利用Matlab计算多个BSC信道串联后的信道容量【P22214105宣烨 P22214107程瀚 P22214103蒋强理 P22214136王允闲 P22214117韩文静】

本文为安徽大学电子信息工程学院P22214105宣烨 、P22214107程瀚、 P22214103蒋强理、 P22214136王允闲、 P22214117韩文静的信息论与编码作业,能力不佳,望请指正。


前言

本文主要利用Matlab的矩阵计算的功能大大减少了计算量,并画出信道容量随在这里插入图片描述
的变化情况


一、什么是BSC串联信道

1.BSC信道

二进制对称信道(Binary Symmetric Channel)是离散无记忆信道(discrete memoryless channel)在J=K=2时的特例。

它的输入和输出都只有0和1两种符号,并且发送0而接收到1,以及发送1而收到0(即误码)的概率相同,所以称信道是对称的。此时条件差错概率(conditional probability)由p表示。二进制对称信道的转移概率如下图所示

在这里插入图片描述

2.BSC信道的串联

在实际通信系统中,信号往往要通过几个环节的传输,或
多步处理,这些传输和处理都可以看成信道,他们串联而成一个串联信道,如下图所示,

在这里插入图片描述

二、Matlab对多个串联BSC信道容量的求解

1.从一个BSC信道开始

求解一个BSC信道的信道容量
在这里插入图片描述

代码如下(示例):

clc
x=0:0.0001:1;
C=1+x.*log2(x)+(1-x).*log2(1-x);
plot(x,C)

得到图形
在这里插入图片描述

2.计算n个BSC信道串联的信道容量

代码如下(示例):

syms n s;
% x=0:0.0001:1;
x=s;
X0=[1-x x
    x 1-x]; 
X1=X0^n;        %n次串联,即矩阵相乘n次
X1
C=1+X1(1,1).*
MATLAB中,你可以使用绘图函数如`plot()`来创建一个表示二进制同步移位键(BSC)串联概率与信道容量关系的图。假设有两个独立的BSC通道,其正确传输的概率分别为\( p_1 \) 和 \( p_2 \),串联后的信道容量 \( C \) 可以通过香农公式来计算: 香农公式对于单个BSC通道是 \( C = H(p) = -p \log_2(p) - (1-p) \log_2(1-p) \),对于串联通道 \( C_{total} \) 应该是单个通道容量的累加,因为错误是独立事件。 首先,你需要定义一个范围来改变\( p_1 \) 和 \( p_2 \) 的值,然后计算对应的信道容量。下面是一个简单的步骤示例: ```Matlab % 定义p1和p2的范围,例如从0到0.95,步长为0.01 p1_values = 0:0.01:0.95; p2_values = p1_values; % 保持与p1相同的概率范围 % 初始化容量矩阵 C_total = zeros(size(p1_values)); % 对于每个p1值,计算总容量 for i = 1:length(p1_values) for j = 1:length(p2_values) % 计算C1和C2 C1 = -p1_values(i) * log2(p1_values(i)) - (1 - p1_values(i)) * log2(1 - p1_values(i)); C2 = -p2_values(j) * log2(p2_values(j)) - (1 - p2_values(j)) * log2(1 - p2_values(j)); % 计算串联后的总容量 C_total(i,j) = C1 + C2; end end % 创建直方图或线图显示p1-p2和C_total的关系 figure; imagesc(p1_values, p2_values, C_total); % 使用imagesc创建二维图像 xlabel('Probability of Channel 1 (p1)'); ylabel('Probability of Channel 2 (p2)'); title('Channel Capacity vs. Probability in BSC串联'); colorbar; % 或者使用contourf绘制等高线图 figure; contourf(p1_values, p2_values, C_total); hold on; plot(p1_values, ones(length(p1_values), 1) * p2_values', 'r'); % 添加等效线 legend('Channel Capacity', 'p1=p2'); xlabel('Probability of Channel 1 (p1)'); ylabel('Probability of Channel 2 (p2)'); ``` 完成后,你会得到一个展示了两个独立BSC通道概率对信道容量影响的图像。
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