10.14489/vkit.2018.08.pp.036-045

DOI: 10.14489/vkit.2018.08.pp.036-045

Синюк А. Д., Остроумов О. А.
ИНФОРМАЦИОННАЯ ЕМКОСТЬ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ДИСКРЕТНОГО ШИРОКОВЕЩАТЕЛЬНОГО КАНАЛА СВЯЗИ
(c. 36-45)

Аннотация. Посредством доказательства ряда теорем определены условия максимизации общей информации, а также установлено, что информационная емкость канала равна средней совместной информации при равномерном распределении на его входе. Введено понятие неопределенности, связанное с оценкой информации, необходимой на выходах относительно входа широковещательного канала (ШВК) после передачи одного канального символа. Для исследуемого канала выполнена доказательная уточняющая корректировка теоретико-информационного неравенства Файнстейна, необходимого для доказательства прямой теоремы кодирования. Полученные результаты углубляют известные исследования различных моделей ШВК и необходимы для доказательства обратной и прямой теорем кодирования канала, с помощью которых можно получить точные значения показателей эффективности передачи общей информации ШВК для оценки потенциальных возможностей синтезируемых систем связи.

Ключевые слова: широковещательный канал связи; пропускная способность; совместная информация; информационной емкость; неопределенность широковещательного канала; уточнение неравенства Файнстейна.

Sinyuk A. D., Ostroumov O. A.
INFORMATION CAPACITY AND DISCRETE BROADCAST CHANNEL UNCERTAINTY
(pp. 36-45)

Abstract. The article continues the investigations series of discrete broadcast channels traffic capacity. The general information maximizing conditions are defined in this work by means of some theorems proving. It is also defined that the channel information capacity is equal to the average mutual information at equal distribution at its input. The uncertainty concept is introduced, which is connected with information evaluation necessary at outputs respectively broadcast channel input after one channel symbol transmission. The probatory refining correcting of theoretic information Finestein inequality necessary for direct coding theorem proving is fulfilled for the investigated channel. The received results are necessary for the proving of direct and converse channel coding theorem by means of which it is possible to get the indexes accurate values of broadcast channel general information transmission effectiveness for the synthesized communication systems capabilities evaluation.

Keywords: Broadcast channel; Transmission capacity; Joint information; Information capacity; Broadcast channel uncertainty; Finestein inequality detailing.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

А. Д. Синюк, О. А. Остроумов (Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С. М. Буденного, Санкт-Петербург, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

A. D. Sinyuk, O. A. Ostroumov (S. M. Budenny Military Academy of Communication, Saint-Petersburg, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Bergmans P. P. Random Coding Theorems for Broadcast Channels with Degraded Components // IEEE Transactions on Information Theory. 1973. V. IT-15. Р. 197 – 207.
2. Nair Ch., Gamal A. El. The Capacity Region of a Class of 3-Receiver Broadcast Channels with Degraded Message Sets // IEEE Transactions on Information Theory. 2009. V. 55, Is. 10. Р. 4479 – 4493. doi: 10.1109/ISIT.2008.4595279
3. Liang Y., Kramer G. Rate Regions for Relay Broadcast Channels // IEEE Transactions on Information Theory. 2007. V. 53, Is. 10. Р. 3517 – 3535.
4. Yu W., Cioffi J. M. Sum Capacity of Gaussian Vector Broadcast Channels // IEEE Transactions on Information Theory. 2004. V. 50, Is. 9. Р. 1875 – 1892.
5. Gohary R. H., Davidson T. N. The Capacity Region of a Product of Two Unmatched Physically Degraded Gaussian Broadcast Channels with Three Individual Messages and a Common Message // IEEE Transactions on Information Theory. 2013. V. 59, Is. 1. Р. 76 – 103.
6. Синюк А. Д., Остроумов О. А. Постановка задачи кодирования общей информации широковещательного канала // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2017. № 1. С. 16 – 20. doi: 10.14489/vkit.2017.01.pp.016-020
7. Синюк А. Д., Остроумов О. А. Теоретико-информационная модель передачи общей информации широковещательного канала // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2017. № 11. С. 29 – 36. doi: 10.14489/vkit.2017.11.pp.029-036
8. Колесник В. Д., Полтырев Г. Ш. Курс теории информации. М.: Наука, 1982. 416 с.
9. Sklar B. Digital Communications: Fundamentals and Applications / University of California. Los Angeles. 2007. 1104 p.

Eng

1. Bergmans P. P. (1973). Random Coding Theorems for Broadcast Channels with Degraded Components. IEEE Transactions on Information Theory, V. IT-15, pp. 197-207.
2. Nair Ch., Gamal A. El. (2009). The Capacity Region of a Class of 3-Receiver Broadcast Channels with Degraded Message Sets. IEEE Transactions on Information Theory, 55, pp. 4479-4493. doi: 10.1109/ISIT. 2008.4595279
3. Liang Y., Kramer G. (2007). Rate Regions for Relay Broadcast Channels. IEEE Transactions on Information Theory, 53, pp. 3517-3535.
4. Yu W., Cioffi J. M. (2004). Sum Capacity of Gaussian Vector Broadcast Channels. IEEE Transactions on Information Theory, 50, pp. 1875-1892.
5. Gohary R. H., Davidson T. N. (2013). The Capacity Region of a Product of Two Unmatched Physically Degraded Gaussian Broadcast Channels with Three Individual Messages and a Common Message. IEEE Transactions on Information Theory, 59, pp. 76-103.
6. Sinyuk A. D., Ostroumov O. A. (2017). Setting of the task of encoding general information of a broadcast communication channel. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, (1), pp. 16-20. doi: 10.14489/ vkit.2017.01.pp.016-020 [in Russian language]
7. Sinyuk A. D., Ostroumov O. A. (2017). The theory-information model of transmission of general information of a broadcasting channel. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, (11), pp. 29- 36. doi: 10.14489/vkit.2017.11.pp.029-036 [in Russian language]
8. Kolesnik V. D., Poltyrev G. Sh. (1982). Course of information theory. Moscow: Nauka. [in Russian language]
9. Sklar B. (2007). Digital Communications: Fundamentals and Applications. University of California. Los Angeles.

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/vkit.2018.08.pp.036-045

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/vkit.2018.08.pp.036-045

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

Please specify the article DOI in the order comments.