定理 3-1：对于固定信道，平均互信息 I(X;Y) 是信源概率分布 p(x)的∩型凸函 数。 定理 3-2：对于固定信源分布，平均互信息 I(X;Y)是信道传递概率 p(y|x)的∪型凸函 数。 定理 3-3：设离散信道的输入序列 X＝ (X1X2…XN)通过信道传输，接收到的随机序 列为 Y=( Y1Y2…YN)，而信道的转移概率为 p(y∣x)

4.1信道分类 4.2离散无记忆信道 4.3信道的组合 4.4时间离散的无记忆信道 4.5波形信道

3.1 引言 3.2 信道数学模型 3.3 恒参信道 3.4 随参信道 3.5 信道容量 3.6 信道噪声

移动通信面临的问题 移动环境下的信道分析 移动信道模型 移动信道仿真实验方法 空时信道模型 移动信道的测量

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法.首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素.结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高

《信息理论与编码》课程教学课件（讲稿）第3章 信道模型和信道容量 3.1 信道模型与信道分类 3.2 离散无记忆信道的数学模型 3.3 概率的计算问题 3.4 信道的疑义度、散布度和平均互信息

信道是通信系统必不可少的组成部分。 信道是以传输媒质为基础的信号通道。 般来说,实际信道都不是理想的。首先, 这些信道具有非理想的频率响应特性,另外 还有噪声和信号通过信道传输时搀杂进去的 其他干扰

4.1 无线信道 4.2 有线信道 4.3 信道的数学模型 4.4 信道特性对信号传输的影响 4.5 信道容量

4.1信道分类 4.2离散无记忆信道 4.3信道的组合 4.4时间离散的无记忆信道 4.5波形信道

4.1信道分类 4.2离散无记忆信道 4.3信道的组合 4.4时间离散的无记忆信道 4.5波形信道