第1章 绪论
信息论的形成与发展
产生背景
- 原始通信方式:烽火通信、信鸽报信等
技术准备
- 从原始方式到电气表征、传输
- 有线通信的发明:电报、电话、电码
无线通信的发明
- 需要解决的问题:如何远距离传输
三极管的发明
- 放大器放大电路
理论准备
- 核心问题:如何提高信道利用率
- 滤波器的发明:频分复用
- 采样定理的提出:时分复用
- 信息测度:确定性观点
体系产生
- 核心问题:远距离传输中的噪声与抗干扰问题
- 引入概率论,描述随机过程,研究随机信号
- 对噪声的研究:S.O.Rice于1944-1945年发表的Mathemetical Analysis of Random Noise
- 控制论观点:N.Wiener于1948年发表的Etrapolation, interpolation and smoothing of stationary times series
- 信息论的最终产生:Shannon于1948年发表的A Mathematical Theory of communication
技术发展
- 核心问题:信源编码与信道编码的具体构造方法及保密通信问题的研究
- 无失真信源编码:提高有效性
- 信道编码:提高可靠性
- 限失真信源编码
- 保密编码:提高安全性(DES, EES, AES)
未来发展
网络信息论的兴起
- 从双路通信,到多元接入信道,到广播信道,再到中继信道(解决高并发、高容量问题)
MIMO技术
- 在不增加带宽的前提下,成倍地提高系统的容量和频谱利用率
协同通信
- 在多用户通信环境中共享天线协同发送
物理层安全途径
- 密码学、物理层安全途径
6G技术
- 基于Shannon信息论及其扩展形式,探讨未来6G移动通信系统性能提升的潜能
参考文献:[1]尤肖虎.Shannon信息论与未来6G技术潜能[J].中国科学:信息科学,2020,50(09):1377-1394.
- 基于Shannon信息论及其扩展形式,探讨未来6G移动通信系统性能提升的潜能
深度学习应用
- 基于信息论,对数据进行特征提取,应用于深度学习人工智能领域
参考文献:[1]李春晓.基于信息论的有监督特征选择算法研究.2022.吉林大学,MA thesis.
- 基于信息论,对数据进行特征提取,应用于深度学习人工智能领域
信息论的研究内容
狭义信息论
- 主要研究信息测度、信道容量、信息率失真函数以及和他们相对应的香农三定理,信源编码,信道编码
广义信息论
- 研究所有与信息有关的领域,如心理学、遗传学、神经生理学、语言学、社会学等
一般信息论
- 主要研究信息传输和处理问题,是广义通信中客观存在的问题的理论提升
通信系统
模型框图
模块作用
信源
- 向系统提供消息的人或机器,消息的“源头”
信道
- 传送物理信号的设施,消息的“传递通道”
干扰源
- 通信系统中干扰的集中反映,干扰的“源头”
密钥源
- 产生密钥的“源头”
信宿
- 接收消息的人或机器,消息的“归宿”
评价指标
- 可靠性
- 有效性
- 安全性
信息论的应用领域
生物学
- 生物信息收集、基因测序、药物设计等
医学
- 把生命系统看作接收和传递信息的调节控制系统
管理科学
- 物流与信息流
经济学
经济学作用于信息领域
- 用经济学的观点研究信息的一般问题
信息论作用于经济学
- 用信息科学的观点和方法重新认识和探讨经济活动的规律