Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Авиационный колледж.docx
Скачиваний:
19
Добавлен:
31.08.2019
Размер:
81 Кб
Скачать

Утверждение теоремы

Рассматривая все возможные многоуровневые и многофазные методы шифрования, теорема Шеннона — Хартли утверждает, что пропускная способность канала , означающая теоретическую верхнюю границу скорости передачи данных, которые можно передать с данной средней мощностью сигнала через аналоговый канал связи, подверженный аддитивному белому гауссовскому шуму мощности равна:

Где:

— пропускная способность канала, бит/с;

— полоса пропускания канала, Гц;

— полная мощность сигнала над полосой пропускания, Вт или В²;

— полная шумовая мощность над полосой пропускания, Вт или В²;

— частное от деления отношения сигнала к его шуму (SNR) на гауссовский шум, выраженное как отношение мощностей.

История развития

В течение конца 1920-х гг. Гарри Найквист и Ральф Хартли разработали фундаментальные идеи, связанные с передачей информации, с помощью телеграфа как системы коммуникаций. В то время, это был прорыв, но науки как таковой не существовало. В 1940-х гг., Клод Шеннон ввёл понятие способности канала, которое базировалось на идеях Найквиста и Хартли, а затем сформулировал полную теорию передачи информации.

Критерий Найквиста

В символьном виде:

Где — частота импульса (имп/с), и — полоса пропускания (Гц).

Теоремы Шеннона для канала с шумами

Теоремы Шеннона для канала с шумами (теоремы Шеннона для передачи по каналу с шумами) связывают пропускную способность канала передачи информации и существование кода, который возможно использовать для передачи информации по каналу с ошибкой, стремящейся к нулю (при увеличении длины блока).

Если скорость передачи сообщений меньше пропускной способности канала связи

то существуют коды и методы декодирования такие, что средняя и максимальная вероятности ошибки декодирования стремятся к нулю, когда длина блока стремится к бесконечности.

Если же

то кода, на основе которого можно добиться сколько угодной малой вероятности возникновения ошибки, не существует

Теорема Шеннона — Хартли

В данной теореме определено, что достичь максимальной скорости (бит/с) можно путем увеличения полосы пропускания и мощности сигнала и, в то же время, уменьшения шума.

Теорема Шеннона — Хартли ограничивает информационную скорость (бит/с) для заданной полосы пропускания и отношения «сигнал/шум». Для увеличения скорости необходимо увеличить уровень полезного сигнала, по отношению к уровню шума.

Если бы существовала бесконечная полоса пропускания, бесшумовой аналоговый канал, то можно было бы передать неограниченное количество безошибочных данных по ней за единицу времени. Реальные каналы имеют ограниченные размеры и в них всегда присутствует шум.

Удивительно, но не только ограничения полосы пропускания влияют на количество передаваемой информации. Если мы комбинируем шум и ограничения полосы пропускания, мы действительно видим, что есть предел количества информации, которую можно было передать, даже используя многоуровневые методы кодирования. В канале, который рассматривает теорема Шеннона — Хартли, шум и сигнал дополняют друг друга. Таким образом, приёмник воспринимает сигнал, который равен сумме сигналов, кодирующего нужную информацию и непрерывную случайную, которая представляет шум.

Это дополнение создает неуверенность относительно ценности оригинального сигнала. Если приёмник обладает информацией о вероятности ненужного сигнала, который создает шум, то можно восстановить информацию в оригинальном виде, рассматривая все возможные влияния шумового процесса. В случае теоремы Шеннона — Хартли шум, как таковой, произведен гауссовским процессом с некоторыми отклонениями в канале передачи. Такой канал называют совокупным белым гауссовским шумовым каналом, так как гауссовский шум является частью полезного сигнала. «Белый» подразумевает равное количество шума во всех частотах в пределах полосы пропускания канала. Такой шум может возникнуть при воздействии случайных источников энергии, а также быть связан с ошибками, возникшими при кодировании. Зная о вероятности возникновения гауссовского шума, значительно упрощается определение полезного сигнала