Aufgabe 3.10Z: BSC–Kanalkapazität
Die Kanalkapazität $C$ wurde von Claude $E$. Shannon als die maximale Transinformation definiert, wobei sich die Maximierung allein auf die Quellenstatistik bezieh $$ C = \max_{P_X(X)} \hspace{0.15cm} I(X;Y) \hspace{0.05cm}$$ Beim Binärkanal mit der Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_X(X) = [p_0, p:1]$ ist nur ein Parameter optimierbar, beispielsweise $p_0$. Die Wahrscheinlichkeit für eine $„1”$ ist damit ebenfalls festgelegt: $p_1 = 1 – p_0$
Die obere Grafik (rot hinterlegt) fasst die Ergebnisse für den unsymmetrischen Binärkanal mit $ε_0 = 0.01$ und $ε_1 = 0.2$ zusammen, der im Theorieteil betrachtet wurde. Die Maximierung führt zum Ergebnis $p_0 = 0.55$
$\Rightarrow p_1 = 0.45$, und man erhält für die Kanalkapazität: $$C_{\rm BC} = \hspace{-0.05cm} \max_{P_X(X)} \hspace{0.1cm} I(X;Y) \big |_{p_0 \hspace{0.05cm} = \hspace{0.05cm}0.55} \hspace{0.05cm}=\hspace{0.05cm} 0.5779\,{\rm bit} \hspace{0.05cm}$$
In der unteren Grafik (blaue Hinterlegung) sind die gleichen informationstheoretischen Größen für den symmetrischen Kanal $\Rightarrow$ Binary Symmetric Channel (BSC) mit den Verfälschungswahrscheinlichkeiten $ε1 = ε2 = ε = 0.1$ angegeben, der auch für die Aufgabe A3.9 vorausgesetzt wurde.
In der vorliegenden Aufgabe sollen Sie für das BSC–Kanalmodell (zunächst für $ε = 0.1$)
- die Entropien $H(X)$, $H(Y)$, $H(X|Y)$, $H(Y|X)$ analysieren,
- den Quellenparameter $p_0$ hinsichtlich maximaler Transinformation $I(X; Y)$ optimieren,
- somit die Kanalkapazität $C(ε)$ bestimmen, sowie
- durch Verallgemeinerung eine geschlossene Gleichung für $C(ε)$ angeben.
Hinweis: Die Aufgabe bezieht sich auf die Thematik von Kapitel 3.3
Fragebogen
Musterlösung
