제9장 채널용량(Channel capacity)

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1. 2 차원 배열  배열은 동일한 데이터 유형으로 여러 개의 변수를 사용할 경우 같은 이 름으로 지정하여 간편하게 사용할 수 있도록 하는 것으로서 앞에서 1 차원 배열을 공부하였습니다.  2 차원 배열은 바둑판을 생각하면 되며, 1 차원 배열에서 사용하는 첨자를 2.
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제9장 채널용량(Channel capacity) 채널용량의 정의 균일채널과 균일입력 이진 대칭채널(BSC)의 용량 채널용량과 조건 상호정보의 관계 연속적 소스와 채널

채널용량의 정의  I(A ; B) 내에 변수는 오직 p(ai) 뿐이다. “채널을 통하여 전달할 수 있는 최대의 정보량” 즉, “시스템 상호정보의 최대값” : 채널이 주어지면 고정되는 값 (channel prob.) 로 산출되는 값  I(A ; B) 내에 변수는 오직 p(ai) 뿐이다. 정보공학 2001-1

균일채널과 균일입력 균일채널(uniform channel) 채널천이행렬의 모든 행(row)이 첫 행의 순열(permutations)로 주어지는 채널 ※ 첫 행의 재배열 균일입력(uniform input) 모든 입력심볼의 발생확률이 동일한 입력, 즉 p(ai) = 1/q, for all i=1,2,…,q 정보공학 2001-1

이진 대칭채널(BSC)의 용량 BSC는 균일채널이므로 그 시스템 상호정보는 로 표현되고, 여기서 또한, 정보공학 2001-1

채널용량과 조건 상호정보의 관계 연속적 소스와 채널 “송신심볼의 발생확률이 시스템 상호정보를 채널용량 C에 도달하도록 선택된다면, 모든 송신심볼 ai에 대한 전향 조건 상호정보는 채널용량과 같다.” 즉, 연속적 소스와 채널 ※ Hartley-Shannon 법칙 정보공학 2001-1

Channel capacity (1) ● Channel capacity의 개념 Max. mutual information X A priori Entropy A posteriori Entropy By symmetry X Y Input random variable Output random variable Channel 정보공학 2001-1

Channel capacity (2) ● for discrete random variables X & Y ● for continuous random variable Z 정보공학 2001-1

Channel capacity (3) ● AWGN channel If Z is a Gaussian rv. with zero-mean & variance 정보공학 2001-1

Channel capacity (4) ● AWGN channel (계속) X Y Z : AWGN Input random variable Output random variable Channel Z : AWGN 정보공학 2001-1

Channel capacity (5) ● AWGN channel (계속) Given variance, zero-mean Gaussian will maximize Entropy h(Y) 정보공학 2001-1