Exercise 1.6: Non-Binary Markov Sources

Markovquellen mit
$M = 3$ und $M = 4$

Die Grafik zeigt zwei ergodische Markovquellen $\rm (MQ)$:

Die Quelle $\rm MQ3$ ist durch $M = 3$ Zustände (Symbole) $\rm N$, $\rm M$, $\rm P$ gekennzeichnet. Aufgrund der Stationarität haben die Wahrscheinlichkeiten folgende Werte:

$$p_{\rm N} = 1/2\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}p_{\rm M} = p_{\rm P} = 1/4\hspace{0.05cm}.$$

Bei der Quelle $\rm MQ4$ ist zusätzlich der Zustand $\rm O$ möglich ⇒ $M = 4$. Aufgrund der symmetrischen Übergänge sind die stationären Wahrscheinlichkeiten alle gleich:

$$p_{\rm N} = p_{\rm M} = p_{\rm O} = p_{\rm P} = 1/4\hspace{0.05cm}.$$

Informationstheoretisch sind Markovquellen von besonderer Bedeutung, da bei diesen – und nur bei diesen – durch

$H_1$ (erste Entropienäherung, nur auf den Symbolwahrscheinlichkeiten basierend), und
$H_2$ (zweite Entropienäherung, berechenbar mit den Verbundwahrscheinlichkeiten für alle Zweiertupel)

gleichzeitig auch bestimmt sind:

die weiteren Entropienäherungen $H_k$ mit $k = 3, \ 4$, ... und
die tatsächliche Quellenentropie $H$.

Es gelten folgende Bestimmungsgleichungen:

$$H = 2 \cdot H_2 - H_1\hspace{0.05cm},$$

$$H_k = {1}/{k} \cdot \big [ H_{\rm 1} + (k-1) \cdot H \big ] \hspace{0.05cm}.$$

Hinweise:

Die Aufgabe gehört zum Kapitel Nachrichtenquellen mit Gedächtnis.
Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite Nichtbinäre Markovquellen.
Bei allen Entropien ist die Pseudoeinheit „bit/Symbol" hinzuzufügen.

Fragebogen

$H_1 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H_2 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H_3 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H_4 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H_1 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H_2 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H_3 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H_4 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

Musterlösung

Solution

(1) Die Symbolwahrscheinlichkeiten der ternären Markovquelle sind gegeben.

Daraus lässt sich die Entropienäherung $H_1$ berechnen:

$$H_{\rm 1} = 1/2 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} (2) + 2 \cdot 1/4 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}(4 ) \hspace{0.15cm} \underline {= 1.5 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$

(2) Die Verbundwahrscheinlichkeit ist $p_{\rm XY} = p_{\rm X} \cdot p_{\rm Y|X}$, wobei $p_{\rm X}$ die Symbolwahrscheinlichkeit von $\rm X$ angibt und $p_{\rm Y|X}$ die bedingte Wahrscheinlichkeit für $\rm Y$, unter der Voraussetzung, dass vorher $\rm X$ aufgetreten ist.

$\rm X$ und $\rm Y$ sind hier Platzhalter für die Symbole $\rm N$, $\rm P$ und $\rm M$. Dann gilt:

$$p_{\rm NN} = 1/2 \cdot 1/2 = 1/4\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}p_{\rm PP} = 1/4 \cdot 0 = 0\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}p_{\rm MM} = 1/4 \cdot 0 = 0 \hspace{0.05cm},$$

$$ p_{\rm NP} = 1/2 \cdot 1/4 = 1/8\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} p_{\rm PM} = 1/4 \cdot 1/2 = 1/8\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}p_{\rm MN} = 1/4 \cdot 1/2 = 1/8 \hspace{0.05cm},$$

$$ p_{\rm NM} = 1/2 \cdot 1/4 = 1/8\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} p_{\rm MP} = 1/4 \cdot 1/2 = 1/8\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}p_{\rm PN} = 1/4 \cdot 1/2 = 1/8$$

$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} H_{\rm 2} = {1}/{2} \cdot \big [ 1/4 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}( 4) + 6 \cdot 1/8 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} (8) \big ] \hspace{0.15cm} \underline {= 1.375 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$

(3) $\rm MQ3$ weist Markoveigenschaften auf.

Deshalb können aus $H_1$ und $H_2$ alle Näherungen $H_3$, $H_4$, ... und auch der Grenzwert $H =H_\infty$ für $k \to \infty$ angegeben werden:

$$H = 2 \cdot H_2 - H_1 = 2\cdot 1.375 - 1.5 \hspace{0.15cm} \underline {= 1.250 \,{\rm bit/Symbol}}\hspace{0.05cm},$$

$$ H_3 \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm}= (H_1 + 2 \cdot H)/3 = (1.5 + 2 \cdot 1.25)/3 \hspace{0.15cm} \underline {= 1.333 \,{\rm bit/Symbol}}\hspace{0.05cm},$$

$$ H_4 = (H_1 + 3 \cdot H)/4 = (1.5 + 3 \cdot 1.25)/4 \hspace{0.15cm} \underline {= 1.3125 \,{\rm bit/Symbol}}\hspace{0.05cm}.$$

Die zehnte Entropienäherung unterscheidet sich noch immer vom Endwert $H = 1.25 \, \rm bit/Symbol$, wenn auch nur geringfügig $($um $2\%)$ :

$$H_{10} = (H_1 + 9 \cdot H)/10 = (1.5 + 9 \cdot 1.25)/10 {= 1.275 \,{\rm bit/Symbol}}\hspace{0.05cm}.$$

(4) Entsprechend der Angabe sind bei $\rm MQ4$ die $M = 4$ Symbole gleichwahrscheinlich.

Daraus folgt:

$$H_{\rm 1} = H_{\rm 0} = {\rm log}_2\hspace{0.1cm} (4) \hspace{0.15cm} \underline {= 2 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$

(5) Von den $M^2 = 16$ möglichen Zweiertupeln sind nun acht Kombinationen nicht möglich:

$$\rm NP, NO, PP, PO, OM, ON, MM, MN.$$

Die acht weiteren Kombinationen (Zweiertupel) ergeben jeweils den Verbundwahrscheinlichkeitswert $1/8$, wie an zwei Beispielen gezeigt wird:

$$p_{\rm NN} = p_{\rm N} \cdot p_{\rm N\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}N} = 1/4 \cdot 1/2 = 1/8 \hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm} p_{\rm MP} = p_{\rm M} \cdot p_{\rm P\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}M} = 1/4 \cdot 1/2 = 1/8 \hspace{0.05cm}.$$

$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} H_2 = {1}/{2} \cdot \big [ 8 \cdot 1/8 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} (8) \big ] \hspace{0.15cm} \underline {= 1.5 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$

(6) Aufgrund der Markoveigenschaft gilt hier:

$$H = 2 \cdot H_2 - H_1 = 2\cdot 1.5 - 2 \hspace{0.15cm} \underline {= 1 \,{\rm bit/Symbol}}\hspace{0.05cm},$$

$$ H_3 = (H_1 + 2 \cdot H)/3 = (2 + 2 \cdot 1)/3 \hspace{0.15cm} \underline {= 1.333 \,{\rm bit/Symbol}}\hspace{0.05cm},$$

$$ H_4 = (H_1 + 3 \cdot H)/4 = (2 + 3 \cdot 1)/4 \hspace{0.15cm} \underline {= 1.250 \,{\rm bit/Symbol}}\hspace{0.05cm}.$$

Auch hier unterscheidet sich die zehnte Näherung noch deutlich vom Endwert, nämlich um $10\%$:

$$H_{10} = (H_1 + 9 \cdot H)/10 = (2 + 9 \cdot 1)/10 {= 1.1 \,{\rm bit/Symbol}}\hspace{0.05cm}.$$

Eine Abweichung um nur $2\%$ ergibt sich hier erst für $k = 50$. Zum Vergleich: Bei der Markovquelle $\rm MQ3$ wurde diese Annäherung bereits mit $k = 10$ erreicht.