Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.10: Rayleigh Fading"
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:Der Realteil <i>x</i>(<i>t</i>) kennzeichnet hierbei die <i>Inphasekomponente</i> und der Imaginärteil die <i>Quadraturkomponente</i>. | :Der Realteil <i>x</i>(<i>t</i>) kennzeichnet hierbei die <i>Inphasekomponente</i> und der Imaginärteil die <i>Quadraturkomponente</i>. | ||
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:<b>Hinweis</b>: Diese Aufgabe bezieht sich auf die Seite Rayleighverteilung im Kapitel 3.7. | :<b>Hinweis</b>: Diese Aufgabe bezieht sich auf die Seite Rayleighverteilung im Kapitel 3.7. |
Revision as of 12:28, 15 March 2017
Häufig beschreibt man ein Bandpassübertragungssystem im sogenannten äquivalenten Tiefpassbereich. Diese Darstellung führt entsprechend dem Kapitel „Bandpassartige Signale&rdqou; im Buch Signaldarstellung zu einem komplexen Signal: $$\it z(t)=x(t)+\rm \rm j \cdot \it y(t).$$
- Der Realteil x(t) kennzeichnet hierbei die Inphasekomponente und der Imaginärteil die Quadraturkomponente.
- Bei einem Mobilfunksystem, bei dem zwischen dem mobilen Teilnehmer und der sog. Basisstation keine Sichtverbindung besteht, gelangt somit das Funksignal ausschließlich auf indirekten Wegen (Brechung, Streuung, Reflexion usw.) zum Empfänger. In diesem Fall ist folgendes Modell anwendbar:
- Der Realteil x(t) und auch der Imaginärteil y(t) sind jeweils gaußverteilt und mittelwertfrei.
- x(t) und y(t) besitzen jeweils die gleiche Streuung σ und sind voneinander unabhängig.
- Innere Bindungen der Signale x(t) und y(t) aufgrund des Dopplereffekts sollen hier nicht beachtet werden.
- Das komplexe Signal z(t) kann man auch nach Betrag und Phase darstellen:
- $$ z(t)= a(t)\cdot \rm e^{\rm j \it \phi(\it t)}.$$
- Aufgrund der Symmetrie bezüglich x(t) und y(t) ist die Phase ϕ(t) gleichverteilt. Dagegen ist der Betrag a(t) = |z(t)| rayleighverteilt, was zu der Namensgebung Rayleighfading geführt hat.
- Als weitere Größe definieren wir noch die Momentanleistung
- $$\it p(t)=x^{\rm 2}\it (t)+\it y^{\rm 2}(\it t)=\it a^{\rm 2}(t).$$
- Die Zufallsgröße p ist hier (einseitig) exponentialverteilt. Deren WDF lautet für p > 0:
- $$\it f_p(p)=\frac{\rm 1}{\rm 2\it \sigma^{\rm 2}}\cdot \rm e^{\it -p/(\rm 2\sigma^{\rm 2})}.$$
- Für alle negativen p-Werte gilt natürlich fp(p) = 0, da p eine Leistung kennzeichnet.
- Im Folgenden werden die Streuungen der beiden Gaußschen Zufallsgrößen x und y stets zu σ = 1 vorausgesetzt. Alle Größen sind deshalb als normiert zu verstehen.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Exponentialverteilte Zufallsgröße.
- Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seite Transformation von Zufallsgrößen.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
- Hinweis: Diese Aufgabe bezieht sich auf die Seite Rayleighverteilung im Kapitel 3.7.
Fragebogen
Musterlösung
- 1. Die erste Aussage trifft aufgrund der Exponentialverteilung für p(t) zu. Ein Phasenwinkel ϕ(t) von ±90° bedeutet, dass der Realteil x(t) = 0 ist. Bei positivem Imaginärteil ⇒ y(t) > 0 ist der Phasenwinkel ϕ(t) = +90°, bei negativem Imaginärteil beträgt der Phasenwinkel –90°. Richtig sind also der erste und der dritte Lösungsvorschlag.
- 2. Mit σ = 1 gilt für die WDF der Momentanleistung:
- $$\it f_p(p)= {\rm 1}/{\rm 2}\cdot\rm e^{-\it p/\rm 2}.$$
- Die gesuchte Wahrscheinlichkeit ist demnach:
- $$\rm Pr(\it p (\it t)> \rm 4) = \int_{\rm 4}^{\infty}\frac{1}{2}\cdot\rm e^{-\it p/\rm 2}\,{\rm d}\it p=\rm e^{\rm -2} \hspace{0.15cm}\underline{=0.135}.$$
- 3. Da p = a2 gilt und a < 0 nicht möglich, ist das Ereignis „a > 2” identisch mit dem Ereignis „p > 4”. Es ergibt sich die gleiche Wahrscheinlichkeit 0.135 wie unter (b) berechnet.
- 4. Allgemein gilt:
- $$\it f_a(a)=\frac{\it f_p(p)}{|g'(p)|}\Big |_{\, \it p=h(a)}.$$
- Die Transformationskennlinie lautet:
- $$\it g'(p)=\frac{ \rm d\it a}{ \rm d\it p}=\frac[[:Template:\rm1]]{\rm 2 \cdot \it \sqrt{p}}.$$
- Diese ist stets positiv. Daraus folgt für die Rayleigh–WDF:
- $$\it f_a(a)=\sqrt{\it p}\cdot\rm e^{\it -p/\rm 2}\Big|_{\it p=a^{\rm 2}}=\it a\cdot \rm e^{\, \it -a^{\rm 2}/\rm 2}.$$
- Für a = 1 ergibt sich somit der Wert e–0.5 ≈ 0.607.