我对香农的不同概念有点困惑:
据我所知,通过 AWGN 频道香农的能力:。香农的“极限”是否与此不同?
如何将此等式转换为图表?例如,这里有一个香农极限绘制在图 2 中,它是如何完成的?
从上述等式可以得出最大频谱效率:是否正确?
如果一个信道码引入了冗余位,它不可避免地会在中引入一个损失,那么当香农说要实现容量必须使码长趋于无穷大时,他的意思是什么?我的一位教授曾经说过,LDPC 是这种代码的一个例子,因为它很长,因此(几乎)达到了容量,频谱效率损失在哪里?
我对香农的不同概念有点困惑:
据我所知,通过 AWGN 频道香农的能力:。香农的“极限”是否与此不同?
如何将此等式转换为图表?例如,这里有一个香农极限绘制在图 2 中,它是如何完成的?
从上述等式可以得出最大频谱效率:是否正确?
如果一个信道码引入了冗余位,它不可避免地会在中引入一个损失,那么当香农说要实现容量必须使码长趋于无穷大时,他的意思是什么?我的一位教授曾经说过,LDPC 是这种代码的一个例子,因为它很长,因此(几乎)达到了容量,频谱效率损失在哪里?
您不能将香农容量公式转换为 BER“瀑布曲线”,因为容量定理指出,在 AWGN 信道中,存在一种调制和编码方案,使得错误概率任意小,容量界限由。遗憾的是,它没有告诉我们如何构建接近这个界限的调制/编码方案。
代码长度接近无穷大意味着代码依赖于任意数量的先前符号。启发式地说,“最佳”代码将利用符号间错误的相关性,因此代码越长,它就越能利用这种冗余。