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香农公式:C=Blog2(1+S/N)提出并严格证明了“式中:B是信道带宽(赫兹),S是信道内所传信号的平均功率(瓦),N是信道内部的高斯噪声功率(瓦)。可见,S/N无限大时,C也将无限大;在某一固定信噪比S/N和带宽B下,通过香农定理能计算当前情况下的最大信道容量Cmax;如果信息源的信息速率R小于或者等于最大信道容量Cmax,那么,在理论上存在一种方法(信道编码和调制方式)可使信息源速率无限接近Cmax。如LDPC,TURB码……如:450M=375M*log2(1+S/N),此时S/N=1.3=1.14dB(Eb/N0=10log(1.3*375/450)=0.34dB),可以认为在375M带宽,信噪比1.14db的时候可达的Cmax=450M!此时的1.14(Eb/N0=0.34)为香农极限信噪比!如果调制方式为QPSK,无编码的10的-7次误码率最小Eb/N0为11.3,那就是说总有一个编码能使的信号以Eb/N0=0.34db信噪比进行无差错传输,这时的编码增益就是11.3-0.34=10.96db使用MIMO和空间分集技术可以突破到了香农极限!
这是我讲的5G已经是接近香农极限的由来。
香农定理认为,一个信道中,也就是在某段频谱资源内,能够传送的数据量是有极限的,从第一代移动通信到第五代移动通信,信道编码的方式换了又换,目的就是提高频谱的利用效率,向香农极限靠近,现在已经十分逼近于香农曲线的极限值,产业继续发展面临理论基础的天花板。
而香农认为,虽然通信系统中传输的信息通常包含一定的语义信息,但是这些语义信息一般受到诸多与通信物理信道及传输技术本身无关的因素的影响。因此,为了保证信息理论的普适性,在设计和考虑通信的技术问题时,不应当考虑通信的语义问题。所以直到第五代移动通信网络,都没有语义通信。
在6G的研究中,语义通信被寄予希望改变这种香农极限与冯诺依曼架构的瓶颈情况。通俗一点说,语义通信就好像电视剧里特工密码发报一样,发很少的字节,传复杂的内容。通信双方凭借本地的语义知识库,在只传很少信息的基础上,各自分别编解码,达到传递复杂庞大信息的目的。
语义通信最大的特点就是可以把对传输速率的要求降得非常低,但用户的体验仍然是非常的流畅,这是语义通信的明显好处。
语义基是语义信息的基本组织单元,类比于香农语法信息论体系中的基本组织单元——比特(Bit),Bit到Seb的改变可类比为基于“砖瓦”到基于“预制板”的两种房屋建筑模式的改变。语义基是一种语义信息表示模型,以更为结构化、简约化、弹性化的方式对信息进行组织,为描述涉及网络意图的语义信息提供一个新的视角。
语义通信曾经面临的最大问题是准确性低,实际上是一个非线性结构化发展的网络,其中结构化非常重要,人脑也是结构化发展的,所以语义通信要克服复杂性,要利用结构,要利用先验的结构减少不确定性。
在VR、AR游戏里,对一道光的渲染,原本需要传输大量的信息,但以语义通信的方式,可以在传输端发送简单的语义信息说“需要有一道光”,接收端根据语义知识库,就可以直接渲染出来,呈现出那道光。
不要认为真的是突破了香农极限,物理的数据传输层面香农极限还是存在,只是通信双方凭借本地的语义知识库进行了简码交流,就和特种兵的手语交流一样的。