MIMO 模型通道容量公式詳細推導

2022-05-08 18:51:07 字數 1838 閱讀 5006

考慮mimo通道的一般表示式:

$$y= hx +n \qquad (1)$$

其中$$x-h_t \times 1 $$

$$y-h_r \times 1  $$

$$ x,n- i.i.d gaussian distribution$$

同時定義

$$ r_= e[xx^h] $$

$$ r_= e[nn^h] = \sigma ^2 i_$$

$$ r_= e[yy^h]= hr_h^h+ \sigma ^2 i_$$ 

那麼 $p=tr(r_)$ 為發射訊號總功率,$h(y|x)= h(hx+n|x) = h(n|x)= h(n)$ 並且

$$c= \arg max \quad i(x,y)= h(y)-h(n)$$ 

當通道awgn通道時,信源x服從高斯分布時$i(x,y)$取得最大值,此時接收訊號y也服從高斯分布。

(1) 考慮一維連續高斯分布,此時需要計算連續資訊熵 (微分熵), 假設 $x \sim \phi (0, \sigma) = (1/\sqrt ) e^$

可計算得到微分熵 

$$ h(x) = - \int x \ln x dx $$

$$\qquad = - \int \phi [- \frac -ln \sqrt ]dx  $$

$$\qquad = \frac + \frac \ln 2\pi \sigma ^2 $$

$$\qquad = \frac + \frac \ln 2 \pi \sigma ^2$$

$$\qquad = \frac \ln \text + \frac 2 \pi \sigma ^2$$

$$\qquad = \frac \ln 2 \pi \text \sigma ^2$$

(2) 對於n維高斯通道,其中概率密度函式表示式如下

$$ f_x(x_1,,,x_n) = \frac } \text [-\frac (x-\mu )^t \sigma ^(x-\mu)] \qquad (2)$$

假設$x_1,x_2,,,x_n$ 為$i.i.d$分布,即 $\sum = \sigma_x ^2 i_$ 並且 $|\sum| = \prod _^ \sigma ^2 $. (2)式可進一步簡化為

$$f_x(x_1,,,x_n) = \prod _^ \frac }\text ^} = \prod _^ f(x_i)$$

重新計算微分熵可得

$$ h(x)= - \int f_x(x_1,,,x_n) \ln ^ dx_1...dx_n$$

$$ \qquad = - \int f_x(x_1,,,x_n) [-\ln ^}- \frac (x-\mu )^t \sigma ^(x-\mu)]dx_1...dx_n$$

$$ \qquad = \frac \ln ^ + \frac \int _f(x_1)[\int _f(x_2)[.....[\int _f(x_n) \sum _^ \frac )^2}dx_n]dx_]....]dx_1 $$

$$\qquad = \frac \ln ^+ \frac  $$

$$\qquad = \frac \ln ^^n} $$

$$\qquad = \frac \ln ^)^n}$$

將上述結果代入 $c= \arg max \quad i(x,y)= h(y)-h(n)$ 中可得

$$ c = 1/2 \log _ )^|\sigma _y|} -1/2 \log _ )^|\sigma _n|} $$

$$ \qquad =1/2 \log _2 h^t+\sigma ^i_|}i_|}}$$

$$\qquad = 1/2 \log _2 + \frac h^t}|}$$

證明完畢

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