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模型Model

信道码

Channel code

把消息映为信道输入码字并从带噪输出恢复消息的编码—译码对。

形式陈述 ​

在给定离散无记忆信道的输入、输出字母表 X,Y 上,一个长度 n≥1、消息数 M≥1(均为整数)的信道码含编码器 f:[M]→Xn 与译码器 g:Yn→[M]。本页取 R=(1/n)log2⁡M,单位为 bit/次信道使用。令 Pe(m)=Pr[g(Yn)≠m∣Xn=f(m)],则均匀消息的平均错误为 P¯e=M−1∑mPe(m),最大错误为 Pe,max=maxmPe(m)。前者允许少数消息特别难译,后者逐消息保证可靠性。可靠通信要求存在码序列使 n→∞ 时错误趋零,且约定功率、成本或字母限制。

若要求每个支持点都严格无错,就不能删去任何正概率坏输出。混淆图把共享可能输出的输入连边,一次零错误码恰是图的独立集;长块码还需在相应图幂中检查,而不是仅让上述错误概率逐渐变小。

只规定码字集合的组合块码 ​

经典距离界还使用组合块码这一接口:取整数 n≥1、大小为整数 q≥2 的有限字母表 Σ,以及非空码字集合 C⊆Σn。它只规定哪些等长词合法,尚未指定随机信道或译码器。其 q 元码率为 Rq=n−1logq⁡|C|,换成每个符号所承载的 bit 数则为 Rqlog2⁡q;最小距离按Hamming 距离在不同码字对中取最小值,通常须有 |C|≥2 才这样定义。

给 C 固定一个编号,就得到双射 f:[|C|]→C,再接包含映射 C↪Σn,便是一个单射编码器。例如 C={00,11} 可把两条消息分别映到这两个词。但收到 01 后输出哪条消息,码本本身并未决定;最坏替换错误可配最近邻或列表译码,概率错误则须另给信道及相应判决规则。选定输入字母表为 Σ 的信道、输出字母表与译码器后,才得到前面的编码—译码对。反过来,编码器的像总是码本,但若编码器有碰撞,像的大小会小于消息数。

线性码、Reed–Solomon 码及经典距离界在谈集合包含、子空间和码字数时使用这个组合接口。它们的距离保证不需要先选一个离散无记忆信道,也不自动给出高效译码器或某个信道上的错误概率。

直觉

信道码把消息映射为加入结构和冗余的更长码字,通过在码字集合中留出几何距离,使不同消息经过噪声后仍能在输出空间中分开。编码率衡量有效信息占用,最小距离决定可检测或纠正的错误数;冗余越多通常越稳健,却降低速率。解码根据接收词选择最可能或最近的码字,而信道模型决定“最近”的度量是否合适。

信道码的编码传输译码链
例子与边界

三重重复码把 bit 0,1 分别编码为 000,111,码率 1/3、最小 Hamming 距离 3,可纠正任意一位翻转。若收到 101,它与 111 的距离为 1、与 000 的距离为 2,所以最近邻解码为 1。随机码证明存在性不等于给出高效编码与译码;平均错误小也不自动保证每个消息的错误都小,通常可通过 expurgation 转换,但会损失少量码字。

在翻转概率 p=0.1 的独立二元对称信道上,多数译码失败当且仅当至少两位翻转,故

Pe=(32)p2(1−p)+p3=3p2−2p3=0.028.

与不编码的错误率 0.1 比,可靠性提高,但传一 bit 需三次信道使用。若三位总是一起翻转,错误率仍为 0.1,所以距离保证与随机错误率不是同一指标。

平均错误转最大错误也可具体计算:若 P¯e≤ε,错误率超过 2ε 的消息不可能占一半以上。保留其余至少 M/2 个消息,最大错误不超过 2ε,码率损失至多 1/n bit/次使用。

删消息还要修改译码器:保留原译码器对保留消息的所有判决区;若原来输出已删消息,就改为任一固定的保留消息,再重新编号。这样输出仍属于新的消息集合,保留消息原本判对的事件不会丢失,条件错误不会增加。随机抽码允许重复码字;但若删码后最大错误小于 1/2,两条保留消息不可能共用码字,因为相同输出分布下两者的成功概率之和至多为 1。

这个删码论证针对单用户。两个发送者分别编码时,合法消息集合须保留笛卡尔积结构;从消息对中删去少数坏点,不保证剩下足够大的消息矩形。因此多用户的平均错误与最大错误必须分别指定。

最小距离 d 只能保证唯一纠正至多 ⌊(d−1)/2⌋ 个任意错误;列表译码允许输出至多 L 个候选,可以越过这个半径,但小列表与高效找到完整列表是两项不同要求。码率高并不单独代表好码,还需在给定信道和块长下考察错误概率、列表大小与译码复杂度。

推论与应用

信道码支撑数字通信、存储和网络传输,并把容量定义转化为可达码率问题。Hamming 距离提供码字几何,线性码用子空间结构简化编码译码;Singleton 界给出码大小的普适上界,Gilbert–Varshamov 界则给出存在性下界,二者方向不能互换。信道编码定理说明存在速率接近容量的码族,Reed–Solomon、LDPC、polar code 则实现不同错误模型和复杂度权衡。

“通信”在这里指码字经过带噪信道,码率按块长计算;通信复杂度则假设参与者各持私有输入、本地计算免费,并计算为求函数而交换的 bit。两者都研究可靠传递,却不能把信道容量直接当作函数通信复杂度。若接收者只读受损码字的少数坐标,问题又分成测试与恢复两个目标。局部译码/纠错恢复指定消息位或码字符号,局部可测试码只判断接收词是否属于码或远离码;后者的少量查询不会给出完整译码器。

参考资料
  • Venkatesan Guruswami, Algorithmic Results in List Decoding, 2007,§2.1:有限码本、编码映射、码率与线性码。

  • Thomas M. Cover and Joy A. Thomas, Elements of Information Theory, 2nd ed., Wiley, 2006,Chs. 2–8。

  • Claude E. Shannon, “A Mathematical Theory of Communication,” Bell System Technical Journal 27, 1948,Parts I–II。

  • MIT 6.02, Coping with Bit Errors Using Error Correction Codes, 2011, §§6.2–6.3(重复码误码概率和距离保证)。

关系图谱28 个相邻概念 · 3 类关系

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