Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.17: About the Channel Coding Theorem"

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{{quiz-Header|Buchseite=Kanalcodierung/Informationstheoretische Grenzen der Kanalcodierung
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{{quiz-Header|Buchseite=Channel_Coding/Information_Theoretical_Limits_of_Channel_Coding
  
  
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[[File:P_ID2412__KC_A_1_16.png|right|frame|Kanalkapazität (grün) und Coderaten (rote Punkte) einiger etablierter Systeme]]
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[[File:EN_KC_A_1_17.png|right|frame|Channel capacity  $($green$)$  and code rates  $($red dots$)$  of some established systems]]
  
Die Grafik zeigt die maximal zulässige Coderate&nbsp; $R < C$&nbsp; gemäß Shannons&nbsp; [[Channel_Coding/Informationstheoretische_Grenzen_der_Kanalcodierung#Kanalcodierungstheorem_und_Kanalkapazit.C3.A4t|Kanalcodierungstheorem]]:
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The graph shows the maximum allowable code rate&nbsp; $R < C$&nbsp; according to Shannon's&nbsp; [[Channel_Coding/Information_Theoretical_Limits_of_Channel_Coding#Channel_coding_theorem_and_channel_capacity|"channel coding theorem"]]:
  
*Die grüne Grenzkurve gibt die Kanalkapazität&nbsp; $C$&nbsp; für den AWGN–Kanal unter der Voraussetzung eines binären Eingangssignals („BPSK”) an.
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*The green curve indicates the channel capacity&nbsp; $C$&nbsp; for the AWGN channel assuming a binary input signal&nbsp; ("BPSK").
  
*In der&nbsp; [[Aufgaben:1.17Z_BPSK–Kanalkapazität|Aufgabe 1.17Z]]&nbsp; wird hierfür eine einfache Näherung angegeben. Mit der zweiten Abszisse
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*In the&nbsp; [[Aufgaben:Exercise_1.17Z:_BPSK_Channel_Capacity|Exercise 1.17Z]]&nbsp; a simple approximation is given for this.&nbsp; With the second abscissa
 
   
 
   
 
:$$x = \frac {1.6\,{\rm dB} + 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 }{1\,{\rm dB}}$$
 
:$$x = \frac {1.6\,{\rm dB} + 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 }{1\,{\rm dB}}$$
  
:ergibt sich näherungsweise:
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:results approximately:
  
:$$C \approx \hspace{0.15cm} \left\{ \begin{array}{c} 1 - {\rm e}^{- 0.4 \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} x} \\ \\ 0 \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} {\rm f\ddot{u}r\hspace{0.15cm}} x > 0, \\ \\{\rm f\ddot{u}r\hspace{0.15cm}} x < 0. \end{array}$$
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:$$C \approx \hspace{0.15cm} \left\{ \begin{array}{c} 1 - {\rm e}^{- 0.4 \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} x} \\ \\ 0 \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} {\rm for\hspace{0.15cm}} x > 0, \\ \\{\rm for\hspace{0.15cm}} x < 0. \end{array}$$
 
   
 
   
*Gilt&nbsp; $R < C$, so kann ein Code gefunden werden, der bei unendlich langen Blöcken&nbsp; $(n → ∞)$&nbsp; zur Fehlerwahrscheinlichkeit "Null" führt. Wie dieser Code aussieht, ist durch das Kanalcodierungstheorem nicht festgelegt und spielt für diese Aufgabe auch keine Rolle.
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*For&nbsp; $R < C$,&nbsp; a code can be found which leads to the error probability&nbsp; "zero"&nbsp; for infinitely long blocks&nbsp; $(n → ∞)$.&nbsp;  
  
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*What this code looks like is not determined by the channel coding theorem and does not matter for this exercise.
  
In die Grafik als Punkte eingezeichnet sind die Kenngrößen etablierter Codiersysteme:
 
*Die Punkte&nbsp; $\rm X$,&nbsp; $\rm Y$&nbsp; und&nbsp; $\rm Z$&nbsp; markieren drei Hamming–Codes unterschiedlicher Codelängen, nämlich mit&nbsp; $n = 7$,&nbsp; $n = 15$&nbsp; und&nbsp; $n = 31$.
 
*Das Codiersystem&nbsp; $\rm W$&nbsp; ist durch die Kenngrößen&nbsp; $R = 0.5$&nbsp; und&nbsp; $10 \ · \ \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 {\rm dB}$&nbsp; gekennzeichnet.
 
  
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Drawn into the graph as dots are the characteristics of established coding systems:
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*The dots&nbsp; $\rm X$,&nbsp; $\rm Y$,&nbsp; $\rm Z$&nbsp; mark three Hamming codes of different code lengths, namely with&nbsp; $n = 7$,&nbsp; $n = 15$&nbsp; and&nbsp; $n = 31$.
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*The coding system&nbsp; $\rm W$&nbsp; is characterized by the parameters&nbsp; $R = 0.5$&nbsp; and&nbsp; $10 \ \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 {\rm dB}$&nbsp;.
  
  
  
  
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Hints:
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*This exercise belongs to the topic of chapter&nbsp; [[Channel_Coding/Information_Theoretical_Limits_of_Channel_Coding|"Information Theoretical Limits of Channel Coding"]].
  
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*The information theoretical limit&nbsp; "channel capacity"&nbsp; refers to the error probability&nbsp; $\rm BER =0$.
  
''Hinweise:''
+
*The plotted points of real transmission systems,&nbsp; on the other hand,&nbsp; result under the assumption&nbsp; $\rm BER = 10^{-5}$.
*Die Aufgabe gehört zum Themengebiet von Kapitel&nbsp; [[Channel_Coding/Informationstheoretische_Grenzen_der_Kanalcodierung|Informationstheoretische Grenzen der Kanalcodierung]].
 
* Die informationstheoretische Grenze „Kanalkapazität” bezieht sich auf die Fehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; $\rm BER =0$.
 
*Die eingezeichneten Punkte realer Übertragungssysteme ergeben sich dagegen unter der Annahme&nbsp; $\rm BER = 10^{–5}$.
 
 
  
  
  
  
===Fragebogen===
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===Questions===
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Welche der Punkte gehören zu welchem Hamming–Code? ''Hinweis:'' &nbsp; Die Grafik wurde für&nbsp; $\rm BER = 10^{–5}$&nbsp; erstellt.
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{Which of the points belong to which Hamming code? Note: &nbsp; The graph was created for&nbsp; $\rm BER = 10^{-5}$&nbsp;.
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
+ $\rm X$&nbsp; bezeichnet den&nbsp; $(7, 4, 3)$–Hamming–Code.
+
+ $\rm X$&nbsp; denotes the&nbsp; $(7, 4, 3)$ Hamming code.
+ $\rm Y$&nbsp; bezeichnet den&nbsp; $(15, 11, 3)$–Hamming–Code.
+
+ $\rm Y$&nbsp; denotes the&nbsp; $(15, 11, 3)$ Hamming code.
+ $\rm Z$&nbsp; bezeichnet den&nbsp; $(31, 26, 3)$–Hamming–Code.
+
+ $\rm Z$&nbsp; denotes the&nbsp; $(31, 26, 3)$ Hamming code.
  
{In welche Richtung(en) werden sich die Punkte&nbsp; $\rm X$,&nbsp; $\rm Y$&nbsp; und&nbsp; $\rm Z$&nbsp; verschieben, wenn die Grafik für&nbsp; $\rm BER = 10^{–10}$&nbsp; erstellt werden soll?
+
{In what direction(s) will the points&nbsp; $\rm X$,&nbsp; $\rm Y$&nbsp; and&nbsp; $\rm Z$&nbsp; shift if the graph is to be created for&nbsp; $\rm BER = 10^{-10}$&nbsp;?
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
- Nach links,
+
- To the left,
+ nach rechts,
+
+ to the right,
- nach oben.
+
- to the top.
  
{Bis zu welcher Coderate&nbsp; $R_{\rm max}$&nbsp; könnte man ein System mit gleichem&nbsp; $E_{\rm B}/N_{0} = 3 \ {\rm dB}$&nbsp; wie System  &nbsp;$\rm W$&nbsp; betreiben?
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{To what code rate&nbsp; $R_{\rm max}$&nbsp; could you run a system with the same&nbsp; $E_{\rm B}/N_{0} = 3 \ {\rm dB}$&nbsp; as system &nbsp;$\rm W$&nbsp;?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$R_{\rm max} \ = \ $ {  0.84 3% }
 
$R_{\rm max} \ = \ $ {  0.84 3% }
  
{Um welchen Faktor &nbsp;$A > 1$&nbsp; könnte die Sendeleistung von System &nbsp;$\rm W$&nbsp; nach der Kanalkapazitätskurve mit&nbsp; $ R = 0.5$&nbsp; herabgesetzt werden?
+
{By what factor &nbsp;$A > 1$&nbsp; could the transmit power of system &nbsp;$\rm W$&nbsp; be decreased according to the channel capacity curve with&nbsp; $ R = 0.5$&nbsp;?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$A \ = \ $ { 1.94 3% }
 
$A \ = \ $ { 1.94 3% }
 
</quiz>
 
</quiz>
  
===Musterlösung===
+
===Solution===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Richtig sind <u>alle Lösungsvorschläge</u>:  
+
'''(1)'''&nbsp; Correct are&nbsp; <u>all proposed solutions</u>:  
*Aus der Grafik erkennt man bereits, dass die Rate von &nbsp;$\rm Z$&nbsp; größer ist als die Rate von &nbsp;$\rm Y$&nbsp; und die Rate von &nbsp;$\rm Y$&nbsp; größer ist als die Rate von &nbsp;$\rm X$.  
+
*From the graph you can already see that the rate of &nbsp;$\rm Z$&nbsp; is greater than the rate of &nbsp;$\rm Y$&nbsp; and the rate of &nbsp;$\rm Y$&nbsp; is greater than the rate of &nbsp;$\rm X$.
*Die tatsächlichen Raten dieser drei Systeme sind $R_{\rm X} = 4/7 = 0.571$, $R_{\rm Y} = 11/15 = 0.733$ und $R_{\rm Z} = 26/31 = 0.839$.
+
*Da zudem der $(31, 26, 3)$–Hamming–Code &nbsp; ⇒ &nbsp; Code &nbsp;$\rm Z$&nbsp; die größte Codewortlänge $n$ aufweist, benötigt er trotz größerer Coderate&nbsp; $R$&nbsp;  für&nbsp; ${\rm BER} = 10^{–5}$&nbsp; ein geringeres&nbsp; $E_{\rm B}/N_{0}$&nbsp; als die beiden anderen Hamming–Codes.
+
*The actual rates of these three systems are&nbsp; $R_{\rm X} = 4/7 = 0.571$,&nbsp; $R_{\rm Y} = 11/15 = 0.733$,&nbsp; and $R_{\rm Z} = 26/31 = 0.839$.
  
 +
*In addition,&nbsp; since the&nbsp; $(31, 26, 3)$&nbsp; Hamming code &nbsp; ⇒ &nbsp; code &nbsp;$\rm Z$&nbsp; has the largest code word length&nbsp; $n$,&nbsp; it requires&nbsp; $n$&nbsp; despite a larger code rate&nbsp; $R$&nbsp; for&nbsp; ${\rm BER} = 10^{-5}$&nbsp; a smaller&nbsp; $E_{\rm B}/N_{0}$&nbsp; than the other two Hamming codes.
  
  
'''(2)'''&nbsp; Richtig ist <u>die Antwort 2</u>:  
+
 
*Für eine kleinere Bitfehlerrate benötigt man stets ein größeres $E_{\rm B}/N_{0}$.  
+
'''(2)'''&nbsp; Correct is&nbsp; <u>the answer 2</u>:  
*Eine vertikale Verschiebung gibt es nicht, da sich auch mit $\rm BER = 10^{–10}$ an den Coderaten nichts ändert.
+
*For a smaller bit error rate,&nbsp; one always needs a larger&nbsp; $E_{\rm B}/N_{0}$.
 +
 +
*There is no vertical shift,&nbsp; because even with&nbsp; $\rm BER = 10^{-10}$&nbsp; there is no change in the code rates.
  
  
  
'''(3)'''&nbsp; Für den logarithmierten AWGN–Parameter $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 \ {\rm dB}$ ergibt sich die vorne angegebene Hilfsgröße $x = 1.6 + 3 = 4.6.$ Damit erhält man:
+
'''(3)'''&nbsp; For the logarithmized AWGN parameter&nbsp; $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 \ {\rm dB}$,&nbsp; we obtain the auxiliary quantity&nbsp; $x = 1.6 + 3 = 4.6.$&nbsp; This gives:
 
   
 
   
 
:$$R_{\rm max} = C (x = 4.6)= 1 - {\rm e}^{- 0.4 \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} 4.6} \hspace{0.15cm} \underline{= 0.84} \hspace{0.05cm}.$$
 
:$$R_{\rm max} = C (x = 4.6)= 1 - {\rm e}^{- 0.4 \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} 4.6} \hspace{0.15cm} \underline{= 0.84} \hspace{0.05cm}.$$
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'''(4)'''&nbsp; Entsprechend der vorgegebenen Gleichung gilt nun:
+
'''(4)'''&nbsp; Now, &nbsp;according to the given equation:
 
:$$1 -  {\rm e}^{- 0.4 \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} x} = 0.5 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} x = \frac{-{\rm ln}(0.5)}{-0.4} = 1.73\hspace{0.3cm}  
 
:$$1 -  {\rm e}^{- 0.4 \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} x} = 0.5 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} x = \frac{-{\rm ln}(0.5)}{-0.4} = 1.73\hspace{0.3cm}  
 
\Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 1.73 - 1.6 = 0.13 \,{\rm dB}\hspace{0.05cm}.$$   
 
\Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 1.73 - 1.6 = 0.13 \,{\rm dB}\hspace{0.05cm}.$$   
  
$10 · \lg {E_{\rm B}/N_0}$ könnte demnach um $3 \ \rm dB - 0.13 \ dB = 2.87 \ dB$ herabgesetzt werden, also um den Faktor $A = 10^{0.287}\hspace{0.15cm} \underline{= 1.94} \hspace{0.05cm}.$
+
* $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0}$&nbsp; could thus be decreased by&nbsp; $3 \ \rm dB - 0.13 \ dB = 2.87 \ dB$,&nbsp; i.e. by a factor&nbsp; $A = 10^{0.287}\hspace{0.15cm} \underline{= 1.94} \hspace{0.05cm}.$
 
{{ML-Fuß}}
 
{{ML-Fuß}}
  
  
  
[[Category:Channel Coding: Exercises|^1.7 Informationstheoretische Grenzen^]]
+
[[Category:Channel Coding: Exercises|^1.7 Channel Capacity^]]

Latest revision as of 16:48, 28 September 2022

Channel capacity  $($green$)$  and code rates  $($red dots$)$  of some established systems

The graph shows the maximum allowable code rate  $R < C$  according to Shannon's  "channel coding theorem":

  • The green curve indicates the channel capacity  $C$  for the AWGN channel assuming a binary input signal  ("BPSK").
  • In the  Exercise 1.17Z  a simple approximation is given for this.  With the second abscissa
$$x = \frac {1.6\,{\rm dB} + 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 }{1\,{\rm dB}}$$
results approximately:
$$C \approx \hspace{0.15cm} \left\{ \begin{array}{c} 1 - {\rm e}^{- 0.4 \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} x} \\ \\ 0 \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} {\rm for\hspace{0.15cm}} x > 0, \\ \\{\rm for\hspace{0.15cm}} x < 0. \end{array}$$
  • For  $R < C$,  a code can be found which leads to the error probability  "zero"  for infinitely long blocks  $(n → ∞)$. 
  • What this code looks like is not determined by the channel coding theorem and does not matter for this exercise.


Drawn into the graph as dots are the characteristics of established coding systems:

  • The dots  $\rm X$,  $\rm Y$,  $\rm Z$  mark three Hamming codes of different code lengths, namely with  $n = 7$,  $n = 15$  and  $n = 31$.
  • The coding system  $\rm W$  is characterized by the parameters  $R = 0.5$  and  $10 \ \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 {\rm dB}$ .



Hints:

  • The information theoretical limit  "channel capacity"  refers to the error probability  $\rm BER =0$.
  • The plotted points of real transmission systems,  on the other hand,  result under the assumption  $\rm BER = 10^{-5}$.



Questions

1

Which of the points belong to which Hamming code? Note:   The graph was created for  $\rm BER = 10^{-5}$ .

$\rm X$  denotes the  $(7, 4, 3)$ Hamming code.
$\rm Y$  denotes the  $(15, 11, 3)$ Hamming code.
$\rm Z$  denotes the  $(31, 26, 3)$ Hamming code.

2

In what direction(s) will the points  $\rm X$,  $\rm Y$  and  $\rm Z$  shift if the graph is to be created for  $\rm BER = 10^{-10}$ ?

To the left,
to the right,
to the top.

3

To what code rate  $R_{\rm max}$  could you run a system with the same  $E_{\rm B}/N_{0} = 3 \ {\rm dB}$  as system  $\rm W$ ?

$R_{\rm max} \ = \ $

4

By what factor  $A > 1$  could the transmit power of system  $\rm W$  be decreased according to the channel capacity curve with  $ R = 0.5$ ?

$A \ = \ $


Solution

(1)  Correct are  all proposed solutions:

  • From the graph you can already see that the rate of  $\rm Z$  is greater than the rate of  $\rm Y$  and the rate of  $\rm Y$  is greater than the rate of  $\rm X$.
  • The actual rates of these three systems are  $R_{\rm X} = 4/7 = 0.571$,  $R_{\rm Y} = 11/15 = 0.733$,  and $R_{\rm Z} = 26/31 = 0.839$.
  • In addition,  since the  $(31, 26, 3)$  Hamming code   ⇒   code  $\rm Z$  has the largest code word length  $n$,  it requires  $n$  despite a larger code rate  $R$  for  ${\rm BER} = 10^{-5}$  a smaller  $E_{\rm B}/N_{0}$  than the other two Hamming codes.


(2)  Correct is  the answer 2:

  • For a smaller bit error rate,  one always needs a larger  $E_{\rm B}/N_{0}$.
  • There is no vertical shift,  because even with  $\rm BER = 10^{-10}$  there is no change in the code rates.


(3)  For the logarithmized AWGN parameter  $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 \ {\rm dB}$,  we obtain the auxiliary quantity  $x = 1.6 + 3 = 4.6.$  This gives:

$$R_{\rm max} = C (x = 4.6)= 1 - {\rm e}^{- 0.4 \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} 4.6} \hspace{0.15cm} \underline{= 0.84} \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Now,  according to the given equation:

$$1 - {\rm e}^{- 0.4 \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} x} = 0.5 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} x = \frac{-{\rm ln}(0.5)}{-0.4} = 1.73\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 1.73 - 1.6 = 0.13 \,{\rm dB}\hspace{0.05cm}.$$
  • $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0}$  could thus be decreased by  $3 \ \rm dB - 0.13 \ dB = 2.87 \ dB$,  i.e. by a factor  $A = 10^{0.287}\hspace{0.15cm} \underline{= 1.94} \hspace{0.05cm}.$