PDCCH信道容量估算
PDCCH信道容量估算
在LTE网络中，PDCCH（下行物理控制信道）承载特定UE的调度、资源分配信息-DCI，如下行资源分配、上行授权、PRACH接入响应、上行功率控制命令、信令消息（如系统消息、寻呼消息等）的公共调度指配。
通常，PDCCH信道位于每一个子帧开始的1、2、3个符号内，具体占用几个符号是按照PCFICH 指示的值来定的。（PCFICH位于每一个子帧的第一个符号内，占用16RE资源），那么PDCCH 信道需要占用多少个符号呢？由于现网中CFI指示是动态自适应调整的，依据厂家eNodeB算法而定，需要考虑在一个TTI中被调度的用户数量（用户数越多，PDCCH承载的DCI越多）、下行无线环境因素（无线线环境越好，所需CCE也越少）。PDCCH信道占用的符号数也是不确定。
首先，PDCCH信道的容量用什么来衡量？大家都知道PDCCH信道是由CCE构成的，一个CCE 包含36（4*9=36）RE资源。一个PDCCH信道中包含的CCE的数量，叫CCE的聚合等级，可以是1、2、4、8个连续的CCE.在一个子帧中，不同的PDCCH信道可以使用不同的CCE聚合等级（n），也就是包含不同数量的RE资源。所以说PDCCH的容量是由CCE的数量决定的。那为什么需要不同的CCE聚合等级呢，一个是要支持不同的DCI格式，提升资源利用率，因为DCI信息量的多少与其格式及信道带宽有着密切的关系。另一个是，适应不同的无线环境。DCI信息量大小与PDCCH 容量的比例表明了编码效率，如果DCI格式固定，越高的聚合等级将提供编码效率越高，越能对抗较差的无线环境。对于较好的无线环境，采用较低的聚合等级将能节约资源。最后，由于控制信息的重要性，更高的聚合等级将能对控制信息提供更强的保护。通常控制信息（如系统消息、寻呼）都是采用聚合等级4或8.而对特定UE的调度就可以用1、2、4、8.
其次，那么PDCCH的容量如何计算？以20MHz信道带宽为例，PDCCH分别占用不同数量的符号可提供的CCE数量如下表：
计算CCE数量的公式：CCE的数量=（总RE数-参考（RS)占用RE数-PCFICH占用RE数-PHICH占用RE数）/36。
最后，知道了CCE数据就不难算出每一个调度周期（TTI）能调度的用户数是多少，因为调度特定UE的CCE最小聚合等级是1，若以20MHz带宽，3个PDCCH符号为例，可调度84个用户（实际可调度的用户数还受其他因素影响）。但现网中PDCCH信道不仅承载用户面资源的分配与调度，控制消息也需要占用PDCCH，上面也提到了控制消息包括系统消息、寻呼消息、PRACH接入响应、上行TPC功控命令等。也就是说实际调度的用户数肯定小于84个（因控制消息的CCE 聚合等级为4或者8）。
PDCCH的容量越大，实际能调度的用户数也就越多，但PDCCH属于控制信道，开销过大将影响实际用户的吞吐率，所以现网中CFI采用自适应算法，可根据需要调度用户数的多少及无线环境调整PDCCH占用符号数的多少，动态调整PDCCH容量，提升资源利用效率。
速率比=数据量/符号数
依照这样公式，要想提高速率比就需要提高高编码方式，一个符号承载更多数据量。
依照无线的情况下，首先就是无线覆盖、性能良好的情况下才能采用更高编码方式。
很好理解， LTE中资源就那么多,
PDCCH 就是控制信息，他多了，用于传输数据的资源自然就少了。
但是控制信息多的好处就是，单位时间内可承载的用户就多了。对于运营商是利好
但是对于单用户个体来讲，用户越多，自己的速度就会降低。对于用户本身来讲网络变差了
根序列索引:
PRACH根序列是采用ZC序列作为根序列（以下简称为ZC根序列），由于每个小区前导序列是由ZC根序列通过循环移位（Ncs，cyclic shift也即零相关区配置）生成，每个小区的前导（Preamble）序列为64个，UE使用的前导序列是随机选择或由eNB分配的，因此为了降低相邻小区之间的前导序列干扰过大就需要正确规划ZC根序列索引。在FDD模式下，ZC根序列索引有838个，Ncs 取值有16种，规划根据小区特性（是否高速小区）给多个小区配置ZC根序列索引和Ncs取值，
从而保证相邻小区间使用该索引生成的前导序列不同。
规划目的是为小区分配ZC根序列索引以保证相邻小区使用该索引生成的前导序列不同，从而降低相邻小区使用相同的前导序列而产生的相互干扰。
ZC根序列索引分配应该遵循以下几个原则：
1、应优先分配高速小区对应的ZC根序列索引，预先留出Logical root number 816-837给高速小区分配。
2、对中低速小区分配对应的ZC根序列，分配Logical root number 0-815。
3、由于ZC根序列索引个数有限，因此如果某待规划区域下的小区超过ZC根序列索引的个数，当ZC根序列索引使用完后，应对ZC根序列索引的使用进行复用，复用规则为当两个小区之间的距离超过一定范围时，两个小区可以复用同一个ZC根序列索引。
高速小区与以中低速小区ZC根序列规划的方法略有区别，下面以中低速小区为例介绍ZC跟序列规划的详细方法：
●? Step1:根据小区半径决定Ncs取值；按小区接入半径10km来考虑，Ncs取值为78；其中Ncs 与小区半径的约束关系为：
Ncs>1.04875（6.67r+Tmd+2）
其中r单位取值为km，Tmd为最大时延扩展，取值单位微秒，目前产品取值为5微秒。
●? Step2: 839/78结果向下取整结果为10，这意味着每个索引可产生10个前导序列，64个前导序列就需要7个根序列索引；
●? Step3:这意味着可供的根序列索引为0,7,14…833共119个可用根序列索引；
●? Step4：根据可用的根序列索引，在所有小区之间进行分配，原理类似于PCI分配方法；
ZC(Zadoff-Chu)序列具有非常好的自相关性和很低的互相关性，这种性能可以被用来产生同步信号，作为对时间和频率的相关运送。LTE系统就采用了ZC序列作为同步的训练序列。
ZC序列可分为两大类，第一类由基础序列经过循环移位产生；第二类利用ZC序列的DFT变换仍然为ZC序列的特性，简化PRACH信号的计算量，先将ZC序列经过DFT变换，再做IFFT变换生成。
PRACH中的前导序列是由Zadoff－Chu序列经过循环移位生成的，它们源自一个或多个Zadoff－Chu 序列的根序列，序列长度为839，PRACH中子载波的间隔为1.25K。一个小区中有64个前导序列，网络侧配置小区内可以使用的前导序列，并通过SIB2中的参数rootSequenceIndex（在0到837之间取值）来广播第一个ZC根序列，对根序列按一定的规则循环移位，生成相应的PRACH前导序列。由于PRACH上行传输的不同步以及不同的传输延迟，相应的循环移位之间需要有足够的间隔，并非所有的循环移位都能够作为正交序列使用。如果可用的循环移位的前导序列数目不够64个，则按一定的规则选择下一个ZC根序列，通过循环移位生成新的PRACH前导序列。
对于高速移动环境下的UE，由于Doppler效应，会破坏ZC序列不同循环移位之间的正交性，此时，LTE中定义了特殊的规则来生成ZC序列的移位。SIB2中的highSpeedFlag来指明小区是否支持UE 高速移动下ZC序列循环移位的选择。
信道容量的计算
§4.2信道容量的计算 这里，我们介绍一般离散信道的信道容量计算方法，根据信道容量的定义，就是在固定信道的条件下，对所有可能的输入概率分布)(x P 求平均互信息的极大值。前面已知()Y X I ;是输入概率分布的上凸函数，所以极大值一定存在。而);(Y X I 是r 个变量 )}(),(),({21r x p x p x p 的多元函数。并且满足1)(1 =∑=r i i x p 。所以可用拉格朗日乘子法来 计算这个条件极值。引入一个函数：∑-=i i x p Y X I )();(λ φ解方程组 0) (] )();([) (=∑?-???i i i i x p x p Y X I x p λ φ 1)(=∑i i x p （4.2.1） 可以先解出达到极值的概率分布和拉格朗日乘子λ的值，然后在解出信道容量C 。因为 ) () (log )()();(11 i i i i i r i s j i y p x y Q x y Q x p Y X I ∑∑=== 而)()()(1 i i r i i i x y Q x p y p ∑== ，所以 e e y p y p i i i i i y p x y Q i x p i x p l o g l o g ))(ln ()(log ) ()()() (==????。 解（4.2.1）式有 0log )()()()()()(log )(111=--∑∑∑===λe y p x y Q x y Q x p y p x y Q x y Q i i i i i r i s j i i i i s j i i （对r i ,,2,1 =都成立） 又因为 )()()(1j k k r k k y p x y Q x p =∑= r i x y Q s j i j ,,2,1,1)(1 ==∑= 所以(4.2.1)式方程组可以转化为 ),,2,1(log ) ()(log )(1r i e y p x y Q x y Q j i j s j i j =+=∑=λ 1)(1 =∑=r i i x p
实验三 信道容量计算
实验三信道容量计算 一、实验目的： 了解对称信道与非对称信道容量的计算方法。 二、实验原理： 信道容量是信息传输率的极限，当信息传输率小于信道容量时，通过信道编码，能够实现几乎无失真的数据传输；当数据分布满足最佳分布时，实现信源与信道的匹配，使得信息传输率能够达到信道容量。本实验利用信道容量的算法，使用计算机完成信道容量的计算。 实验采用迭代算法计算信道容量，即：设DMC的转移概率pyx(i,j)，p(i)是任意给定的一组初始给定输入分布，开始为等概率分布，以后逐次迭代更新p(i)的取值。其所有分量P (i)均不为0。按照如下方法进行操作： 具体方法： 1、计算q(j)=∑ i j i pyx i p) ,( *)(，pyx(i,j)为信道转移概率 2、计算a(i) 先算中间变量d(i)=∑ j j q j i pyx j i pyx) ( /) ,( log( *) ,( 然后，a(i)=exp(d(i)) 3、计算中间变量U=∑ i i p i a)( *)( 4、计算IL=log2(u) 5、计算IU=log2(max(a(i)) 6、当IU-IL>ε（ε为设定的迭代精度）时，进入以下循环，否则输出迭代次数n，信道容量C=IU计算结果，最佳分布p(i)。 ①重新计算p(i)=p(i)*a(i)/U ②计算q(j),方法同1 ③计算a(i)，方法同2 ④计算中间变量U=∑ i i p i a)( *)( ⑤计算IL=log2(u) ⑥计算IU=log2(max(a(i)) ⑦计次变量n=n+1
返回6判断循环条件是否满足。 四、实验内容： 假设离散无记忆二元信道如图所示，编程，完成下列信道容量的计算 2e 1． 令120.1e e p p ==和120.01e e p p ==，先计算出信道转移矩阵，分别计算该对称信道的信道容量和最佳分布，将用程序计算的结果与用对称信道容量计算公式的结果进行比较，并贴到实验报告上。 2． 令10.15e p =，20.1e p =和10.075e p =20.01e p =，分别计算该信道的信道容量和最佳分布； 四、实验要求： 在实验报告中给出源代码，写出信道对应的条件转移矩阵，计算出相应结果。并定性讨论信道容量与信道参数之间的关系。
信息论与编码理论-第3章信道容量-习题解答
第3章 信道容量 习题解答 3-1 设二进制对称信道的转移概率矩阵为2/31/31/32/3?? ???? 解: (1) 若12()3/4,()1/4P a P a ==，求(),(),(|),(|)H X H Y H X Y H Y X 和 (;)I X Y 。 i i 2 i=1 3311 H(X)=p(a )log p(a )log()log()0.8113(/)4444bit -=-?-=∑符号 111121********* j j j=1 32117 p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=43431231125 p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=434312 7755 H(Y)=p(b )log(b )=log()log()0.9799(/) 12121212bit ?+?= ?+?= ---=∑符号 22 i j j i j i j i ,H(Y|X)=p(a ,b )logp(b |a )p(b |a )logp(b |a ) 2211 log()log()0.9183(/) 3333 i j j bit -=-=-?-?=∑∑符号 I(X;Y)=H(Y)H(Y|X)=0.97990.91830.0616(/)bit --=符号 H(X|Y)=H(X)I(X;Y)=0.81130.06160.7497(/bit --=符号) (2)求该信道的信道容量及其达到信道容量时的输入概率分布。 二进制对称信息的信道容量 H(P)=-plog(p)-(1-p)log(1-p) 1122 C =1-H(P)=1+log()+log()=0.0817(bit/) 3333符 BSC 信道达到信道容量时，输入为等概率分布，即：{，} 注意单位
信道及信道容量
第5章 信道及信道容量 教学内容包括：信道模型及信道分类、单符号离散信道、多符号离散信道、多用户信道及连续信道 5．1信道模型及信道分类 教学内容： 1、一般信道的数学模型 2、信道的分类 3、信道容量的定义 1、 一般信道的数学模型 影响信道传输的因素：噪声、干扰。 噪声、干扰：非函数表述、随机性、统计依赖。 信道的全部特性：输入信号、输出信号，以及它们之间的依赖关系。 信道的一般数学模型： 2、 信道的分类 输出随机信号 输入、输出随机变量个数 输入和输出的个数 信道上有无干扰 有无记忆特性 3、信道容量的定义 衡量一个信息传递系统的好坏，有两个主要指标： 图5.1.1 一般信道的数学模型 离散信道、连续信道、半离散或半连续信道 单符号信道和多符号信道 有干扰信道和无干扰信道 有记忆信道和无记忆信道 单用户信道和多用户信道 速度指标 质量指标
速度指标：信息（传输）率R ，即信道中平均每个符号传递的信息量； 质量指标：平均差错率e P ，即对信道输出符号进行译码的平均错误概率； 目标：速度快、错误少，即R 尽量大而e P 尽量小。 信道容量：信息率R 能大到什么程度； )/()()/()();(X Y H Y H Y X H X H Y X I R -=-== 若信道平均传送一个符号所需时间为t 秒，则 ) ;(1 Y X I t R t =（bit/s ） 称t R 为信息（传输）速率。 分析： 对于给定的信道，总存在一个信源（其概率分布为* )(X P ），会使信道的信息率R 达到 最大。 （);(Y X I 是输入概率)(X P 的上凸函数，这意味着);(Y X I 关于)(X P 存在最大值） 每个给定的信道都存在一个最大的信息率，这个最大的信息率定义为该信道的信道容量，记为C ，即 ) ;(max max Y X I R C X X P P ==bit/符号 （5.1.3） 信道容量也可以定义为信道的最大的信息速率，记为 t C ?? ? ???==);(1max max Y X I t R C X X P t P t （bit /s ） （5.1.4） 解释： (1)信道容量C 是信道信息率R 的上限，定量描述了信道（信息的）最大通过能力； (2)使得给定信道的);(Y X I 达到最大值（即信道容量C ）的输入分布，称为最佳输入（概率）分布，记为* )(X P ； (3)信道的);(Y X I 与输入概率分布)(X P 和转移概率分布)/(X Y P 两者有关，但信道容量 C 是信道的固有参数，只与信道转移概率)/(X Y P 有关。 4、意义： 研究信道，其核心问题就是求信道容量和最佳输入分布。根据定义，求信道容量问题就是求平均互信息量);(Y X I 关于输入概率分布)(X P 的最大值问题。一般来说，这是一个很困难的问题，只有对一些特殊信道，如无噪信道等，才能得到解析解，对于一般信道，必须借助于数值算法。
寻呼空口信道容量及信道容量计算
寻呼空口信道容量及FACH 信道 容量计算方法
目录 1寻呼容量计算方法 (2) 1.1现网理论容量计算 (2) 1.2实际网络环境下的容量计算 (3) 2寻呼容量扩容方案 (3) 2.1寻呼拥塞产生的原因 (3) 2.2寻呼容量预警机制 (4) 2.3现网容量评估 (4) 2.4空口寻呼扩容方案 (5) 2.4.1方案原理 (5) 2.4.2目标容量 (6) 3FACH信道容量评估 (7)
1寻呼容量计算方法 首先需要明确寻呼容量的单位是个/时间/小区，也就是说衡量一个RNC支持多大的寻呼量是以小区为标准的，比如某RNC支持的寻呼容量应为XX个/小时/小区或者XX个/秒/小区。 RNC设备支持的理论寻呼量为45万TMSI/小时/小区，实际每小区支持的寻呼容量则取决于空口的寻呼容量配置。 空口寻呼容量配置计算方法如下（以小区为参考单位）： PCH寻呼能力计算公式为：Ntfs×RoundDown[(TBSize-7)/Lue]×Npch/(Nr×Tpbp) IMSI寻呼时, Ntfs×RoundDown[(TBSize-7)/72]×Npch/(Nr×Tpbp) TMSI/PTMSI寻呼时，Ntfs×RoundDown[(TBSize-7)/40]×Npch/(Nr×T pbp) 注：RoundDown为向下取整。 如果空口环境不好，存在大量重传的时候，则上面的公式需要再除以（1+Nr），寻呼容量减半，通常情况下不考虑重传。 1.1现网理论容量计算 除西安网络进行寻呼信道扩容外，现网目前各项空口寻呼信道参数配置如下表： 协议参数说明备注现网配置 Ntfs PCH传输格式中 240bit块的个数(一 个寻呼子信道承载) 传输块个数 一般配置为0、1。Ntf与PCH所在 的SCCPCH的码道数目相关。 1 Tbsize PCH传输块大小240 Npch 每个寻呼块配置的寻 呼子信道数目 协议规定Npch<=8 8 Nr 重复因子相同寻呼的重发次数 1 Tpbp PICH的寻呼周期重复周期/ Tpbp 640ms/320ms 640
信道容量实验报告
湖南大学 信息科学与工程学院 实验报告 实验名称信道容量的迭代算法课程名称信息论与编码 第1页共9页
1.实验目的 （1）进一步熟悉信道容量的迭代算法； （2）学习如何将复杂的公式转化为程序； （3）掌握C 语言数值计算程序的设计和调试技术。 2、实验方法 硬件：pc 机 开发平台：visual c++软件 编程语言：c 语言 3、实验要求 （1）已知：信源符号个数r 、信宿符号个数s 、信道转移概率矩阵P 。 （2）输入：任意的一个信道转移概率矩阵。信源符号个数、信宿符号个数和每 个具体的转移概率在运行时从键盘输入。 （3）输出：最佳信源分布P*，信道容量C 。 4.算法分析 1：procedure CHANNEL CAPACITY(r,s,(ji p )) 2：initialize:信源分布i p =1/r ，相对误差门限σ，C=—∞ 3：repeat 4： 5： 6： C 221 1 log [exp(log )] r s ji ij r j p φ==∑∑ 7：until C C σ ?≤ 8：output P*= ()i r p ,C 9：end procedure 21 21 1 exp(log ) exp(log ) s ji ij j r s ji ij r j p p φφ===∑∑∑i p 1 i ji r i ji i p p p p =∑ij φ
5.程序调试 1、头文件引入出错 f:\visualc++\channel\cpp1.cpp(4) : fatal error C1083: Cannot open include file: 'unistd.h': No such file or directory ————#include
正式实验报告二—信道容量的计算
一、实验目的 1．掌握离散信道的信道容量的计算方法； 2．理解不同类型信道的不同特点与不同的计算方法； 二、实验内容 1．进一步熟悉一般离散信道的信道容量计算方法； 2．进一步复习巩信道性质与实际应用； 3．学习如何将复杂的公式转化为程序。 三、实验仪器、设备 1、计算机－系统最低配置256M内存、P4 CPU； 2、MATLAB编程软件。 四、实现原理 信道容量是信息传输率的极限，当信息传输率小于信道容量时，通过信道编码，能够实现几乎无失真的数据传输；当数据分布满足最佳分布时，实现信源与信道的匹配，使得信息传输率能够达到信道容量。本实验利用信道容量的算法，使用计算机完成信道容量的计算。 实验采用迭代算法计算信道容量，即：设DMC的转移概率pyx(i,j)，p(i)是任意给定的一组初始给定输入分布，开始为等概率分布，以后逐次迭代更新p(i)的取值。其所有分量P (i)均不为0。按照如下方法进行操作： 具体方法： 1、计算q(j)= i j i pyx i p) ,( *)(，pyx(i,j)为信道转移概率 2、计算a(i)
先算中间变量d(i)=∑ j j q j i pyx j i pyx) ( /) ,( log( *) ,( 然后，a(i)=exp(d(i)) 3、计算中间变量U=∑ i i p i a)( *)( 4、计算IL=log2(u) 5、计算IU=log2(max(a(i)) 6、当IU-IL>ε（ε为设定的迭代精度）时，进入以下循环，否则输出迭代次数n，信道容量C=IU计算结果，最佳分布p(i)。 ①重新计算p(i)=p(i)*a(i)/U ②计算q(j),方法同1 ③计算a(i)，方法同2 ④计算中间变量U=∑ i i p i a)( *)( ⑤计算IL=log2(u) ⑥计算IU=log2(max(a(i)) ⑦计次变量n=n+1 返回6判断循环条件是否满足。 五、实验步骤 1、计算非对称信道的信道容量 运行程序
最新第三章-信道容量-习题答案
精品文档 3.1 设信源??? ???=? ?????4.06.0)(21x x X P X 通过一干扰信道，接收符号为Y = { y1, y2 }，信道转移矩阵为??? ? ??????43416165，求： (1) 信源X 中事件x 1和事件x 2分别包含的自信息量； (2) 收到消息y j (j=1,2)后，获得的关于x i (i=1,2)的信息量； (3) 信源X 和信宿Y 的信息熵； (4) 信道疑义度H(X/Y)和噪声熵H(Y/X)； (5) 接收到信息Y 后获得的平均互信息量。 解： 1) bit x p x I bit x p x I 322.14.0log )(log )( 737.06.0log )(log )(22222121=-=-==-=-= 2) bit y p x y p y x I bit y p x y p y x I bit y p x y p y x I bit y p x y p y x I x y p x p x y p x p y p x y p x p x y p x p y p 907.04 .04 /3log )()/(log );( 263.16.04 /1log )()/(log );( 263.14.06 /1log )()/(log );( 474.06.06 /5log )()/(log );(4 .04 3 4.0616.0)/()()/()()(6 .041 4.0656.0)/()()/()()(22222 2221212122212221211121122212122121111===-===-=======?+?=+==?+?=+= 3) symbol bit y p y p Y H symbol bit x p x p X H j j j i i i / 971.010log )4.0log 4.06.0log 6.0()(log )()(/ 971.010log )4.0log 4.06.0log 6.0()(log )()(22=+-=-==+-=-=∑∑ 4) symbol bit Y H X Y H X H Y X H Y X H Y H X Y H X H symbol bit x y p x y p x p X Y H i j i j i j i / 715.0971.0715.0971.0 )()/()()/() /()()/()(/ 715.0 10 log )4 3 log 434.041log 414.061log 616.065log 656.0( ) /(log )/()()/(2=-+=-+=∴+=+=??+?+?+?-=-=∑∑
信道容量及其一般计算方法
实验一信道容量及其一般计算方法 1.实验目的 一般离散信道容量的迭代运算 2.实验要求 （1）理解和掌握信道容量的概念和物理意义 （2）理解一般离散信道容量的迭代算法 （3）采用Matlab编程实现迭代算法 （4）认真填写实验报告。 3.源代码 clc;clear all; //清屏 N = input('输入信源符号X的个数N='); //输入行数 M = input('输出信源符号Y的个数M='); //输入列数 p_yx=zeros(N,M); //程序设计需要信道矩阵初始化为零 fprintf('输入信道矩阵概率\n') for i=1:N //从第一行第一列开始输入 for j=1:M p_yx(i,j)=input('p_yx='); //输入信道矩阵概率 if p_yx(i)<0 //若输出概率小于0则不符合概率分布 error('不符合概率分布') end end end for i=1:N //各行概率累加求和 s(i)=0; for j=1:M s(i)=s(i)+p_yx(i,j); end end for i=1:N //判断是否符合概率分布 if (s(i)<=0.999999||s(i)>=1.000001) //若行相加小于等于0.9999999或者大于等于1.000001 Error //('不符合概率分布') end end b=input('输入迭代精度：'); //输入迭代精度 for i=1:N p(i)=1.0/N; //取初始概率为均匀分布（每行值分别为1/N，）end for j=1:M //计算q(j) q(j)=0; for i=1:N q(j)=q(j)+p(i)*p_yx(i,j); //均匀分布的值乘上矩阵值后+q（j），然后赋值给q（j）实现求和
利用矩阵理论详细推导MIMO信道容量
利用矩阵理论详细推导MIMO 信道容量 摘要 多输入多输出(MIMO)技术被认为是现代通信技术中的重大突破之一，以其能极大增加系统容量与改善无线链路质量的优点而受到了越来越多的重视与关注。通信信道容量是信道进行无失真传输速率的上界，因此研究MIMO 的信道容量具有巨大的指导意义。本文把矩阵理论知识与MIMO 技术信道容量中的应用紧密结合，首先建立了MIMO 信道模型，利用信息论理论和矩阵理论详细推导出MIMO 信道容量。并得出重要结论。 关键词： MIMO ；信道容量；奇异值分解 一、 引言 MIMO Multiple Input-Multiple Output)是指在通信链路的发送端与接收端均使用多个天线元的传输系统,它能够将传统通信系统中存在的多径因素变成对用户通信性能有利的因素,从而成倍地提高业务传输速率。矩阵理论在通信，自动控制等工程领域里应用广泛，而通信的难点在于信道的处理，因此，矩阵理论与无线信道的研究是一个很好的切入点。目前，MIMO 技术的信道容量和空时编码，空时复用等技术都离不开矩阵理论的应用。 二、 利用矩阵理论详细推导MIMO 信道容量 1) MIMO 信道介绍 MIMO 是多输入多输出系统，当发送信号所占用的带宽足够小的时候，信道可以被认为是平坦的， 这样，MIMO 系统的信道用一个R T n n ?的复数矩阵H 描述，H 的子元素,j i h 表示从第(1,2,...)R j j n =根发射天线到第(1,2,...)T i i n =根接收天线之间的空间信道衰落系数[1]。如下图所示： 1112121 22212T T R T R R n n n n n n H h h h h h h h h h ??????=???? ???? (2.1) 每个符号周期内，发送信号可以用一个1T n ?的列向量12[]T T i n x x x x x =??????表示，其中i x 表示 在第i 个天线上发送的数据。同时，用一个1R n ?的列向量12[]R T i n y y y y y =??????表示，其中i y 表示在第i 个天线上发送的数据。对于高斯信道,发射信号的最佳分布也是高斯分布[1]。因此,x 的元素是零均 值独立同分布的高斯变量。发送信号的协方差可以表示为： {}H xx R E xx = (2.2) 发送信号的功率可以表示为 ()xx P tr R = (2.3) 接收信号和噪声可以分别用两个1R n ?的列向量y 和n 表示。其中信道噪声是加性噪声，服从循环对称复高斯分布，并且与发射信号x 不相关，假设n 均值为0，功率为2σ。噪声的协方差为： 2 R H nn n R E nn I σ??==?? (2.4) 通过这样一个线性模型，接收信号可以表示为 y Hx n =+ (2.5)
信息量及信道容量的计算
#include double H1=0,h1=0 ,H2=0,h2=0; for(i=1;i<=n;i++) { for(j=1;j<=n;j++) { q[i-1][j-1]=p[i-1][j-1]*x[i-1]; //cout<<"联合概率"<<"y"< 实验一： MIMO 信道容量计算 实验学时：3 实验类型：（演示、验证、综合、设计、√研究） 实验要求：（√必修、选修） 一、实验目的 通过本实验的学习,理解和掌握信道容量的概念和物理意义；了解多天线系统信道容量的计算方法；采用计算机编程实现经典的注水算法。 二、实验内容 MIMO 信道容量； 注水算法原理； 采用计算机编程实现注水算法。 三、实验组织运行要求 以学生自主训练为主的开放模式组织教学 四、实验条件 （1）微机 （2）MATLAB 编程工具 五、实验原理、方法和手段 MIMO （MIMO,Multiple Input Multiple Output ）技术利用多根天线实现多发多收,充分利用了空间资源,在有限的频谱资源上可以实现高速率和大容量,已成为4G 通信系统以及未来无线通信系统的关键技术之一。 图1平坦衰弱MIMO 信道模型 1．MIMO 信道模型 MIMO 指多输入多输出系统,当发送信号所占用的带宽足够小的时候,信道可以被认为是平坦的,即不考虑频率选择性衰落。平坦衰弱的MIMO 信道可以用一个 R T n n ?的复数矩阵H 描述： 111212122212T T R T R R n n n n n n h h h h h h h h h ?? ? ??? =? ? ??????H （1） 其中T n 为发送端天线数, R n 为接收端天线数,H 的元素 ,j i h 表示从第i 根发射天线到第j 根接收天线之间的空间信道衰落系数。 窄带MIMO 信道模型（如图1所示）可以描述为： =+y Hx n （2） 其中,x 为发送信号；y 为接收信号；n 为加性高斯白噪声。 2．MIMO 信道容量 假设n 服从均值为0,协方差为单位阵的复高斯分布。根据信道容量() max{(;)} p X C I X Y =的定义,可以证明当 () p x 服从高斯分布时,达到MIMO 信道 容量。令x 的协方差矩阵为 x R ,则MIMO 信道容量可表示为： ()() logdet H C +x x R I HR H （3） 第三章离散信道及其信道容量 3．1．1 信道的分类 在信息论中，信道是传输信息的通道，是信息传输系统的重要组成部分之一。信道的分类有： 按照信道输入端或输出端的个数可分为单用户信道和多用户信道。 按照信道输出端有无信号反馈到输入端可分为有反馈信道和无反馈信道。 按照信道的统计参数是否随时间变化可分为时变参数信道和固定参数信道。 按照信道输入／输出信号取值幅度集合以及取值时间集合的离散性和连续性可分为离散信道(数字信道)和波形信道(模拟信道)。 按照信道输入/输出信号取值幅度集合的离散性和连续性(取值时间是离散的)可分为离散信道和连续信道。 按照信道输入/输出信号在取值时刻上是否有依赖关系可分为有记忆信道和无记忆信道。 按照信道输入信号与输出信号之间是否统计依赖关系可分为有噪信道和无噪(无干扰)信道。 3．1．2 离散信道的数字模型 1．一般离散信道(多维离散信道) 一般离散信道输入/输出信号取值幅度和取值时刻都是离散的平稳随机矢量。其数学模型可用离散型概率空间[X，P(y|x)，Y]来描述。其中X=(X1X2…X N)为输入信号，Y= (Y1Y2…Y N)为输出信号。X中X i∈A={a1，a2，…，a r}，Y中Y i∈B={b1，b2，…，b s}。又P(y|x)(x∈X，y∈Y)是信道的传递概率(转移概率)，反映输入和输出信号之间统计依赖关系，并满足 概率空间[X，P(y|x)，Y]也可用图来描述。 2．基本离散信道(单符号离散信道) 单符号离散信道是离散信道中最基本的信道，其信道输入/输出信号都是取值离散的单个随机变量。数学模型是概率空间[X，P(y|x)，Y]，(或[X，P(b j|a i)，Y])，其中X∈A={a1，a2，…，a r}，Y∈B={b1，b2，…，b s)，P(y|x)=P(b j|a i)(i=1，2，…，r；j=1，2，…，s)并满足 概率空间[X，P(y|x)，Y]也可用图来描述，如图3．1所示。 若将传递概率排列成矩阵形式，则称其为传递矩阵(或称信道矩阵)P，即 3．无噪(无干扰信道) 若离散信道[X，P(y|x)，Y]满足 带宽与信道容量与数据传输速率的关系 2008-04-22 10:16:58| 分类：默认分类|举报|字号订阅 数据传输速率的定义 数据传输速率是描述数据传输系统的重要技术指标之一。数据传输速率在数值上等于每秒种传输构成数据代码的二进制比特数，单位为比特/秒(bit/second)，记作bps。对于二进制数据，数据传输速率为： S=1/T(bps) 其中，T为发送每一比特所需要的时间。例如，如果在通信信道上发送一比特0、1信号所需要的时间是，那么信道的数据传输速率为1 000 000bps。 在实际应用中，常用的数据传输速率单位有：kbps、Mbps和Gbps。其中： 1kbps＝10^3 bps 1Mbps＝10^6 bps 1Gbps＝10^9 bps 带宽与数据传输速率 在现代网络技术中，人们总是以“带宽”来表示信道的数据传输速率，“带宽”与“速率”几乎成了同义词。信道带宽与数据传输速率的关系可以奈奎斯特(Nyquist)准则 与香农(Shanon)定律描述。 奈奎斯特准则指出：如果间隔为π/ω(ω=2πf),通过理想通信信道传输窄脉冲信号，则前后码元之间不产生相互窜扰。因此，对于二进制数据信号的最大数据传输速率Rmax与通信信道带宽B（B=f,单位Hz)的关系可以写为： Rmax＝(bps) 对于二进制数据若信道带宽B=f=3000Hz，则最大数据传输速率为6000bps。 奈奎斯特定理描述了有限带宽、无噪声信道的最大数据传输速率与信道带宽的关系。香农定理则描述了有限带宽、有随机热噪声信道的最大传输速率与信道带宽、信噪比之间的关系。 香农定理指出：在有随机热噪声的信道上传输数据信号时，数据传输速率Rmax 与信道带宽B、信噪比S/N的关系为： Rmax＝(1+S/N) 式中，Rmax单位为bps,带宽B单位为Hz，信噪比S/N通常以dB（分贝）数表示。 MIMO系统容量的计算方法 上网时间：2007年11月06日打印版 推荐给同仁 发送查询 用于多输入多输出结构的天线单元会影响无线通信系统的容量并能对抗多径效应。提高性能的一个关键是为系统方案寻找MIMO 优化设计，使得无需增加天线单元，只优化现有天线就能达到目的。 Thaysen等人描述了互方向、位置以及互耦对在无限大地平面上两个相同天线间包络互相关性的影响，为确定包络相关与固定方向上距离的关系以及互耦合同固定距离时天线方向旋转的关系，他们还研究了使用两个彼此靠近，在同一地平面的相同PIFA时的对称和非对称耦合的情况，其结果(使用IE3D仿真软件仿真)阐明了如何确定天线指向与位置来使包络相关最小。研究了两种不同情形：一种是使用平行PIFA，另一种是天线间具有垂直关系，如图1所示(水平距离d的定义使得图1a的情形中，d为正值。)对于平行情况(图1a)，天线间距为10毫米，这时包络相关系数是ρe=0.8，把其中一副天线简单地旋转180度，包络相关系数就降低到ρe=0.4。类似结果对于垂直天线结构(图1b)也能观察到，这时包络相关系数从ρe=0.5下降到ρe=0.25。在垂直结构中，当开路端与馈线垂直时包络相关系数最大。 研究者们发现在平行天线情况下中心频率偏移(|S11|最小)受影响最大，每副天线在相同端都有馈入点，可观察到12%的频偏变化。与单副PIFA 单元相比，另一种情形(两副天线互相垂直情况)变化量低于2%。平行结构的最大包络相关系数是ρe=0.8，当天线彼此交叠垂直时，馈线均在同一端的情况下包络相关系数取得最大值。 此外，可发现互耦与包络相关系数几乎呈指数关系。研究发现，互耦极限为-10dB，在该极限以下，包络相关系数几乎为恒定值，达到ρe=0.15，因此，降低互耦的努力将受限于这个水平。 把天线置于有限平面会影响其性能。图2给出的设计，是按照平面倒F天线(PIFA)的输入阻抗和带宽来优化天线(即改变馈入点跟到地点间的距离，这取决于PIFA在地平面的位置)。对一些性能参数(相关性和带宽)组合优化可选出最佳天线结构。不过，移动电话的外盖、人手、和头部的邻近效应也应包括进分析当中。这样，当把外盖、手、头的影响考虑进来时，最优结构的结果就可能稍有不同。 .. .. ... . . 第3章 信道容量 习题解答 3-1 设二进制对称信道的转移概率矩阵为2/31/31/32/3?? ???? 解: (1) 若12()3/4,()1/4P a P a ==，求(),(),(|),(|)H X H Y H X Y H Y X 和 (;)I X Y 。 i i 2 i=1 3311 H(X)=p(a )log p(a )log()log()0.8113(/)4444bit -=-?-=∑符号 111121********* j j j=1 32117 p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=43431231125 p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=434312 7755 H(Y)=p(b )log(b )=log()log()0.9799(/) 12121212bit ?+?= ?+?= ---=∑符号 22 i j j i j i j i ,H(Y|X)=p(a ,b )logp(b |a )p(b |a )logp(b |a ) 2211 log()log()0.9183(/) 3333 i j j bit -=-=-?-?=∑∑符号 I(X;Y)=H(Y)H(Y|X)=0.97990.91830.0616(/)bit --=符号 H(X|Y)=H(X)I(X;Y)=0.81130.06160.7497(/bit --=符号) (2)求该信道的信道容量及其达到信道容量时的输入概率分布。 二进制对称信息的信道容量 H(P)=-plog(p)-(1-p)log(1-p) 1122 C =1-H(P)=1+log()+log()=0.0817(bit/) 3333符 BSC 信道达到信道容量时，输入为等概率分布，即：{0.5，0.5} 注意单位 实验二一般信道容量迭代算法1.实验目的 一般离散信道容量的迭代运算 2.实验要求 （1）理解和掌握信道容量的概念和物理意义 （2）理解一般离散信道容量的迭代算法 （3）采用Matlab编程实现迭代算法 （4）认真填写实验报告。 3.算法 4.算法流程图 5.代码（要求写出关键语句的解释和运行结果） 6．计算下列信道的信道容量 例一： 0.980.02 0.050.95?????? 例二： 0.60.4 0.010.99?????? 例三： 0.790.160.05 0.050.150.8?????? 7．思考题： 迭代精度指的是什么？它对计算结果的影响？ 3.实验的算法： 1. 初始化信源分布：p i =r 1 ，循环变量k=1，门限△，C （0）=-∞； 2. ∑== r i ji k i ji k i k ij p p p p 1 )()()(φ 3. ∑∑∑===+= r i s j k ij ji s j k ij ji k i p p p 1 1)(1 ) () 1(] log exp[] log exp[φ φ 4. ])log exp(log[1 1 ) () 1(∑∑==+=r i s j k ij ji k p C φ 5. 若 ?>-++) 1() ()1(k k k C C C ，则k=k+1，转第2步 6. 输出P *=()() r k i P 1+和()1+k C ，终止。 4.算法流程图如下： 5.代码如下： 否 是 ()()? ?? ??=+=+????? ?????=∑∑∑i i i i i j i i j i i j i j i a n n C a x p n n C x y p x p x y p x y p a max ln ,1)(ln ,1)/()()/(ln )/(exp 21 ()()ε <+-+n n C n n C ,1,121()n n C C ,11+= ∑= i i i i i i a x p a x p x p )()()( 输入 )()()0(i i x p x p = 结束 实验二计算信道容量 一、实验题目 1、已知：信源符号个数r、信宿符号个数s 、信道转移概率矩阵P。 2、输入：任意的一个信道转移概率矩阵。信源符号个数、信宿符号个数和每个具体的转移概率在运行时从键盘输入。 3、输出：信道容量C。 二、实验目的 1、理解和掌握信道容量的概念和物理意义； 2、理解计算离散信道容量的迭代算法。 三、算法设计 四、程序分析 1、信道容量： ) ()|(log )|()(max );(max C 1010)() (i j i j i q j r i j x P x P y P x y P x y P x P Y X I j j ∑∑-=-=== 2、当正向传输的信道容量和反向传输的信道容量在误差范围内时表示此时信道 稳定，该信道容量即为所求。 3、计算正、反向传输的信道容量的迭代算法公式如下： ])()|(log )|(exp[a i j i j j i i y P x y P x y P ∑= ))(max log(cap_max i i a = )a )P(x log(cap_result i i i ∑= ∑=i i i i i i a x P a x P x P )()()( 五、程序代码 /****************************************************************************** **************** 【名称】：信道容量迭代法 【函数】：计算a[i]函数、计算cap_result 函数、计算cap_max 函数、主函数 【思路】：利用迭代法，使cap_result 初步逼近cap_max ，当误差小于e 时，cap_result 即为 信道容量 ******************************************************************************* ***************/ #include MIMO信道容量计算.docx
信息论与编码[第三章离散信道及其信道容量]山东大学期末考试知识点复习
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