THONG TIN SO toàn tập giáo trình

CHƯƠNG I KHÁI QUÁT HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐNội dung trình bày:  Lịch sử và xu hướng phát triển của viễn thông  Các chuẩn của Viễn thông  Các dịch vụ Viễn thông  Các khái niệm cơ bản tro

HỌC VIỆN HÀNG KHÔNG VIỆT NAM

BÀI GIẢNG TÓM TẮT:

Ths Nguyễn Trọng Hải

2010

CHƯƠNG I KHÁI QUÁT HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ

Nội dung trình bày:

 Lịch sử và xu hướng phát triển của viễn thông

 Các chuẩn của Viễn thông

 Các dịch vụ Viễn thông

 Các khái niệm cơ bản trong thông tin số

 Mô hình hệ thống thông tin

 Mạng thông tin số

 Các phương thức liên lạc

 Chuyển mạch số

LỊCH SỬ VÀ XU HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA VIỄN THÔNG

Năm 1837: Samuel Morse (1791-1872, American): phát triển hệ thống điện

báo Hệ thống này sử dụng các chấm (dot) và gạch (dash) để biểu diển các

ký tự Đây được xem là hệ thống liên lạc số ra đời sớm nhất.

•Năm 1875: Emile Baudot (1845 -1903, French): đưa ra hệ thống mã mới,

mã Baudot, sử dụng các từ mã có chiều dài bằng 5 để mã hóa các ký tự.

•Năm 1897: Marconi (1874 -1937, Italian): phát triển hệ thống vô tuyến điện

báo đầu tiên, là bước khởi đầu cho sự phát triển của các hệ thống thông tin

vô tuyến.

• Năm 1937: Alec Reeves (1902-1971, English): phát triển kỹ thuật điều chế

xung mã PCM Từ đây, dữ liệu được truyền đi trong hệ thống số không chỉ

là các message, mà có thể là các dạng khác, ví dụ như dạng audio,vv…

• Năm 1948: Shannon (1916-2001, American): thiết lập nên những cơ sở

toán học cho truyền dẫn thông tin Những lý thuyết này là cơ sở quan trọng

cho sự phát triển vượt bậc của các hệ thống thông tin vô tuyến ngày nay

•Năm 1991: hệ thống thông tin di động GSM được ra đời ở châu Âu.

Sơ đồ khối tổng quát của một hệ thống thông tin số :

Chức năng của các khối trong sơ đồ:

 Ngu ồn tin (Information Source): có thể ở dạng tương tự (tiếng nói, âm thanh,

video) hay dạng số (dữ liệu máy tính).

Định dạng dữ liệu (Format): biến đổi dạng dữ liệu của nguồn tin thành các bit

dữ liệu nhị phân.

 Mã hóa ngu ồn (Source Encode): loại bỏ thông tin dư thừa biểu diễn thông tin

truyền đi càng ít bit dữ liệu càng tốt (quá trình nén dữ liệu).

Chức năng của các khối trong sơ đồ (tt):

 Kh ối ghép kênh (Multiplex): kết hợp tín hiệu từ các nguồn khác nhau cho

phép chia sẽ tài nguyên chung một cách hiệu quả.

 Điều chế xung (Pulse Modulate): thực hiện việc định dạng xung dải nền.

 Điều chế thông dải (Bandpass Modulate): ánh xạ chuỗi dữ liệu vào các dạng

sóng tín hiệu để truyền trong môi trường vô tuyến.

 Tr ải phổ (Spectral Spread): thực hiện việc trải rộng phổ tín hiệu giúp chống

ảnh hưởng của can nhiễu, bảo mật, tăng dung lượng hệ thống.

 Đa truy cập (Multiple Access): cơ chế cho phép thực hiện việc chia sẽ môi

trường truyền tin giữa các người dùng trong mạng.

 Phát cao t ần (XMT): bao gồm các khối đổi tần lên, khuếch đại công suất cao

Các đặc điểm đặc trưng của hệ thống thông tin số:

 Tín hi ệu: các dữ liệu được truyền đi (bất kể dạng thức, nguồn gốc hay loại dịch

vụ) đều được chuyển sang các bit dữ liệu nhị phân 0/1.

 Máy phát: truyền đi một dạng sóng từ một tập các dạng sóng (xác định) trong

một khoảng thời gian hữu hạn.

Ví dụ: Hệ thống BPSK: bit 0 : s 0 (t) = cos0 t; 0 t T

bit 1 : s 1 (t) = - cos0 t; 0 t T

Tập dạng sóng ở phía phát: {cos0 t; -cos0 t}

 Máy thu: dựa vào tín hiệu thu được (đã bị thay đổi khi qua kênh truyền), máy

thu phải quyết định dạng sóng nào đã được phát đi  dữ liệu thu được là gì?

Ví dụ: Hệ thống BKSK ở trên:

Máy thu: ??? cos0 t hay -cos0 t đã được truyền đi  dữ liệu 0/1.

 Ch ất lượng hệ thống: được đánh giá thông qua xác suất lỗi bit Pe, hay BER

(Bit Error Rate) Đại lượng này phụ thuộc vào phương pháp điều chế, phương

pháp mã hóa, công suất máy phát, đặc tính kênh truyền,vv…

Những ưu khuyết điểm của hệ thống thông tin số:

 Ưu điểm:

 Tăng khả năng truyền dẫn

 Bảo mật dữ liệu

 Tạp âm không tích lũy

 Các mạch số hoạt động tin cậy

 Giá thành ngày càng giảm

thế hầu hết các

hệ thống tương tự

Mô hình kênh truyền trong các hệ thống thông tin số:

Có 3 mô hình thông dụng:

a Mô hình kênh nhiễu cộng:

Ví dụ: Tín hiệu truyền trong không gian chỉ có tổn hao không gian tự do và ở máy

thu chỉ có ảnh hưởng bởi nhiễu nhiệt.

a Mô hình kênh lọc tuyến tính:

s(t)

n(t)

Mô hình kênh truyền

Đáp ứng xung của kênh

Mô hình kênh truyền trong các hệ thống thông tin số

Ví dụ: Tín hiệu truyền trên kênh thoại truyền thống

c Mô hình kênh khả biến tuyến tính:

Ví dụ: Kênh truyền trong hệ thống thông tin di động

+ r(t) s(t)

n(t)

Kênh lọc khả biến tuyến tính c(t) r t ( )  s t ( ) * ( ) c t  n t ( )

Đáp ứng xung của kênh, thay đổi theo thời gian

CÁC DỊCH VỤ VIỄN THÔNG

Mạng thông tin số cung cấp các dịch vụ sau:

E-mail

TelephoneTV

MÔ HÌNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

MÔ HÌNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

Thi ết bị và hệ thống nhận tin

MÔ HÌNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ

Lọc phổ

Tín

hiệu Lấy mẫu Lượng tử ho á Mã mật

Mã nguồn

Mã hoá

đường truyền

Giải mã Mật Giải mã kênh Mạch so

Sánh và Quyết định

Giải điều chế

- Chuyển đổi tín hiệu tương tự liên tục thành chuỗi các

từ mã biểu diễn bằng các xung điện áp nhị phân

- Chuyển đổỉ từ số sang tương tự (DAC) trong bộ thu Điều xung mã (PCM)

Điều xung mã vi sai (DPCM) Điều xung mã vi sai tự thích nghi (ADPCM)Điều chế Delta (DM)

Điều chế delta tự thích nghi (ADM)

- Thông thương phương pháp được sử dụng phổ biến

Mã hoá nguồn, mã hoá bảo mật và mã điều khiển lỗi:

CODEC có thể có 3 chức năng bổ sung

- Mã hoá nguồn (bên phát) làm giảm số bit nhị phân dư thừa

- Mã bảo mật nhằm bảo vệ thông tin cá nhân của khách hàng

- Mã hoá điểu khiển lỗi bổ sung bit dư thừa vào các luồng bit để sửa sai

- Phần giải mã tiến hành ngược lại

SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ

SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ

Hệ thống ghép kênh theo thời gian (TDM)

(Time Division Multiplex)

Hệ thống ghép tách theo tần số (FDM)

(Frequency Division Multiplex)

Điều biên:

Điều biên xung (PAM) ; Điều biên xung M mức (PAM M mức);

Khoá đóng mở (OOD) tách kết hợp; Khoá đóng mở tách đường bao; Điều biên cầu phương M trạng thái (QAM M trạng thái)

Điều tần:

Khoá dịch pha tần số-tách không kết hợp (FSK tách kết hợp);

Pha liên tục-khoá dịch tần số-tách kết hợp (CP-FSK-CD); Pha liên tục-khoá dịch tần số-tách không kết hợp (CP-FSK-NCD);

Khoá dịch cực tiểu (MSK)

Điều pha:

Khoá dịch pha nhị phân (BPSK)-tách kết hợp ; Khoá dịch pha nhị phân-mã hoá vi sai (DE-BPSK); Khoá dịch pha vi sai (DPSK); khoá dịch pha cầu phương (QPSK); Khoá dịch pha M trạng thái (M-PSK)

SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ

MẠNG THÔNG TIN SỐ

Điện thoại người gọi

Tổng đài nội hạt công ty

Đường dây bên trong văn phòng công ty

Tổng đài chuyển mạch nội hạt

Đoạn dây cuối

Đường dây trung kế đường dàiTrung kế

Tổng đài chuyển mạch đường dài

Tổng đài chuyển mạch đường dài Tổng đài chuyển

mạch nội hạt

MẠNG THÔNG TIN SỐ

Máy tính của người sử dụng

Thiết bị liên lạc máy tính Modem

Nhà cung cấp dịch vụ Internet

Máy chủ

Bộ định tuyến

Bộ định tuyến

Cơ sở dữ liệu

cộng tác và hệ

thống máy tính

Dịch vụ Video

Dịch vụ thoại

Dịch vụ thư nhanh

và dữ liệu

Dịch vụ thư nhanhthông tinDịch vụ

Dịch vụ bảo mật

Điện thoại

Máy tính đa phương tiện

Máy tính

Video tốc độ chậm

Điện thoại

Truyền ảnh tĩnh

Truy cập đa dịch vụ sơ cấp

Chuyển mạch nội hạt

Truy cập đa dịch vụ cơ sở

Mạng thông tin số hiện đại và

CÁC PHƯƠNG THỨC LIÊN LẠC

Đơn công:

Thông tin chỉ được truyền theo một hướng mà không được truyền theo hướng ngược lại

Ví dụ: Dịch vụ truyền hình Bán song công:

Thông tin được truyền đi theo hai hướng nhưng tại một thời điểm chỉ

c một hướng truyền.

Ví dụ: Truyền điện thoại trước kia

Song công:

Thông tin được truyền đi theo

cả hai hướng trong cùng một thời điểm

Ví dụ: Điện thoại ngày nay

Nếu một kết nối đang bị chiếm và một thuê bao muốn sử dụng, sẽ có Tín hiệu báo bận

Đường truyền bận t tí í n hiệu bận

CHƯƠNG II MỘT SỐ KIẾN THỨC TỐN BỔ TRỢ

Nội dung trình bày:

- Lý thuyết xác suất thống kê sử dụng trong

thơng tin số

- Phép biến đổi Fourier cho xác định phổ của

một tín hiệu bất kỳ

1 Tin tức

Nguồn tin là nơi phát ra tin tức Tin tức được phát ra là

một quá trình ngẫu nhiên.

Một bản tin cụ thể là một thể hiện của quá trình ngẫu

nhiên đó.

Tin tức có hai loại:

– Tin tức liên tục– Tin tức rời rạc

Một bản tin liên tục hoàn toàn tương đương với một

bản tin rời rạc qua định lý lấy mẫu shannon

Vì vậy, để đơn giản, ta chỉ xét tin tức rời rạc.

Tin tức

Tất cả các bản tin của một nguồn tin đều được thành

lập từ một bộ ký hiệu (symbol) của nguồn tin đó.

Gọi bộ ký hiệu này là A , và giả sử bộ ký hiệu có m ký

hiệu: a1, a2, …, am Ta có:

A = {ai, i=1 m}

Một bản tin X là dãy các ký hiệu ai được xắp xếp theo

một thứ tự nào đó:

Tin tức

Ví dụ 2: Máy điện thọai di động nhắn tin các tin

tiếng Anh:

– Nguồn tin A gồm các ký hiệu là: a, b, c, …, z, 0, 1, …,

9 và các dấu

• Tức là a1 = “a”, a2= “b”, a3 = “c ”, a26 = “z ”…

– Giả sử nguồn tin này phát ra bản tin:

• X = (di uong cafe)

Bản tin này có: x1 = “d”, x2 = “i”, x3 = “ ”, x4= “u”, …

Tin tức

Đối với người nhận tin, khi đổi chỗ các ký hiệu với

nhau, nội dung tin thay đổi.

Với hệ thống truyền tin, khi đổi chỗ, số lần xuất hiện

của các ký hiệu là không đổi và không ảnh hưởng tới quá trình truyền tin.

Xét trên quan điểm truyền tin, ta chỉ quan tâm tới khả

năng xuất của các ký hiệu trong bản tin mà không quan tâm tới vị trí của từng ký hiệu.

Tin tức

Như vậy, một nguồn tin có thể được mô tả bằng bộ ký

hiệu A={ai, i=1 m} và xác suất xuất hiện các ký hiệu

đó p(ai)

Ký hiệu nguồn: {A, p(ai), i=1 m}

Một phép biến đổi tổng quát trong hệ thống truyền tin

là phép biết đổi từ bộ ký hiệu này sang bộ ký hiệu

khác:

{A, p(ai), i=1 m} -> {B, p(bj), j=1 n}

Tin tức

Ví dụ 1: Phát tín hiệu Morse thực chất là phép biến

– Từ bộ ký hiệu: {‘A’, ‘B’, , ‘Z’, ‘0’, ‘1’, ., ‘9’}

– Sang bộ ký hiệu: {‘.’, ‘_’, ‘ ‘}

Thu tín hiệu Morse là phép biến đổi ngược lại:

– Từ bộ ký hiệu: {‘.’, ‘_’, ‘ ‘}

– Sang bộ ký hiệu:{‘A’, ‘B’, , ‘Z’, ‘0’, ‘1’, ., ‘9’}

– Sang bộ ký hiệu: {‘0’, ‘1’}

Phép giải mã trong cơ cấu biến đổi D/A tín hiệu thoại

là phép biến đổi ngược lại:

– Từ bộ ký hiệu: {‘0’, ‘1’}

– Sang bộ ký hiệu: 256 mức lượng tử

Lượng đo tin tức (lượng tin)

Hệ thống truyền tin chỉ quan tâm tới khả năng xuất

hiện mà không quan tâm tới thứ tự xuất hiện các

của các ký hiệu ai.

Một tin càng ít xuất hiện càng có giá trị

Tin xuất hiện càng nhiều càng ít giá trị

Để đánh giá giá trị của tin, người ta đưa ra khái niệm

lượng đo tin tức ( lượng tin ).

Định nghĩa lượng tin

Lượng tin của một ký hiệu ai là một hàm I(ai), phụ

thuộc vào khả năng xuất hiện của ký hiệu đó:

– Nếu cơ số là e thì thứ nguyên là nat

– Nếu cơ số là 10 thì thứ nguyên là Harley

– Nếu cơ số là 2 thì thứ nguyên là bit

) (

log )

(

1 log )

i

a p

a

Lượng tin riêng

Cho nguồn tin {A,P(ai), i=1 m}

Lượng tin chứa trong mỗi mỗi tin ai được gọi là lượng

tin riêng của tin đó:

) ( log )

(

1 log )

i

a p a

Lượng tin riêng

Ví dụ 1 : Một nguồn tin gồm có bốn ký hiệu (tin) là

{’00’, ’01’, ’10’, ’11’} đẳng xác suất

– Tức là P(a1) = P(a2) = P(a3) = P(a4)=1/4– Vậy I(a1) = I(a2) = I(a3) = I(a4)= log2 1/(1/4)=2 bit

Ví dụ 2 : Một nguồn tin gồm có 8 ký hiệu (tin) là

{’000’, ’001’, …, ’111’} đẳng xác suất

– Tức là P(ai) = 1/8 i=1 8– Vậy I(ai) = log2 1/(1/8)=3 bit i=1 8

Lượng tin tương hỗ

Trong truyền tin, nếu kênh truyền là lý tưởng, ta sẽ

có sự biến đổi lý tưởng từ nguồn {A, p(ai), i=1 n}

sang nguồn {B,p(bi), i=1 n} là 1-1 Tức là:

– Đầu phát phát tin ai có lượng tin I(ai)= -logp(ai)

– Đầu thu thu tin bi có lượng tin I(bi)= -logp(bi)

– Thì I(ai) = I(bi)

Lượng tin tương hỗ

Kênh truyền lý tưởng

Lượng tin tương hỗ

Trong thực tế, các kênh truyền thường xuyên có

nhiễu, làm cho xác suất thu được các tin bi khi phát tin ai giảm xuống.

Phần còn lại sẽ là xác suất thu được các tin bk, k≠ i

và k=1 n

Lượng tin tương hỗ

Như vậy, khi phát đi nhiều tin aj, ta đều có thể nhận

được tin bi với xác suất xuất hiện khác nhau.

Trong các tin aj đó có 1 tin ai đúng là tương ứng với bi

Các tin còn lại do nhiễu tác động mà chuyển thành

bi.

Vấn đề đặt ra là phải xác định được tin ai tương ứng

với bi thu được.

Lượng tin tương hỗ

Kênh truyền có nhiễu

Lượng tin tương hỗ

Vấn đề được giải quyết bằng cách tìm lượng tin của

các tin aj chứa trong tin bi thu được – gọi là lượng

tin tương hỗ giữa aj và bi.

Tin aj nào có lượng tin tương hỗ với bi lớn nhất là tin ai

cần tìm.

Lượng tin tương hỗ

Định nghĩa: Lượng tin tương hỗ giữa aj và bi là lượng

tin về aj chứa trong tin bi

Cách tính: Lượng tin tương hỗ giữa aj và bi là lượng

chứa trong tin aj trừ đi lượng tin còn lại của aj sau

khi đã nhận được tin bi

Ký hiệu: I( aj ; bi )

Lượng tin tương hỗ

Vậy:

I( aj ; bi ) = I( aj) - I( aj / bi )

= log p( aj / bi ) / p( aj ) (1)

Trong đó: I( aj / bi ) là lượng tin có điều kiện, đó là

lượng tin của aj bị tạp nhiễu phá hủy.

Lượng tin tương hỗ

Theo công thức Bayes:

Thay vào (1) ta được:

Vậy:

Trong đó: p(bi/aj) là xác suất nhận được tin bi khi aj được truyền

đi (đặc tính nhiễu của kênh)

 

 n

j P Aj P B Aj

Aj B P Aj P B

Aj P

1 ( ) ( / )

)/()

()

/(

(

) / ( ).

( log ) / (

n

j i j i

j

a p a b P a P

a b P a P b

a I

 

j i i

j

a b P a P

a b P b

a I

1 ( ) ( / )

) / ( log

)

; (

Lượng tin trung bình

Trong thực tế, ta không quan tâm tới lượng tin chứa

trong từng tin đơn lẻ mà quan tâm tới lượng tin chứa

trong một tập hợp tin.

Vì vậy, người ta đưa ra khái niệm lượng tin trung bình

của một nguồn tin.

Định nghĩa: Lượng tin trung bình của một nguồn tin là

tin tức trung bình chứa trong một ký hiệu bất kỳ

của nguồn tin đó

Ký hiệu: I(A)

Lượng tin trung bình

Giả sử có nguồn tin {A,P(ai), i=1 n)}

Lượng tin trung bình được tính:

Thứ nguyên: [bit/ký hiệu]

i

a p a

p A

I

1

) (

1 log ).

( )

(

Lượng tin trung bình

Ví du 1ï: Giả sử có nguồn tin {‘0’,’1’} đẳng xác suất Tìm

lượng tin riêng của từng ký hiệu và lượng tin trung bình của

nguồn

Giải

Lượng riêng của từng tin:

I(‘0’) = I(’1’) = log2 1/(1/2) = 1 [bit]

Lượng tin trung bình của nguồn:

I(X) = p(‘0’).I(‘0’) + p(‘1’).I(‘1’)

= ½.1 + ½.1 = 1 [bit/ký hiệu]

Vậy khi nguồn đẳng xác suất thì lượng tin riêng của từng

tin bằng lượng tin trung bình của nguồn.

Lượng tin trung bình

Ví du 2ï: Giả sử có nguồn tin {‘0’,’1’} với xác suất xuất hiệncác ký hiệu ‘0’ và ‘1’ lần lượt là 0,99 và 0,01 Tìm lượng tin riêng của từng ký hiệu và lượng tin trung bình của nguồn

Giải

I(‘0’) = log2 1/(0,99) = I(‘1’) = log2 1/(0,01) = 6,5 [bit]

I(X) = p(‘0’).I(‘0’) + p(‘1’).I(‘1’)

= 0,99.log21/0,99 + 0,01.log21/0,01

= 0,081 [bit/ký hiệu]

Nhận xét: lượng tin riêng cao của ‘1’ nhưng lượng tin trung bình rất thấp.

Lượng tin tương hỗ trung bình

Tương tự như lượng tin riêng, I(aj;bi)chỉ cho biết lượng

tin của aj chứa trong bi.

Trong thực tế, ta quan tâm tới lượng tin trung bình của

nguồn A chứa trong một tin bất kỳ của nguồn B –

được gọi là lượng tin tương hỗ trung bình

Ký hiệu: I(A;B)

Lượng tin tương hỗ trung bình

Lượng tin tương hỗ trung bình được tính:

 

i m j

i

j i j

i B

b a p b

a p a

p

b a p b a p B

A I

1 1

) / ( log ).

( )

(

) / ( log ).

( )

; (

Lượng tin trung bình có điều kiện:

Khi truyền tin từ nguồn A sang nguồn B, một phần của A bị tạm

nhiễu phá hủy và không tới được B

Để đánh giá mức độ phá hủy này, ta có khái niệm lượng tin

trung bình có điều kiện:

Đây chính là lượng tin trung bình của nguồn A bị mất đi do tạp

nhiễu trong quá trình truyền sang B

Vậy: I(A,B) = I(A) – I(A/B)

A

I

) / (

Độ bất định của nguồn tin

Một thông số cơ bản của tin tức là độ bất định của tin, ký hiệu:

H(ai)Độ bất định của một tin là lượng tin của tin đó nhưng xét tại

thời điểm chưa nhận được tin này

Như vậy, về mặt giá trị:

H(ai) = I(ai) = - log2p(ai) [bit]

Độ bất định của một nguồn tin có giá trị bằng lượng tin trung

bình của nguồn tin đó:

i

a p a

p A

H

1

)(

1log)

()

(

Độ bất định của nguồn tin

Tính chất của độ bất định:

– H(A) ≥ 0– H(A) = 0 khi A có một ký hiệu chắc chắn xuất hiện vàcác ký hiệu còn lại chắc chắn không xuất hiện

– H(A) = H(A)max khi các ký hiệu của nguồn là đẳng xácsuất

Độ bất định đồng thời

Độ bất định đồng thời là độ bất định trung bình của

một cặp (ai,bj) bất kỳ trong phép biến đổi từ nguờn A

i

j i j

i

a p

b a

p b

a p AB

H

) /

( log ).

( )

(

Độ bất định có điều kiện

Độ bất định có điều kiện là độ bất định trung bình của

một ký hiệu ai thuộc tập A khi đã biết một ký hiệu bất

kỳ bj thuộc tập B

Ký hiệu: H(A/B)

A H

) / (

Tốc độ lập tin

Để đánh giá mức độ nhanh chậm của quá trình phát

tin từ một nguồn tin, ta sử dụng khái niệm tốc độ lập

tin của nguồn tin.

Định nghĩa: Tốc độ lập tin của một nguồn tin là lượng

tin mà nguồn tin đó phát ra trong một đơn vị thời

gian.

Tốc độ lập tin

– H(A) là độ bất định của nguồn tin

– I(A) là lượng tin trung bình của nguồn tin

Tốc độ lập tin

Ví du 1ï: Giả sử có nguồn tin {‘0’,’1’} đẳng xác suất Nguồntin này phát ra 64.000 ký hiệu trong một giây Tìm tốc độlập tin của nguồn?

Giải

Lượng tin trung bình của nguồn:

H(A) = p(‘0’).I(‘0’) + p(‘1’).I(‘1’)

= ½.1 + ½.1 = 1 [bit/ký hiệu]

n0 = 64.000 ký hiệu / s

Thông lượng kênh

Định nghĩa: Thông lượng kênh là lượng tin tối đa có

thể đi qua kênh trong một đơn vị thời gian mà không

có lỗi.

Mỗi loại môi trường truyền dẫn khác nhau sẽ có thông

lượng kênh khác nhau

Nói chung, thông lượng kênh thường là rất lớn so với

tốc độ lập tin của nguồn.

Thông lượng kênh

Để sử dụng có hiệu quả kênh truyền, ta cần tăng tốc độ lập tin

của nguồn

Thường có 2 cách:

– Tăng n0: kỹ thuật ghép kênh theo thời gian, sử dụng mã phát hiện lỗi, mã sửa sai (mã chống nhiễu).

– Tăng H(A): các kỹ thuật điều chế số

C > R(A)

R(A)

Ví dụ: Tính lượng tin

Ví dụ : Phép biến đổi A/D tín hiệu thoại: tần số lấy mẫu: Fs = 8khz, lượng tử hóa 256 mức Tính tốc độ lập tin của bộ biến đổi A/D.

Giải :

– n0 = Fs = 8000 mẫu / s– Nguồn đẳng xác suất nên H(A) = I(A) = I(ai) = log2[1/p(ai)] = log2[256)] = log2[28] = 8 bit /mẫu– R(A) = n0 x H(A) = 8000 x 8 = 64000 bit/s

Thoại

N0 = Fs = 8000H(A) = I(A) = 8A/D

8000x8

Voice - stereo

N0 = Fs = 32 KhzH(A) = I(A) = 12

L

Số 32*10^3 * 12*2

R

 Miền thời gian: PCM, DPCM, ADPCM, DM, ADM

 Miền tần số: SBC (Sub- Band Coding)

 Mô hình nguồn: LPC (Linear Predictive Coding)

 Text: Shannon, Fano, Huffman

 Digital: LZW (Lempel-Ziv-Welch)

- Mã hóa Kênh

 Khi có sai đơn: mã khối tuyến tính, mã hamming, mã vòng, …

 Khi có sai chùm: mã tích chập, mã trellis, mã tubor, …

- Điều chế số