Mạng viễn thông- Lý thuyết thông tin

Chia sẻ: Muay Thai | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:51

Thêm vào BST

Báo xấu

290
lượt xem 32
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Viễn thông là gì? Tiếng Hi Lạp : "tele” - xa; và và Latin, "communicate“ –chia sẻ . Viễn thông là truyền thông cự ly xa. Bản chất của Viễn thông là truyền Thông tin đến 1 hay nhiều người dùng trong bất kỳ dạng nào có thể Có xu hướng nghĩ Viễn thông là điện thoại, mạng máy tính, Internet, truyền hình cáp. Bao gồm phương tiện điện, điện từ, và quang đã được nhắc đến, đồng thời Bao gồm dây dẫn đơn giản, radio, hay dạng khác....

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Mạng viễn thông- Lý thuyết thông tin

Mạng viễn thông - lý thuyết thông tin 1 9/12/2010
Outline • Giới thiệu Mạng viễn thông • Khái niệm cơ bản • Thông tin • Entropy • Mã hóa nguồn 2 9/12/2010
Giới thiệu • Viễn thông là gì? • Tiếng Hi Lạp : "tele” - xa; và và Latin, "communicate“ –chia sẻ . Viễn thông là truyền thông cự ly xa. • Bản chất của Viễn thông là truyền Thông tin đến 1 hay nhiều người dùng trong bất kỳ dạng nào có thể 3 9/12/2010
Viễn thông • Có xu hướng nghĩ Viễn thông là điện thoại, mạng máy tính, Internet, truyền hình cáp. • Bao gồm phương tiện điện, điện từ, và quang đã được nhắc đến, đồng thời Bao gồm dây dẫn đơn giản, radio, hay dạng khác. 4 9/12/2010
Viễn thông thời kỳ đầu • trống và còi • khói/Tín hiệu lửa • ánh sáng khói trống • bồ câu Tower using mirrors bồ câu 5 9/12/2010
Viễn thông phát triển • điện tín (Morse) • điện thoại (Bell) • truyền thông không dây A BTS (Mobile • truyền thông vệ tinh Communication) 6 9/12/2010 VINASAT-1 satellite
Hệ thống truyền thông không dây hệ thống truyền thông di động hệ thống truyền thông dữ liệu Mạng viễn thông Hệ thống truyền thông vệ t hệ thống chuyển mạch hệ thống truyền thông quang hệ thống thoại và truyền hình 7 9/12/2010
• Mạng viễn thông là mạng gồm liên kết và nút mạng viễn thông được sắp xếp để thông tin chuyển từ 1 phần của mạng đến mạng khác qua nhiều kết nối và thông qua chế độ khác nhau. 8 9/12/2010
Mạng viễn thông • Mạng viễn thông được chia thành: Transport thiết bị truyền nhận chuyển mạch Switch hay Exchange hay Central Office (CO) truy nhập thiết bị để truy nhập của thuê bao (truy nhập mạngs AN) Customer thiết bị đầu cuối thuê bao Premises Equipment (CPE) – thiết bị chuyển mạch và thiết bị truyền nhận cùng nhau hình thành mạng lõi – thiết bị đầu cuối hướng khách hàng kết nối đến mạng lõi thông qua truy nhập mạng • truyền tải và chuyển mạch là 2 chức năng cơ bản để truyền tải Thông tin người dùng. 9 9/12/2010
AN N T SIEMENS NIXDORF Transport AN AN N N T T SIEMENS SIEMENS NIXDORF NIXDORF truy nhập mạng (AN) với đầu cuối thuê bao AN (CPE) Exchange N T SIEMENS NIXDORF truyền tải kênh truyền(trao đổi liên kết kết nối): • trung kế để truyềnThông tin người dùng 10 9/12/2010 • tín hiệu kết nối để truyền thông tin điều khiển
Khái niệm cơ bản • sơ đồ khối của hệ thống truyền thông số mã hóa kênh nguồn mã hóa bộ đi ều kênh truyền nguồn chế truyền nhiễu bộ giải đích bộ giải bộ giải điều mã mã kênh chế nguồn 11 9/12/2010
lý thuyết thông tin? • lý thuyết thông tin cung cấp cách đo lường của nguồn Thông tin, dung lương thông tin của một kênh truyền • mã hóa là phương tiện tối ưu hóa dung lượng kênh truyền để lưu chuyển Thông tin • lý thuyết mã hóa của Shannon: “Nếu tốc độ của Thông tin từ nguồn ko vượt quá dung lượng của kênh truyền thông tin, thì tồn tại kỹ thuật mã hóa mà Thông tin được phát qua kênh truyền với xác suất lỗi nhỏ, bất chấp sự tồn tại của lỗi” 12 9/12/2010
đo lường Thông tin • lý thuyết thông tin: bao nhiêu Thông tin – … chứa trong tín hiệu? – … hệ thống phát sinh? – … một kênh truyền truyền tải? • Thông tin là 1 dạng hàng hóa sản xuất bởi nguồn để đến vài người dùng ở đích • Ví dụ : Barcelona vs GĐT-LA 13 9/12/2010
đo lường Thông tin • 3 kết quả: thắng, hòa, thua Cases sự kiệns Thông tin khả năng ≈1, chắc chắn 1 Barca thắng không có Thông tin 2 Barca hòa với Thông tin nhiều hơn Tương đối thấp GĐT-LA 3 Barca thua Lượng Thông tin lớn Xác suất thấp xuất hiện trong tình huống đặc biệt • Sự kiện càng ít khả năng, càng chưa nhiều thông tin • Thông tin định nghĩa toán học như thế nào? 14 9/12/2010 i
Thông tin • xj là sự kiện với p(xj) là khả năng của sự kiện xj được chọn để truyền dẫn • Nếu xj xảy ra 1 I ( x j ) = log a = − log a p( x j ) (1) p( x j ) đơn vị của Thông tin I(xj) được gọi self-information I(xj)≥0 0≤ p(xj)≤1 for I(xj)→0 for p(xj)→1 I(xj)>I(xi) for p(xj)
Thông tin • cơ số của logarithm – 10 → đo lường của Thông tin là hartley – e → đo lường của Thông tin là nat – 2 → đo lường của Thông tin là bit • Ví dụ : thí nghiệm ngẫu nhiên với 16 kết quả tương đương: – Thông tin tương ứng với mỗi kết quả : • I(xj)=-log2(1/16)=log216=4 bits – Thông tin là lớn hơn1 bit,do khả năng của mỗi kết quả là ít hơn ½. 16 9/12/2010
Entropy và Thông tin tốc độ • xem xét nguồn Thông tin phát 1 chuỗi symbols từ tập X={x1,x2..,xM} • mỗi symbol xi được xem như 1 thông tin với khả năng p(xi) và self-informationI(xi) • Nguồn có tốc độ trung bình r symbols/sec • Nguồn ko bộ nhớ gián đoạn • Lượng Thông tin cung cấp bởi nguồn trong khoảng tùy ý symbol là biến X gián đoạn ngẫu nhiên . • Thông tin trung bình mỗi symbol là n : M H( X ) = E{I (x j )}= −∑ p(x j ) log2 p(x j ) (2) bit/symbo j =1 • Entropy = Thông tin = sự ko chắc chắn • Nếu tín hiệu là hoàn toàn dự đoán được, nó có 0 entropy và không có Thông tin • Entropy = số trung bình bits yêu cầu để truyền tải tín hiệu 17 9/12/2010
Ví dụ • biến ngẫu nhiên với phân bố chính tắc qua 32 kết quả – H(X) = - ∑ (1/32).log(1/32) = log 32 = 5 – # bits yêu cầu = log 32 = 5 bits! – do đó H(X) = số bits yêu cầu để đại diện sự kiện ngẫu nhiên • Bao nhiêu bits là cần thiết : – kết quả của thảy đồng xu – “ngày mai là Thứ 5 ” 18 9/12/2010
Entropy • giá trị của H(X) từ 1 nguồn phụ thuộc vào xác suất symbol p(xi) và M • Tuy nhiên , 0 ≤ H( X ) ≤ log2 M (3) • Biên thấp tương xứng đến không có sự ko chắc chắn • biên trên tương xứng đến sự ko chắc chắn lớn nhất, xảy ra khi mỗi symbol là tương đương có thể xảy ra • chứng minh của sư không cân bằng được thể hiện trong [2] Chapter 15 19 9/12/2010
chứng 0minhX ) ≤ log M ≤ H( 2 • Biên thấp với tùy ý M dễ dàng chứng minh, ghi nhớ là a.log(a)→0 as a→0 • chứng minh của biên trên là phức tạp hơn H ( X ) = −∑ p ( x). log p ( x) ≤ log 2 M X M = −∑ p ( xi ). log p ( xi ) ≤ log 2 M i =1 • Dựa vào bất đẳng thức ln a ≤ (a-1) 20 9/12/2010