Informationstheorie/AWGN–Kanalkapazität bei wertkontinuierlichem Eingang

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Transinformation zwischen wertkontinuierlichen Zufallsgrößen

Im Kapitel  Informationstheoretisches Modell der Digitalsignalübertragung  wurde die  Transinformation  (englisch:  Mutual Information)  zwischen den beiden wertdiskreten Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  unter anderem in folgender Form angegeben:

$$I(X;Y) = \hspace{-0.4cm} \sum_{(x,\hspace{0.05cm} y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp}\hspace{0.05cm} (P_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.8cm} P_{XY}(x, y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} \frac{ P_{XY}(x, y)}{P_{X}(x) \cdot P_{Y}(y)} \hspace{0.05cm}.$$

Diese Gleichung entspricht gleichzeitig der  Kullback–Leibler–Distanz  (kurz KLD) zwischen der Verbundwahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{XY}$  und dem Produkt der beiden Einzelwahrscheinlichkeitsfunktionen  $P_X$  und  $P_Y$ :

$$I(X;Y) = D(P_{XY} \hspace{0.05cm} || \hspace{0.05cm}P_{X} \cdot P_{Y}) \hspace{0.05cm}.$$

Um daraus die Transinformation  $I(X; Y)$  zwischen zwei wertkontinuierlichen Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  abzuleiten, geht man wie folgt vor, wobei Hochkommata auf eine quantisierte Größe hinweisen:

• Man quantisiert die Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  $($mit den Quantisierungsintervallen  ${\it Δ}x$  und  ${\it Δ}y)$  und erhält so die Wahrscheinlichkeitsfunktionen  $P_{X\hspace{0.01cm}′}$  und  $P_{Y\hspace{0.01cm}′}$.
• Die „Vektoren”  $P_{X\hspace{0.01cm}′}$  und  $P_{Y\hspace{0.01cm}′}$  werden nach den Grenzübergängen  ${\it Δ}x → 0,  {\it Δ}y → 0$  unendlich lang, und auch die Verbund–PMF  $P_{X\hspace{0.01cm}′\hspace{0.08cm}Y\hspace{0.01cm}′}$  ist dann in der Fläche unendlich weit ausgedehnt.
• Durch diese Grenzübergänge ergeben sich die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen der kontinuierlichen Zufallsgrößen entsprechend den folgenden Gleichungen:

$$f_X(x_{\mu}) = \frac{P_{X\hspace{0.01cm}'}(x_{\mu})}{\it \Delta_x} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.3cm}f_Y(y_{\mu}) = \frac{P_{Y\hspace{0.01cm}'}(y_{\mu})}{\it \Delta_y} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.3cm}f_{XY}(x_{\mu}\hspace{0.05cm}, y_{\mu}) = \frac{P_{X\hspace{0.01cm}'\hspace{0.03cm}Y\hspace{0.01cm}'}(x_{\mu}\hspace{0.05cm}, y_{\mu})} {{\it \Delta_x} \cdot {\it \Delta_y}} \hspace{0.05cm}.$$

• Aus der Doppelsumme in der obigen Gleichung wird nach der Umbenennung  $Δx → {\rm d}x$  bzw.  $Δy → {\rm d}y$  die für wertkontinuierliche Zufallsgrößen gültige Gleichung:

$$I(X;Y) = \hspace{0.2cm} \int \hspace{-0.9cm} \int\limits_{\hspace{-0.4cm}(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} \hspace{0.03cm} (\hspace{-0.03cm}f_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} f_{XY}(x, y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} \frac{ f_{XY}(x, y) } {f_{X}(x) \cdot f_{Y}(y)} \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.15cm}{\rm d}y \hspace{0.05cm}.$$

$\text{Fazit:}$  Durch Aufspaltung dieses Doppelintegrals lässt sich für die Transinformation auch schreiben:

$$I(X;Y) = h(X) + h(Y) - h(XY)\hspace{0.05cm}.$$

Verwendet ist hierbei die differentielle Verbund–Entropie

$$h(XY) = -\hspace{0.2cm} \int \hspace{-0.9cm} \int\limits_{\hspace{-0.4cm}(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} \hspace{0.03cm} (\hspace{-0.03cm}f_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} f_{XY}(x, y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} \big[f_{XY}(x, y) \big] \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.15cm}{\rm d}y$$

sowie die beiden differentiellen Einzel–Entropien

$$h(X) = -\hspace{-0.7cm} \int\limits_{x \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}\hspace{0.03cm} (\hspace{-0.03cm}f_X)} \hspace{-0.35cm} f_X(x) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} \big[f_X(x)\big] \hspace{0.1cm}{\rm d}x \hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm} h(Y) = -\hspace{-0.7cm} \int\limits_{y \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}\hspace{0.03cm} (\hspace{-0.03cm}f_Y)} \hspace{-0.35cm} f_Y(y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} \big[f_Y(y)\big] \hspace{0.1cm}{\rm d}y \hspace{0.05cm}.$$

Zur Äquivokation und Irrelevanz

Wir gehen weiter von der wertkontinuierlichen Transinformationsgleichung  $I(X;Y) = h(X) + h(Y) - h(XY)$  aus.  Diese Darstellung findet sich auch im folgenden Schaubild (linke Grafik).

Darstellung der Transinformation für wertkontinuierliche Zufallsgrößen

Daraus erkennt man, dass die Transinformation auch noch wie folgt dargestellt werden kann:

$$I(X;Y) = h(Y) - h(Y \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} X) =h(X) - h(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Y)\hspace{0.05cm}.$$

Diese fundamentalen informationstheoretischen Zusammenhänge kann man auch aus der rechten Grafik ablesen. 

Diese gerichtete Darstellung ist für Nachrichtenübertragungssysteme besonders geeignet.

Die abfließende bzw. zufließende differentielle Entropie kennzeichnen

• die  Äquivokation  (englisch:  Equivocation):

$$h(X \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} Y) =\hspace{0.2cm} -\int \hspace{-0.9cm} \int\limits_{\hspace{-0.4cm}(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp}\hspace{0.03cm} (\hspace{-0.03cm}f_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} f_{XY}(x, y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} \big [{f_{\hspace{0.03cm}X \mid \hspace{0.03cm} Y} (x \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} y)} \big] \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.15cm}{\rm d}y\hspace{0.05cm},$$

• die  Irrelevanz  (englisch:  Irrelevance):

$$h(Y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} X) =\hspace{0.2cm}- \int \hspace{-0.9cm} \int\limits_{\hspace{-0.4cm}(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp}\hspace{0.03cm} (\hspace{-0.03cm}f_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} f_{XY}(x, y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} \big [{f_{\hspace{0.03cm}Y \mid \hspace{0.03cm} X} (y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} x)} \big] \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.15cm}{\rm d}y\hspace{0.05cm}.$$

Auf die Bedeutung dieser beiden informationstheoretischen Größen wird in der  Aufgabe 4.5Z  noch genauer eingegangen.

Vergleicht man die grafischen Darstellungen der Transinformation bei

• wertdiskreten Zufallsgrößen im Abschnitt  Informationstheoretisches Modell der Digitalsignalübertragung  und
• wertkontinuierlichen Zufallsgrößen entsprechend obigem Schaubild,

so erkennt man als einziges Unterscheidungsmerkmal, dass jedes „groß $H$”  (Entropie; größer/gleich Null)  durch ein „klein $h$”  (differentielle Entropie, kann positiv, negativ oder Null sein)  ersetzt wurde.

• Ansonsten ist die Transinformation in beiden Darstellungen gleich und es gilt stets  $I(X; Y) ≥ 0$.
• Im Folgenden verwenden wir meist den  Logarithmus dualis   ⇒   $\log_2$  und erhalten somit die Transinformation in „bit”.

Transinformationsberechnung bei additiver Störung

Wir betrachten nun ein sehr einfaches Modell der Nachrichtenübertragung:

• Die Zufallsgröße  $X$  steht für das (mittelwertfreie) Sendesignal und ist durch die WDF  $f_X(x)$  und die Varianz  $σ_X^2$  gekennzeichnet.  Die Sendeleistung ist $P_X = σ_X^2$.
• Die additive Störung  $N$  ist durch die WDF  $f_N(n)$  und die Störleistung  $P_N = σ_N^2$  gegeben.
• Wenn  $X$  und  $N$  als statistisch unabhängig angenommen werden   ⇒   signalunabhängiges Rauschen, dann gilt  $\text{E}\big[X · N \big] = \text{E}\big[X \big] · \text{E}\big[N\big] = 0$ .
• Das Empfangssignal ist  $Y = X + N$.  Die Ausgangs–WDF  $f_Y(y)$  ist mit der Faltungsoperation  berechenbar   ⇒   $f_Y(y) = f_X(x) ∗ f_N(n)$.

Nachrichtenübertragungssystem mit additiver Störung

• Für die Empfangsleistung (Varianz) gilt:

$$P_Y = \sigma_Y^2 = {\rm E}\big[Y^2\big] = {\rm E}\big[(X+N)^2\big] = {\rm E}\big[X^2\big] + {\rm E}\big[N^2\big] = \sigma_X^2 + \sigma_N^2 $$

$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} P_Y = P_X + P_N \hspace{0.05cm}.$$

Die nebenstehend skizzierten Dichtefunktionen (rechteck– bzw. trapezförmig) sollen nur den Rechengang verdeutlichen und haben keine praktische Relevanz.
Zur Berechnung der Transinformation zwischen dem Eingang  $X$  und dem Ausgang  $Y$  gibt es entsprechend dem  Schaubild auf der vorherigen Seite  drei Möglichkeiten:

• Berechnung entsprechend  $I(X, Y) = h(X) + h(Y) - h(XY)$:

Die beiden ersten Terme sind aus  $f_X(x)$  bzw.  $f_Y(y)$  in einfacher Weise berechenbar.  Problematisch ist die  differentielle Verbundentropie  $h(XY)$.  Hierzu benötigt man die 2D–Verbund–WDF  $f_{XY}(x, y)$, die meist nicht direkt gegeben ist.

• Berechnung entsprechend  $I(X, Y) = h(Y) - h(Y|X)$:

Hierbei bezeichnet  $h(Y|X)$  die  differentielle Streuentropie.  Es gilt  $h(Y|X) = h(X + N|X) = h(N)$, so dass  $I(X; Y)$  bei Kenntnis von $f_X(x)$  und $f_N(n)$  über die Gleichung  $f_Y(y) = f_X(x) ∗ f_N(n)$  sehr einfach zu berechnen ist.

• Berechnung entsprechend  $I(X, Y) = h(X) - h(X|Y)$:

Nach dieser Gleichung benötigt man allerdings die differentielle Rückschlussentropie  $h(X|Y)$, die schwieriger angebbar ist als  $h(Y|X)$.

$\text{Fazit:}$  Im Folgenden verwenden wir die mittlere Gleichung und schreiben für die Transinformation zwischen dem Eingang  $X$  und dem Ausgang  $Y$  eines  Nachrichtenübertragungssystems bei additiver und unkorrelierter Störung  $N$:

$$I(X;Y) \hspace{-0.05cm} = \hspace{-0.01cm} h(Y) \hspace{-0.01cm}- \hspace{-0.01cm}h(N) \hspace{-0.01cm}=\hspace{-0.05cm} -\hspace{-0.7cm} \int\limits_{y \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}(f_Y)} \hspace{-0.65cm} f_Y(y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} \big[f_Y(y)\big] \hspace{0.1cm}{\rm d}y +\hspace{-0.7cm} \int\limits_{n \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}(f_N)} \hspace{-0.65cm} f_N(n) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} \big[f_N(n)\big] \hspace{0.1cm}{\rm d}n\hspace{0.05cm}.$$

Kanalkapazität des AWGN–Kanals

Spezifiziert man im bisherigen  allgemeinen Systemmodell  die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Störung (bzw. des Rauschens) als gaußisch entsprechend

Zur Herleitung der AWGN–Kanalkapazität

$$f_N(n) = \frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma_N^2}} \cdot {\rm e}^{ - \hspace{0.05cm}{n^2}/(2 \sigma_N^2) } \hspace{0.05cm}, $$

so erhalten wir das rechts skizzierte Modell zur Berechnung der Kanalkapazität des so genannten  AWGN–Kanals  (Additive White Gaussian Noise).  Meist ersetzen wir im Folgenden  $\sigma_N^2$  durch  $P_N$.
Aus vorherigen Abschnitten wissen wir:

• Die  Kanalkapazität  $C_{\rm AWGN}$  gibt die maximale Transinformation  $I(X; Y)$  zwischen der Eingangsgröße  $X$  und der Ausgangsgröße  $Y$  des AWGN–Kanals an.  Die Maximierung bezieht sich dabei auf die bestmögliche Eingangs–WDF.  Somit gilt unter der Nebenbedingung der  Leistungsbegrenzung:

$$C_{\rm AWGN} = \max_{f_X:\hspace{0.1cm} {\rm E}[X^2 ] \le P_X} \hspace{-0.35cm} I(X;Y) = -h(N) + \max_{f_X:\hspace{0.1cm} {\rm E}[X^2] \le P_X} \hspace{-0.35cm} h(Y) \hspace{0.05cm}.$$

Es ist bereits berücksichtigt, dass sich die Maximierung allein auf die differentielle Entropie  $h(Y)$   ⇒   WDF  $f_Y(y)$  bezieht.  Bei gegebener Störleistung  $P_N$  ist nämlich  $h(N) = 1/2 · \log_2 (2π{\rm e} · P_N)$  eine Konstante.

• Das Maximum für  $h(Y)$  erhält man für eine Gaußsche WDF  $f_Y(y)$  mit  $P_Y = P_X + P_N$ t, siehe Seite  Maximale differentielle Entropie bei Leistungsbegrenzung:

$${\rm max}\big[h(Y)\big] = 1/2 · \log_2 \big[2πe · (P_X + P_N)\big].$$

• Die Ausgangs–WDF  $f_Y(y) = f_X(x) ∗ f_N(n)$  ist aber nur dann gaußförmig, wenn sowohl  $f_X(x)$  als auch  $f_N(n)$  Gaußfunktionen sind.  Ein plakativer Merkspruch zur Faltungsoperation lautet nämlich:  Gauß bleibt Gauß, und Nicht–Gauß wird nie (exakt) Gauß.

{{BlaueBox|TEXT= $\text{Fazit:}$  Beim AWGN–Kanal   ⇒   Gaußsche Rausch-WDF  $f_N(n)$  ergibt sich die  Kanalkapazität  genau dann, wenn die Eingangs–WDF  $f_X(x)$  ebenfalls gaußförmig ist:

Numerische Ergebnisse für die AWGN–Kanalkapazität als Funktion von  ${P_X}/{P_N}$

$$C_{\rm AWGN} = h_{\rm max}(Y) - h(N) = 1/2 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} {P_Y}/{P_N} $$

$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} C_{\rm AWGN} = 1/2 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} ( 1 + {P_X}/{P_N}) \hspace{0.05cm}.$$}}

Parallele Gaußsche Kanäle

Parallele AWGN–Kanäle

Wir betrachten nun entsprechend der Grafik $K$ parallele Gaußkanäle von $X_1 → Y_1$, ... , $X_k → Y_k$, ... , $X_K → Y_K$.

• Die Sendeleistungen in den $K$ Kanälen nennen wir

$$P_1 = \text{E}[X_1^2], \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm} , P_k = \text{E}[X_k^2], \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm} , P_K = \text{E}[X_K^2].$$

• Die $K$ Störleistungen können ebenfalls unterschiedlich sein:

$$σ_1^2, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm} , σ_k^2, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm} , σ_K^2.$$

Gesucht ist nun die maximale Transinformation  $I(X_1, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm}, X_K\hspace{0.05cm};\hspace{0.05cm}Y_1, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm}, Y_K) $  zwischen

• den $K$ Eingangsgrößen $X_1$, ... , $X_K$, sowie
• den $K$ Ausgangsgrößen $Y_1$, ... , $Y_K$,

die wir als die Gesamt–Kanalkapazität dieser AWGN–Konfiguration bezeichnen.

Ausgegangen wird von Leistungsbegrenzung des Gesamtsystems. Das heißt:  
Die Summe aller Leistungen $P_k$ in den $K$ Einzelkanälen darf den vorgegebenen Wert $P_X$ nicht überschreiten:

$$P_1 + \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm}+ P_K = \hspace{0.1cm} \sum_{k= 1}^K \hspace{0.1cm}{\rm E} \left [ X_k^2\right ] \le P_{X} \hspace{0.05cm}.$$

Unter der nur wenig einschränkenden Annahme unabhängiger Störquellen $N_1$, ... , $N_K$ kann für die Transinformation nach einigen Zwischenschritten geschrieben werden:

$$I(X_1, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm}, X_K\hspace{0.05cm};\hspace{0.05cm}Y_1,\hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm}, Y_K) = h(Y_1, ... \hspace{0.05cm}, Y_K ) - \hspace{0.1cm} \sum_{k= 1}^K \hspace{0.1cm} h(N_k)\hspace{0.05cm}.$$

Dafür kann folgende obere Schranke angegeben werden:

$$I(X_1,\hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm}, X_K\hspace{0.05cm};\hspace{0.05cm}Y_1, \hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.05cm}, Y_K) \hspace{0.2cm} \le \hspace{0.1cm} \hspace{0.1cm} \sum_{k= 1}^K \hspace{0.1cm} \big[h(Y_k - h(N_k)\big] \hspace{0.2cm} \le \hspace{0.1cm} 1/2 \cdot \sum_{k= 1}^K \hspace{0.1cm} {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} ( 1 + {P_k}/{\sigma_k^2}) \hspace{0.05cm}.$$

• Das Gleichheitszeichen (Identität) gilt bei mittelwertfreien Gaußschen Eingangsgrößen $X_k$ sowie bei statistisch voneinander unabhängigen Störungen $N_k$.
• Man kommt von dieser Gleichung zur maximalen Transinformation   ⇒   Kanalkapazität, wenn man die gesamte Sendeleistung $P_X$ unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Störungen in den einzelnen Kanälen  $(σ_k^2)$  bestmöglich aufteilt.
• Dieses Optimierungsproblem lässt sich wieder mit dem Verfahren der Lagrange–Multiplikatoren elegant lösen. Das folgende Beispiel erläutert nur das Ergebnis.

Bestmögliche Leistungsaufteilung auf $K = 4$ Kanäle („Water–Filling”)

$\text{Beispiel 1:}$  Wir betrachten $K = 4$ parallele Gaußkanäle mit vier unterschiedlichen Störleistungen $σ_1^2$, ... , $σ_4^2$ gemäß der nebenstehenden Abbildung (schwach–grüne Hinterlegung).

• Gesucht ist die bestmögliche Aufteilung der Sendeleistung auf die vier Kanäle.
• Würde man dieses Profil langsam mit Wasser auffüllen, so würde das Wasser zunächst nur in den $\text{Kanal 2}$ fließen.
• Gießt man weiter, so sammelt sich auch im $\text{Kanal 1}$ etwas Wasser an und später auch im $\text{Kanal 4}$.

Die eingezeichnete „Wasserhöhe” $H$ beschreibt genau den Zeitpunkt, zu dem die Summe  $P_1 + P_2 + P_4$  der insgesamt zur Verfügung stehenden Sendeleistung $P_X$ entspricht:

• Die optimale Leistungsaufteilung für dieses Beispiel ergibt  $P_2 > P_1 > P_4$  sowie  $P_3 = 0$.
• Erst bei größerer Sendeleistung $P_X$ würde auch dem dritten Kanal eine kleine Leistung $P_3$ zugewiesen.

Man bezeichnet dieses Allokationsverfahren als Water–Filling–Algorithmus.

$\text{Beispiel 2:}$  Werden alle $K$ Gaußkanäle in gleicher Weise gestört   ⇒   $σ_1^2 = \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm} = σ_K^2 = P_N$, so sollte man natürlich die gesamte zur Verfügung stehende Sendeleistung $P_X$ gleichmäßig auf alle Kanäle verteilen:   $P_k = P_X/K$. Für die Gesamtkapazität erhält man dann:

Kapazität für $K$ parallele Kanäle

$$C_{\rm Gesamt} = \frac{ K}{2} \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} ( 1 + \frac{P_X}{K \cdot P_N}) \hspace{0.05cm}.$$

Die Grafik zeigt die Gesamtkapazität als Funktion von $P_X/P_N$ für $K = 1$, $K = 2$ und $K = 3$:

• Bei  $P_X/P_N = 10 \ ⇒ \ 10 · \text{lg} (P_X/P_N) = 10 \ \text{dB}$  wird die Gesamtkapazität um ca. $50\%$ größer, wenn man die Gesamtleistung $P_X$ auf zwei Kanäle gleichmäßig aufteilt:   $P_1 = P_2 = P_X/2$.
• Im Grenzfall  $P_X/P_N → ∞$  nimmt die Gesamtkapazität um den Faktor $K$ zu   ⇒   Verdoppelung bei $K = 2$.

Die beiden identischen und voneinander unabhängigen Kanäle kann man auf unterschiedliche Weise realisieren, zum Beispiel durch Multiplexverfahren in Zeit, Frequenz oder Raum.

Der Fall $K = 2$ lässt sich aber auch durch die Verwendung orthogonaler Basisfunktionen wie „Cosinus” und „Sinus” verwirklichen wie zum Beispiel bei

• der Quadratur–Amplitudenmodulation (QAM) oder
• einer mehrstufigen Phasenmodulation wie QPSK oder 8–PSK.

Aufgaben zum Kapitel

Aufgabe 4.5: Transinformation aus 2D-WDF

Aufgabe 4.5Z: Nochmals Transinformation

Aufgabe 4.6: AWGN–Kanalkapazität

Aufgabe 4.7: Mehrere parallele Gaußkanäle

Aufgabe 4.7Z: Zum Water–Filling–Algorithmus