| [ KAIST ] in KIDS 글 쓴 이(By): uriel (조영익) 날 짜 (Date): 2003년 12월 9일 화요일 오전 11시 59분 35초 제 목(Title): Re: [질문] information theory ch. 14는 교수가 그냥 skip 하고 지나간 부분이라 그냥 제 생각을 조금 정리하겠습니다. 이런 경우에 원래 가장 "desireable"한 경우는 p(y1, y2 | x) = p(y1 |x) * p(p2 |x)이 되는 것이겠죠. 이런 경우에 capacity는 C = C1 + C2가 됩니다. (이 maximum의 경우는 y1, y2가 x에 대해 conditionally independent한 경우입니다) 그런데, 어떠한 이유로 이 두 채널 사이에 correlation이 있게 되면 여기서 정의한 것과 같이 p(y2|y1) term이 생기게 되어서 결과적으로 capacity가 줄어들게 되겠죠. (이렇게 된 경우 X -> Y1 -> Y2의 Markov chain이 형성되었습니다) 이러한 것을 "degraded" 되었다고 하는 것 같네요. >Gaussian broadcast channel은 degraded broadcast channel이고 이 경우 >capacity region은 알려져 있다고들 합니다. 아 위의 G.B.C는 송신 >안테나가 1개일 경우이고, 송신 안테나가 다수개로 늘어나면, >nondegraded가 되어 capacity region이 unknown이라고들 말해서, 구체적으로 정확하게 무슨 이야기를 하는지는 파악을 못하긴 했는데, 대충 생각 해 보면 안테나가 여러 개인 경우 이 경우 전체 안테나의 array가 jointly gaussian이 됩니다. (gaussian의 sum이니까요)여기서 capacity의 max 값은 각각의 합이고 (feedback이 없는 경우 capacity의 max 값은 각각이 independent인 경우 각각의 합입니다. memoryless인 경우는 feedback이 있어도 capacity의 max는 각각의 합이고 memory가 있고 feedback이 있는 경우에만 저것보다 커질 수 있다고 알고 있습니다) jointly gaussian의 correlation 값 rho에 따라서 전체의 behavior가 결정 된다는 얘기를 하는 것 같네요. P.S. 이 과목 수요일에 시험인데요.. 흑흑.. |