Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Непрерывный канал связи
Как и прежде, сигналы поступают в канал в дискретные моменты времени, но значения сигналов принимают непрерывные значения из некоторого множества. Примером такого канала является передача амплитудно-модулированных, фазомодулированных или частотно-модулированных сигналов. Сами сигналы могут быть как детерминированными, так и являться случайными процессами. Сигнал и шум взаимно независимы и в канале связи складываются алгебраически, т.е. сигнал и шум аддитивны , (4.15) где - шум в канале с известной плотностью вероятности , - непрерывный по множеству значений сигнал, поступающий в канал связи. Плотность распределения вероятности значений сигнала может быть произвольной Чтобы упростить записи, в дальнейшем будем писать , (4.16) помня, что - непрерывные величины, а их реализациями являются . Запишем равенство (4.16) через реализации (4.17) Условная плотность распределения при фиксированном значении должна удовлетворять соотношению . (4.18) Используя (**.17), получим условную плотность распределения (4.19) Пропускная способность непрерывного канала связи определяется подобным образом, что и для дискретного канала, но максимизация пропускной способности производится по всем возможным распределениям : , (4.20) где - время, затраченное на передачу одного значения , - скорость передачи сигналов в канале - количество значений , переданных по каналу в единицу времени. Определим условную энтропию : (4.21) Из (4.21) видно, что условная энтропия зависит от плотности распределения вероятности шума. При рассмотрении пропускной способности канала связи никаких ограничений на вид распределения вероятности шума не накладывалось. В частном случае, наиболее употребляемом на практике, предполагается, что шум - нормальный белый. Это означает, что значения шума распределены по нормальному закону и они не коррелированы. При таких предположениях имеет место теорема Шеннона, [4, стр. 176]
Если в непрерывном постоянном канале с дискретным временем аддитивный шум имеет гауссовское распределение с нулевым средним и дисперсией, равной , а мощность сигнала на входе не может превышать определенной величины , то пропускная способность этого канала на событие определяется формулой . (4.24) Знак равенства достигается лишь тогда, когда сигнал на входе канала - гауссовский с нулевым средним и дисперсией, равной . Как известно, пропускная способность канала имеет вид . Определим . Из соотношений (4.15) - (4.18) следует, . В силу независимости сигнала и шума . По определению . Подставим вместо условной плотности плотность распределения шума и, учитывая, что шум распределён по нормальному закону, получим . (4.25) Используя общее определение пропускной способности канала (4.20) . (4.25) Если сигнал на входе канала распределен по нормальному закону, то и сумма (4.16) также распределена по нормальному закону, что является необходимым условием максимального значения энтропии . В этом случае пропускная способность достигает максимального значения (знак равенства в (4.24)).
|