Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.6: Error Correlation Duration"
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Der Bezugswert φe0 ergibt sich dabei durch <i>Extrapolation</i> der Fehlerkorrelationsfunktion in den Punkt k=0. Ist wie hier der FKF–Verlauf analytisch gegeben, so kann man φe0 auch dadurch berechnen, dass man in die eigentlich nur für k>0 gültige Gleichung den Wert k=0 einsetzt. | Der Bezugswert φe0 ergibt sich dabei durch <i>Extrapolation</i> der Fehlerkorrelationsfunktion in den Punkt k=0. Ist wie hier der FKF–Verlauf analytisch gegeben, so kann man φe0 auch dadurch berechnen, dass man in die eigentlich nur für k>0 gültige Gleichung den Wert k=0 einsetzt. | ||
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* Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein. | * Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein. |
Revision as of 18:33, 21 November 2017
Die Grafik zeigt die Fehlerkorrelationsfunktion (FKF) des Gilbert–Elliott–Modells mit den Parametern
- pG = 0.001,pB=0.1,
- Pr(G|B) = 0.1,Pr(B|G)=0.01
in logarithmierter Darstellung.
Dieses Modell wird in der Aufgabe Aufgabe Z5.6 ausführlich behandelt. Insbesondere wird in dieser Aufgabe auch die Fehlerkorrelationsfunktion (FKF) berechnet. Mit den Hilfsgrößen
- A = (pB−pM)⋅(pM−pG),
- B = Pr(B|G)+Pr(G|B)
kann für diese geschrieben werden:
- φe(k)={pMp2M+A⋅(1−B)kf¨urk=0,f¨urk>0.
Hierbei handelt es sich um einen Bündelfehlerkanal. Zur quantitativen Beschreibung der statistischen Bindungen verwendet man oft die Korrelationsdauer gemäß der folgenden Definition:
- DK=1φe0−p2M⋅∞∑k=1[φe(k)−p2M].
Der Bezugswert φe0 ergibt sich dabei durch Extrapolation der Fehlerkorrelationsfunktion in den Punkt k=0. Ist wie hier der FKF–Verlauf analytisch gegeben, so kann man φe0 auch dadurch berechnen, dass man in die eigentlich nur für k>0 gültige Gleichung den Wert k=0 einsetzt.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Themengebiet des Kapitels Bündelfehlerkanäle.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
(2) Setzt man in die untere FKF–Gleichung, die eigentlich nur für k > 0 gültig ist, den Parameter k = 0 ein, so erhält man den gesuchten Extrapolationswert.
- \varphi_{e0} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} p_{\rm M}^2 + (p_{\rm B}- p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M}- p_{\rm G})\hspace{0.05cm} = 10^{-4} + (0.1- 0.01) \cdot (0.01- 0.001)=
- \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 10^{-4} + 0.09 \cdot 0.009 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.91 \cdot 10^{-3}}\hspace{0.05cm}.
(3) Nach der allgemeinen Definitionsgleichung gilt für die Fehlerkorrelationsdauer
- D_{\rm K} = \frac{1}{\varphi_{e0} - p_{\rm M}^2} \cdot \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} [\varphi_{e}(k) - p_{\rm M}^2]\hspace{0.05cm}.
Mit den Ausdrücken
- A \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} (p_{\rm B}- p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M}- p_{\rm G}) = \varphi_{e0} - p_{\rm M}^2\hspace{0.05cm},
- B\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)
lässt sich diese Gleichung wie folgt schreiben:
- D_{\rm K} = {1}/{A} \cdot \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} A \cdot (1 - B)^k = \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} (1 - B)^k\hspace{0.05cm}.
Mit der Summenformel einer geometrischen Reihe ergibt sich daraus das Endergebnis:
- D_{\rm K} = {1}/{B} - 1 = \frac{1}{{\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)} - 1\hspace{0.05cm}.
Richtig ist also der letzte Lösungsvorschlag.
(4) Mit {\rm Pr(B|G)} = 0.01 und {\rm Pr(G|B)} = 0.1 ergibt sich
- D_{\rm K} = \frac{1}{0.01 + 0.1} - 1 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 8.091}\hspace{0.05cm}.
(5) Richtig ist nur der erste Lösungsvorschlag, wie in den Musterlösungen zu den letzten Teilaufgaben gezeigt wurde. Damit liegt aber nur die Korrelationsdauer fest. Mit {\rm Pr(B|G)} = 0.1 und \rm Pr(G|B) = 0.01 ergibt sich zwar das gleiche D_{\rm K} = 8.091 wie mit \rm Pr(B|G) = 0.01 und \rm Pr(G|B) = 0.1. Aber nun ist die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit p_{\rm M} \approx 9.1\% statt 1\%, jeweils für p_{\rm G} = 0.001 und p_{\rm B} = 0.1.
Auch die letzte Aussage ist falsch. Diese Aussage würde nur dann gelten, wenn \varphi_e(k) linear aufgetragen wäre und nicht wie hier logarithmisch.