης κάθετης στην επιφάνεια. Στην γενική περίπτωση:

Σειρά Προβλημάτων 1 Λύσεις

Γλώσσες Προγραμματισμού Μεταγλωττιστές. Λεκτική Ανάλυση II

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Α ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ ΜΕΡΟΣ 2ο ΓΕΩΜΕΤΡΙΑ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΛΥΜΕΝΕΣ 1 ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ : ΑΥΓΕΡΙΝΟΣ ΒΑΣΙΛΗΣ

Στοιχεία από τη Γεωμετρία του χώρου (αναλυτικά στο βιβλίο: Ευκλείδεια Γεωμετρία Α και Β Ενιαίου Λυκείου)

Γωνία που σχηματίζει η ε με τον άξονα. Έστω Oxy ένα σύστημα συντεταγμένων στο επίπεδο και ε μια ευθεία που τέμνει τον άξονα

3.2 Τοπικά κυρτοί χώροι-βασικές ιδιότητες.

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 4η διάλεξη (4η έκδοση, 11/3/2013)

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

4.1 ΕΥΘΕΙΕΣ ΚΑΙ ΕΠΙΠΕ Α ΣΤΟ ΧΩΡΟ

3.3 Το συναρτησοειδές του Minkowski και μετρικοποιησιμότητα σε τοπικά κυρτούς χώρους. x y E (υποπροσθετικότητα ) ) και p( x) p( x)

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 6η διάλεξη

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες. Θεωρία Ρυθμού Παραμόρφωσης

Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες

Αριθµητική Ανάλυση & Προγραµµατισµός Ε ιστηµονικών Εφαρµογών

1 1 Χ= x x x x x x x x x x. x x x x x

Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες

12xy(1 x)dx = 12y. = 12 y. = 12 y( ) = 12 y 1 6 = 2y. x 6x(1 x)dx = 6. dx = 6 3 x4

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ο.Π. ΤΡΑΠΕΖΑ ΘΕΜΑΤΩΝ ΚΕΦΑΛΑΙΟ:2 ο - ΠΑΡΑΓΡΑΦΟΣ: Γιάννης Ζαµπέλης Μαθηµατικός

5. ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΕ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΜΕ ΘΟΡΥΒΟ

( ) log 2 = E. Σεραφείµ Καραµπογιάς

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

ΣΕΤ ΑΣΚΗΣΕΩΝ

ΜΑΘΗΜΑ: ΦΥΣΙΚΗ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 12η διάλεξη (2η έκδοση, 20/5/2013)

Ασκήσεις στο µάθηµα «Επισκόπηση των Τηλεπικοινωνιών»

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 11η διάλεξη

Τηλεπικοινωνιακά Συστήματα ΙΙ

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 7: Θεωρία πληροφορίας Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Α ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ

6.3 Η ΣΥΝΑΡΤΗΣΗ f(x) = αx + β

ΘΕΩΡΙΑ ΠΑΙΓΝΙΩΝ. Ενότητα 10: Παιχνίδια με ελλιπή πληροφόρηση. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Θεωρία πληροφοριών. Τεχνολογία Πολυµέσων 07-1

Γ ΤΑΞΗ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΙ ΕΠΑΛ (ΟΜΑ Α Β )

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες

( ) = inf { (, Ρ) : Ρ διαµέριση του [, ]}

Δίαυλος Πληροφορίας. Δρ. Α. Πολίτης

EE728 (22Α004) - Προχωρημένα Θέματα Θεωρίας Πληροφορίας 3η σειρά ασκήσεων Διακριτά και Συνεχή Κανάλια. Παράδοση: Έως 22/6/2015

ΕΛΑΣΤΙΚΟΤΗΤΑ. ε = = Η ελαστικότητα ζήτησης

Γενικό πλάνο. Μαθηµατικά για Πληροφορική. Παράδειγµα αναδροµικού ορισµού. οµική επαγωγή ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑ. 3ο Μάθηµα

Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων

Παράρτηµα Γ Eνότητα Γ.1 Απόδειξη θεωρήµατος 1.5 Kεφαλαίου 1.

Μαθηµατικά για Πληροφορική

ΕΙΣ. ΣΥΣΤ. ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ /2/ :09:46 µµ

Διάθλαση μέσω οπτικού πρίσματος - Υπολογισμός δείκτη διάθλασης.

Ο Ρόλος της Ανάδρασης Why Feedback

Μπορείτε να δείξετε ότι αυξανομένης της θερμοκρασίας το κλάσμα των μορίων του συστήματος που βρίσκεται στην βασική ενεργειακή κατάσταση θα μειώνεται;

Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες. Πιθανότητα Σφάλματος για Δυαδική Διαμόρφωση

ΕΞΙΣΩΣΗ ΣΦΑΙΡΑΣ. είναι όλοι ίσοι και επιπλέον δεν υπάρχουν οι όροι xy, yz, zx. Γενικά µια εξίσωση της µορφής: 0 + Β + Α.

Συστήματα Επικοινωνιών

Δίαυλος Πληροφορίας. Η λειτουργία του περιγράφεται από:

1 1 c c c c c c = 1 c = 1 28 P (Y < X) = P ((1, 2)) + P ((4, 1)) + P ((4, 3)) = 2 1/ / /28 = 18/28

Η θεωρία στην ευθεία σε ερωτήσεις - απαντήσεις

Θεώρημα κωδικοποίησης πηγής

ιάθλαση µέσω οπτικού πρίσµατος - Υπολογισµός δείκτη διάθλασης

8 Άρα η Ϲητούµενη πιθανότητα είναι

Σχεδίαση µε τη χρήση Η/Υ

όπου n είναι ο συνολικός αριθμός γραμμομορίων του συστήματος (που συμπεριλαμβάνει και τα τυχόν αδρανή συστατικά), Ή ακόμα και τη σύσταση κατά βάρος

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 2η διάλεξη (3η έκδοση, 11/3)

c(2x + y)dxdy = 1 c 10x )dx = 1 210c = 1 c = x + y 1 (2xy + y2 2x + y dx == yx = 1 (32 + 4y) (2x + y)dxdy = 23 28

Συμπίεση Δεδομένων

(1) 98! 25! = 4 100! 23! = 4

Υπολογισµός διπλών ολοκληρωµάτων µε διαδοχική ολοκλήρωση

Υπολογισµός διπλών ολοκληρωµάτων µε διαδοχική ολοκλήρωση

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ

Θεωρία Πληροφορίας. Διάλεξη 7: Κωδικοποίηση καναλιού με γραμμικούς κώδικες block. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής

Τηλεπικοινωνιακά Συστήματα Ι

Συμπίεση Δεδομένων

f x = f a + Df a x a + R1 x, a, x U και από τον ορισµό της 1 h f a h f a h a h h a R h a i i j

Ορισµός. (neighboring) καταστάσεων. ηλαδή στην περίπτωση αλυσίδας Markov. 1.2 ιαµόρφωση µοντέλου

P(Ο Χρήστος κερδίζει) = 1 P(Ο Χρήστος χάνει) = 1 P(X > Y ) = 1 2. P(Ο Χρήστος νικά σε 7 από τους 10 αγώνες) = 7

Θεωρία Πληροφορίας. Διάλεξη 4: Διακριτή πηγή πληροφορίας χωρίς μνήμη. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής

Μάθηµα 18 ο, 19 Νοεµβρίου 2008 (9:00-10:00).

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 10η διάλεξη

EE728 (22Α004) - Προχωρημένα Θέματα Θεωρίας Πληροφορίας Λυμένες ασκήσεις σε Κανάλια

Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

(1) 98! 25! = 4 100! 23! = 4

ΠΛΗ21 Κεφάλαιο 2. ΠΛΗ21 Ψηφιακά Συστήματα: Τόμος Α Κεφάλαιο: 2 Δυαδική Κωδικοποίηση

Καναλιού. Καναλιού. Προχωρημένα Θέματα Τηλεπικοινωνιών. Κατηγορίες Κωδικών Καναλιού. Τι πετυχαίνει η Κωδ. Καναλιού. Κωδικοποίηση Καναλιού.

22Α004 - Προχωρημένα Θέματα Θεωρίας Πληροφορίας Τελική Εξέταση

Συμπίεση Δεδομένων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ

ΕΝΟΤΗΤΑ Β.2.1. Συμμετρία ως προς άξονα

Συμπλήρωμα 2 εδαφίου 3.3: Το γενικό μεταβολικό πρόβλημα για συναρτησιακό ολοκληρωτικού τύπου με ολοκληρωτέα συνάρτηση F κατά 2

ΚΩΔΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΕΛΕΓΧΟΥ ΣΦΑΛΜΑΤΟΣ (2)

Transcript:

ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Γ Κοντογιάννης Πέμπτη Μαΐου 7 Φυλλάδιο #3 Πρίληψη Προηγούμνου Μαθήματος Κανάλια πικοινωνίας μ θόρυβο και η χωρητικότητά τους Πώς πριγράφουμ ένα κανάλι πικοινωνίας; Τι θα πι «θόρυβος»; Πως ορίζουμ τη «χωρητικότητα»; Ι ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ Δυαδικό κανάλι χωρίς θόρυβο Εδώ προφανώς έχουμ χωρητικότητα C = bit/χρήση (ή bit/trsasmissio) Γνικό κανάλι χωρίς θόρυβο 3 m Κι δώ προφανώς έχουμ χωρητικότητα C = log m bits/trasmissio 3 Κανάλι διαγραφής 3 m - E -

Εδώ μ πιθανότητα (-) έχουμ σωστή μτάδοση των δδομένων, και μ πιθανότητα έχουμ «σφάλμα» Το σημαντικό χαρακτηριστικό αυτού του καναλιού ίναι πως, όταν έχουμ σφάλμα πάντα το καταλαβαίνι ο παραλήπτης Έτσι, ένα ποσοστό (- ) του χρόνου στέλνουμ bit χωρίς θόρυβο και τον υπόλοιπο χρόνο δ στέλνουμ τίποτα Συνπώς, μακροπρόθσμα κατά μέσο όρο στέλνουμ (-) bits ανά χρήση του καναλιού και άρα έχουμ χωρητικότητα C = ( ) bits/trasmissio 4 Κανάλι γραφομηχανής / Α Β Γ / / / / / / Α Β Γ Ω / Ω Σ αυτήν την πρίπτωση, μπορούμ να χρησιμοποιήσουμ τα γράμματα ανά δύο, δηλαδή μόνο τα Α, Γ, Ε,, Ψ, ώστ να προκύψι ένα κανάλι χωρίς θόρυβο, μ αλφάβητο ισόδου που πριέχι μόνο στοιχία Άρα η χωρητικότητα C ίναι τουλάχιστον log bits/trasmissio Είναι ίση μ log, ή μπορούμ μ κάποιο πιο έξυπνο τρόπο να πτύχουμ νδχομένως κάτι καλύτρο; 5 Δυαδικό συμμτρικό κανάλι ή ΔΣΚ (Biary Symmetric Chael ή BSC) - - Εδώ η κατάσταση ίναι παρόμοια μ το κανάλι διαγραφής (έχουμ το ίδιο ποσοστό σφαλμάτων) αλλά όταν υπάρχι σφάλμα αυτό ΔΕΝ ίναι γνωστό στον παραλήπτη Άρα σ καμιά πρίπτωση δν μπορούμ να έχουμ πιο αξιόπιστη μτάδοση δδομένων απ ότι στο κανάλι διαγραφής, οπότ δώ η χωρητικότητα C δν ξπρνά τα (-) bits/trasmissio Αλλά μ τι ισούται ακριβώς; ΙΙ ΩΡΗΤΙΚΟΤΗΤΑ ΚΑΝΑΛΙΟ Ορισμός: Ένα κανάλι πικοινωνίας Ρ ίναι μια ομάδα δδομένων κατανομών Ρ(y όπου x A = αλφάβητο ισόδου και y A = αλφάβητο ξόδου X y

ρήση καναλιού: Από το κανάλι αποστέλλται μια ακολουθία συμβόλων x από το αλφάβητο ισόδου, σ ανξάρτητα trasmissios Δηλαδή ο αποστολέας (ή κωδικοποιητής) αποστέλλι τα δδομένα x, x, x3,k τα οποία ΔΕΝ ίναι ανξάρτητα και γνικά δν ίναι καν τυχαία, μ συνχίς ανξάρτητς χρήσις του καναλιού: Στην πρώτη χρήση η έξοδος του καναλιού ίναι η τυχαία μταβλητή Y η οποία έχι κατανομή Pr{ Y = y} = P( y x ) Παρομοίως, η δύτρη έξοδος του καναλιού ίναι το Y το οποίο έχι κατανομή Pr{ Y = y} = P( y x ) ανξάρτητα του x και του Y, Κτλ ωρητικότητα: Σ πολλαπλές χρήσις, πόσα bits/trasmissio μπορούμ να στίλουμ «χωρίς θόρυβο» ή μ μικρή πιθανότητα σφάλματος; Βασική ιδέα: Θέλουμ να διαλέξουμ τις ακολουθίς ισόδου x, x, x3, K, x έτσι ώστ οι (τυχαίς) ακολουθίς ξόδου Y, Y, Y3, K, Y να μην έχουν «μγάλη πικάλυψη», δηλαδή η πιθανότητα να προκύπτι η ίδια έξοδος από δύο διαφορτικές ισόδους να ίναι μικρή: A X A Y P ( y Έτσι, πιλέγουμ ένα codebook B A X τέτοιο ώστ αν πριορισθούμ στο B να έχουμ ένα «νέο κανάλι» που να «μοιάζι» κατά προσέγγιση μ το κανάλι γραφομηχανής! Δηλαδή, η πιθανότητα σφάλματος (η πιθανότητα να λάβουμ ένα Y και να μην γνωρίζουμ από ποιο έχι προκύψι), να ίναι μικρή x ΙΙΙ ΚΩΔΙΚΕΣ Το πρόβλημά μας λοιπόν συνίσταται στην πιλογή νός codebook τέτοιου ώστ να ικανοποιούνται οι ακόλουθς δύο αλληλοαντικρουόμνς προϋποθέσις: α) Το μέγθος B του codebook να ίναι «μγάλο» έτσι ώστ να έχουμ το μγαλύτρο δυνατό «αλφάβητο ισόδου» B

β) Η πιθανότητα σφάλματος να ίναι μικρή, δηλαδή το codebook να οδηγί σ μικρή πικάλυψη, πράμα το οποίο ίναι πιο πιθανό αν το B ίναι «μικρό» Άρα το ζητούμνο ίναι η πιλογή νός B που να μγιστοποιί το πλήθος των «μη συγχύσιμων» ακολουθιών Και το βασικό ρώτημα ίναι, πόσο μγάλο μπορί να ίναι το μέγθος του codebook, αν η πιθανότητα σφάλματος τίνι στο μηδέν; Σημιώνουμ πως ο ρυθμός μτάδοσης της πληροφορίας όταν χρησιμοποιούμ ένα R codebook μ B, ίναι: R log B log = R bits/trasmissio Άρα, διαισθητικά, η χωρητικότητα νός καναλιού ίναι το μέγιστο R > τέτοιο ώστ R να υπάρχουν codebooks B μ μέγθος B και πιθανότητα σφάλματος που να τίνι στο μηδέν για μγάλα Ορισμοί: ) Ένας κώδικας μ ρυθμό R > και μήκος (ή ένας (R,)-κώδικας) για ένα κανάλι P( y, απoτλίται από: R α) ένα codebook B A X μ B = R β) έναν κωδικοποιητή f :{,,, } B R γ) έναν αποκωδικοποιητή g : A Y {,,, } Όπως ίδαμ, ο ρυθμός μτάδοσης πληροφορίας νός (R,)-κώδικα ίναι R log = R bits/trasmissio Έχουμ λοιπόν: ) R f g {,,, } W x P( y Y X B ) W {,, όπου x B και y A Σημιώνουμ ότι το W (άρα και το ) δν ίναι τυχαία Y x R } ) Η μέγιστη πιθανότητα σφάλματος του κώδικα ίναι: ( ) λ = max Pr( W W W R i=,,, = i) 3) Η μέση πιθανότητα σφάλματος του κώδικα ίναι: R ( ) Pe = Pr( W W R i= W = i) 4) Για ένα κανάλι Ρ(y, το R > ίναι φικτός ρυθμός πικοινωνίας αν υπάρχι μια ακολουθία (R,)-κωδίκων τέτοιων ώστ ( ) λ, 5) Η χωρητικότητα του καναλιού ίναι ο μέγιστος φικτός ρυθμός πικοινωνίας

ΙΙΙ ΩΡΗΤΙΚΟΤΗΤΑ ΚΑΝΑΛΙΟ ΘΕΩΡΗΜΑ ΚΩΔΙΚΟΠΟΙΗΣΗΣ ΚΑΝΑΛΙΟ (Shao 948) Ένα οποιοδήποτ κανάλι Ρ(y έχι χωρητικότητα X ; Y ) bits/trasmissio ( όπου η λαχιστοποίηση γίνται μ βάση όλς τις δυνατές κατανομές ισόδου ( Πιο αναλυτικά, έχουμ: ( ) Για κάθ R < C, υπάρχι μια ακολουθία από (R,)-κώδικς μ () λ, ( ) ( ) Για κάθ ακολουθία (R,)-κωδίκων μ λ,, έχουμ R < C ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ (αρχικά) ) Εδώ =, άρα έχουμ I ( X ; Y ) = H ( X ) H ( X Y ) = H ( X ) και πομένως C = max H ( X ) = bit/trasmissio και Ρ*~BERN(/ ) ( ) Παρομοίως κι δώ Y = X {,,, m}, οπότ X ; Y ) = max H ( X ) = log m bits/trasmissio και Ρ*~U{,,,m} ( ( 3) Έστω μια νέα δυαδική ΤΜ Σ η οποία πριγράφι το πότ έχουμ σφάλμα:, = Ε Σ =, Ε Παρατηρούμ ότι αν ~ΒERN() τότ P ( Σ = ) = P( Y = Ε) = P( Y = E X = ) P( X = ) + P( Y = E X = ) P( X = ) = P ( X = ) + P( X = ) = δηλαδή η Σ έχι κατανομή BERN() Επίσης παρατηρούμ ότι η Σ ίναι συνάρτηση της και συνπώς υπολογίζουμ I( X ; Y ) = H ( Y ) H ( Y X ) = H ( Y, Σ) P( X = ) H ( Y X = ) P( X = ) H ( Y X = ) = H ( Σ) + H ( Y Σ) h( ) ( ) h( ) = h( ) + P( Σ = ) H ( Y Σ = ) + P( Σ = ) H ( Y Σ = ) h( ) = ( ) H ( Y Σ = ) Εφόσον αυτό ισχύι για οποιοδήποτ για την κατανομή ισόδου, έχουμ X ; Y ) bits/trasmissio, (

αλλά αν ~BERN(/) τότ και η Σ= έχι κατανομή ΒERN(/), πομένως Η( Σ=)= Άρα σ αυτή την πρίπτωση I ( X ; Y ) = C = και P*~BERN(/ ) 4) Εδώ υπολογίζουμ απ υθίας X ; Y ) = max H ( Y ) H ( Y X ) = max H ( Y ) log 4 log = log { } μια που δδομένης της η έχι μόνο δύο ισοπίθανς νδχόμνς τιμές και άρα η ντροπία Η ( ) = Οπότ C log bits/trasmissio Αλλά αν πιλέξουμ ~U{Α,Β,,Ω} τότ και η έχι την ίδια κατανομή (δηλαδή την ομοιόμορφη), πομένως C = log bits/trasmissio και Ρ*~U{Α,Β,,Ω} 5) (ΣΔΚ) Παρομοίως κι δώ, X ; Y ) = max H ( Y ) H ( Y X ) = max H ( Y ) h( ) = h( ) { } μ P*~BERN(/) Τέλος συγκρίνουμ τη χωρητικότητα του ΔΣΚ μ το κανάλι διαγραφής μ την ίδια πιθανότητα σφάλματος: ωρητικότητα (bits/tras) Κανάλι Διαγραφής ΔΣΚ /