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Difference between revisions of "Applets:Augendiagramm und ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit"

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Unterschiede bei den Mehrstufensystemen
 
Unterschiede bei den Mehrstufensystemen
*Es gibt  M1 Augen und ebensoviele Schwellen   ⇒   ö_{\rm norm} =1/(M\hspace{-0.1cm}-\hspace{-0.1cm}1)  ⇒   M=4:  Quaternärsystem,  M=3:  AMI-Code, Duobinärcode.
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*Es gibt  M\hspace{-0.1cm}-\hspace{-0.1cm}1 Augen und eben so viele Schwellen   ⇒   ö_{\rm norm} =1/(M\hspace{-0.1cm}-\hspace{-0.1cm}1)  ⇒   M=4:  Quaternärsystem,  M=3:  AMI-Code, Duobinärcode.
 
*Der normierte Detektionsrauscheffektivwert  \sigma_{\rm norm}  ist beim Quaternärsystem um den Faktor  \sqrt{5/9} \approx 0.745  als beim Binärsystem.
 
*Der normierte Detektionsrauscheffektivwert  \sigma_{\rm norm}  ist beim Quaternärsystem um den Faktor  \sqrt{5/9} \approx 0.745  als beim Binärsystem.
 
*Beim AMI-Code und dem Duobinärcode hat dieser Verbesserungsfaktor, der auf das kleinere  E_{\rm B}/ N_0  zurückgeht, den Wert  \sqrt{1/2} \approx 0.707.  
 
*Beim AMI-Code und dem Duobinärcode hat dieser Verbesserungsfaktor, der auf das kleinere  E_{\rm B}/ N_0  zurückgeht, den Wert  \sqrt{1/2} \approx 0.707.  
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[[File:Auge_2_neu.png|right|frame|Cosinus-Rolloff-Gesamtfrequenzgang ]]  
 
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Wir setzen voraus, dass der Gesamtfrequenzgang den Verlauf eines  [[Lineare_zeitinvariante_Systeme/Einige_systemtheoretische_Tiefpassfunktionen#Cosinus-Rolloff-Tiefpass|Cosinus-Rolloff-Tiefpasses]]  hat:
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Wir setzen voraus, dass der Gesamtfrequenzgang zwischen der diracförmigen Quelle bis zum Entscheider  den Verlauf eines  [[Lineare_zeitinvariante_Systeme/Einige_systemtheoretische_Tiefpassfunktionen#Cosinus-Rolloff-Tiefpass|Cosinus-Rolloff-Tiefpasses]]  hat   ⇒   H_{\rm S}(f)\cdot H_{\rm E}(f) = H_{\rm CRO}(f) .
 
*Der Flankenabfall von  H_{\rm CRO}(f)  ist punktsymmetrisch um die Nyquistfrequenz  1/(2T). Je größer der Rolloff-Faktor  r_f  ist, um so flacher verläuft ist die Nyquistflanke.  
 
*Der Flankenabfall von  H_{\rm CRO}(f)  ist punktsymmetrisch um die Nyquistfrequenz  1/(2T). Je größer der Rolloff-Faktor  r_f  ist, um so flacher verläuft ist die Nyquistflanke.  
*Der Detektionsgrundimpuls  $g_d(t) = s_0 \cdot T \cdot {\rm F}\big[H_{\rm CRO}(f)\big]  hat unabhängig von  r_f   zu den Zeiten  \nu \cdot T  Nullstellen.  Weitere Nulldurchgänge gibt es abhängig von  r_f$.  Für den Impuls gilt:   
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*Der Detektionsgrundimpuls  $g_d(t) = s_0 \cdot T \cdot {\mathcal F}^{-1}\big[H_{\rm CRO}(f)\big]  hat unabhängig von  r_f   zu den Zeiten  \nu \cdot T  Nullstellen.  Weitere Nulldurchgänge gibt es abhängig von  r_f$.  Für den Impuls gilt:   
 
:$$g_d(t) = s_0 \hspace{-0.05cm}\cdot\hspace{-0.05cm} {\rm si}(\pi \hspace{-0.05cm}\cdot\hspace{-0.05cm}  t/T )\hspace{-0.05cm}\cdot\hspace{-0.05cm}\frac {\cos(\pi \cdot r_{\hspace{-0.05cm}f} \cdot t/T )}{1 - (2 \cdot
 
:$$g_d(t) = s_0 \hspace{-0.05cm}\cdot\hspace{-0.05cm} {\rm si}(\pi \hspace{-0.05cm}\cdot\hspace{-0.05cm}  t/T )\hspace{-0.05cm}\cdot\hspace{-0.05cm}\frac {\cos(\pi \cdot r_{\hspace{-0.05cm}f} \cdot t/T )}{1 - (2 \cdot
 
r_f \cdot t/T)^2}.$$  
 
r_f \cdot t/T)^2}.$$  
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[[File:Auge_3.png|right|frame|Zur Optimierung des Rolloff-Faktors ]]
 
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Betrachten wir nun die Rauschleistung vor dem Entscheider. Für diese gilt:
  
 
Betrachten wir nun die Rauschleistung vor dem Entscheider. Für diese gilt:
 
 
:\sigma_d^2 = N_0/2 \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm E}(f)|^2 {\rm d}f  = N_0/2 \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} \frac{|H_{\rm CRO}(f)|^2}{|H_{\rm S}(f)|^2} {\rm d}f.  
 
:\sigma_d^2 = N_0/2 \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm E}(f)|^2 {\rm d}f  = N_0/2 \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} \frac{|H_{\rm CRO}(f)|^2}{|H_{\rm S}(f)|^2} {\rm d}f.  
  
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Die Flächen unter diesen Kurven sind jeweils ein Maß für die Rauschleistung  \sigma_d^2  vor dem Entscheider. Das grau hinterlegte Rechteck markiert den kleinsten Wert  \sigma_d^2 =\sigma_{\rm MF}^2, der sich mit dem Matched-Filter-Empfänger ergibt.  
 
Die Flächen unter diesen Kurven sind jeweils ein Maß für die Rauschleistung  \sigma_d^2  vor dem Entscheider. Das grau hinterlegte Rechteck markiert den kleinsten Wert  \sigma_d^2 =\sigma_{\rm MF}^2, der sich mit dem Matched-Filter-Empfänger ergibt.  
 
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Man erkennt aus dieser Darstellung:
 
Man erkennt aus dieser Darstellung:
 
*Der Rolloff&ndash;Faktor &nbsp;r_f = 0&nbsp; (Rechteck&ndash;Frequenzgang) führt trotz des schmalen Empfangsfilters zu &nbsp;\sigma_d^2 =K \cdot \sigma_{\rm MF}^2&nbsp; mit &nbsp;K  \approx 1.5, da &nbsp;|H_{\rm E}(f)|^2&nbsp; mit wachsendem &nbsp;f&nbsp; steil ansteigt. Der Grund für diese Rauschleistungsanhebung ist die Funktion &nbsp;\rm si^2(\pi f T)&nbsp; im Nenner, die zur Kompensation des &nbsp;|H_{\rm S}(f)|^2&ndash;Abfalls erforderlich ist. <br>
 
*Der Rolloff&ndash;Faktor &nbsp;r_f = 0&nbsp; (Rechteck&ndash;Frequenzgang) führt trotz des schmalen Empfangsfilters zu &nbsp;\sigma_d^2 =K \cdot \sigma_{\rm MF}^2&nbsp; mit &nbsp;K  \approx 1.5, da &nbsp;|H_{\rm E}(f)|^2&nbsp; mit wachsendem &nbsp;f&nbsp; steil ansteigt. Der Grund für diese Rauschleistungsanhebung ist die Funktion &nbsp;\rm si^2(\pi f T)&nbsp; im Nenner, die zur Kompensation des &nbsp;|H_{\rm S}(f)|^2&ndash;Abfalls erforderlich ist. <br>
 
* Da die Fläche unter der roten Kurve kleiner ist als die unter der grünen, führt &nbsp;r_f = 1&nbsp; trotz dopplelt  doppelt so breitem Spektrum zu einer niedrigeren Rauschleistung: &nbsp;K \approx 1.23.&nbsp; Für &nbsp;r_f \approx 0.8 ergibt sich noch ein geringfügig besserer Wert. Hierfür erreicht man den bestmöglichen Kompromiss zwischen Bandbreite und Überhöhung.
 
* Da die Fläche unter der roten Kurve kleiner ist als die unter der grünen, führt &nbsp;r_f = 1&nbsp; trotz dopplelt  doppelt so breitem Spektrum zu einer niedrigeren Rauschleistung: &nbsp;K \approx 1.23.&nbsp; Für &nbsp;r_f \approx 0.8 ergibt sich noch ein geringfügig besserer Wert. Hierfür erreicht man den bestmöglichen Kompromiss zwischen Bandbreite und Überhöhung.
 
*Der normierte Detektionsrauscheffektivwert lautet somit für den Rolloff&ndash;Faktor&nbsp; r_f:&nbsp; \sigma_{\rm norm} =\sqrt{K(r_f)/(2 \cdot E_{\rm B}/ N_0)}. <br>
 
*Der normierte Detektionsrauscheffektivwert lautet somit für den Rolloff&ndash;Faktor&nbsp; r_f:&nbsp; \sigma_{\rm norm} =\sqrt{K(r_f)/(2 \cdot E_{\rm B}/ N_0)}. <br>
*Auch hier stimmt die ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; p_{\rm U} = {\rm Q}\left[ö_{\rm norm}/\sigma_{\rm norm} \right ] &nbsp; nit der mittleren Fehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; p_{\rm M}&nbsp; überein.
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*Auch hier stimmt die ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; p_{\rm U} = {\rm Q}\left[ö_{\rm norm}/\sigma_{\rm norm} \right ] &nbsp; exakt mit der mittleren Fehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; p_{\rm M}&nbsp; überein.
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\text{Unterschiede bei den Mehrstufensystemen}
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Alle Anmerkungen im Abschnitt 2.2 gelten in gleicher Weise für das &bdquo;Nyquist&ndash;System mit Cosinus-Rolloff-Gesamtfrequenzgang&rdquo;.
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===Impulsinterferenzbehaftetes System mit Gauß-Empfangsfilter===
 
===Impulsinterferenzbehaftetes System mit Gauß-Empfangsfilter===
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[[File:Auge_4.png|right|frame|System mit gaußförmigem Empfangsfilter ]]
 
[[File:Auge_4.png|right|frame|System mit gaußförmigem Empfangsfilter ]]
  
Wir gehen von dem skizzierten Blockschaltbild aus. Zur quantitativen Berücksichtigung der &nbsp;[[Digitalsignalübertragung/Ursachen_und_Auswirkungen_von_Impulsinterferenzen#Definition_des_Begriffs_.E2.80.9EImpulsinterferenz.E2.80.9D|Impulsinterferenzen]]&nbsp; wird folgende Konfiguration angenommen:
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Wir gehen vom rechts skizzierten Blockschaltbild aus. Weiter soll gelten:
*Rechteckförmiger NRZ&ndash;Sendegrundimpuls &nbsp;g_s(t)&nbsp; mit der Höhe &nbsp;s_0&nbsp; und der Dauer &nbsp;T,<br>
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*Rechteckförmiger NRZ&ndash;Sendegrundimpuls &nbsp;g_s(t)&nbsp; mit der Höhe &nbsp;s_0&nbsp; und der Dauer &nbsp;T:
*Gaußförmiges Empfangsfilter mit der Grenzfrequenz &nbsp;f_{\rm G} &nbsp;(''Hinweis:'' &nbsp; In diesem Abschnitt bezeichnen wir die Exponentialfunktion oft auch mit &nbsp;\rm exp [ . ]):
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:H_{\rm S}(f) = {\rm si}(\pi f T).
:$$H_{\rm E}(f) = H_{\rm G}(f) = {\rm exp}\left [\frac{\pi  \cdot f^2}{(2f_{\rm G})^2} \right ] \hspace{0.2cm} \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ
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*Gaußförmiges Empfangsfilter mit der Grenzfrequenz &nbsp;f_{\rm G}:  
  \hspace{0.2cm}h_{\rm E}(t) = h_{\rm G}(t) = {\rm exp}\left [- \pi  \cdot (2
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:$$H_{\rm E}(f) = H_{\rm G}(f) = {\rm e}^{-  \pi  \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} f^2/(2\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f_{\rm G})^2 } \hspace{0.2cm} \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ
  f_{\rm G} t)^2\right ]
+
  \hspace{0.2cm}h_{\rm E}(t) = h_{\rm G}(t) = {\rm e}^{- \pi  \cdot (2\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}
 +
  f_{\rm G}\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} t)^2}
 
   \hspace{0.05cm}.$$
 
   \hspace{0.05cm}.$$
*AWGN&ndash;Kanal, das heißt, es gilt H_{\rm K}(f) = 1 und {\it \Phi}_n(f) = N_0/2.
 
 
 
[[File:Dig_T_3_2_S1_version2.png|center|frame|Blockschaltbild für das Kapitel &bdquo;Fehlerwahrscheinlichkeit bei Impulsinterferenzen&rdquo; ]]
 
  
 
Aufgrund der hier getroffenen Voraussetzungen gilt für den Detektionsgrundimpuls:
 
Aufgrund der hier getroffenen Voraussetzungen gilt für den Detektionsgrundimpuls:
  
:$$g_d(t) = g_s(t) \star h_{\rm G}(t) = 2 f_{\rm G} \cdot s_0 \cdot \int_{t-T/2}^{t+T/2}
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[[File:Auge_5.png|right|frame|Frequenzgang und Impulsantwort des Empfangsfilters ]]
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:$$g_d(t) = s_0 \cdot T \cdot \big [h_{\rm S}(t) \star h_{\rm G}(t)\big ] = 2 f_{\rm G} \cdot s_0 \cdot \int_{t-T/2}^{t+T/2}
 
{\rm e}^{- \pi  \hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} (2 \hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm}
 
{\rm e}^{- \pi  \hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} (2 \hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm}
 
  f_{\rm G}\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} \tau )^2} \,{\rm d} \tau \hspace{0.05cm}.$$
 
  f_{\rm G}\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} \tau )^2} \,{\rm d} \tau \hspace{0.05cm}.$$
  
Die Integration führt zu folgenden äquivalenten Ergebnissen:
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Die Integration führt zum Ergebnis:
  
 
:$$g_d(t) =  s_0 \cdot \big [ {\rm Q} \left (  2 \cdot \sqrt {2 \pi}
 
:$$g_d(t) =  s_0 \cdot \big [ {\rm Q} \left (  2 \cdot \sqrt {2 \pi}
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2 \cdot \sqrt {2 \pi} \cdot f_{\rm G}\cdot ( t + {T}/{2}
 
2 \cdot \sqrt {2 \pi} \cdot f_{\rm G}\cdot ( t + {T}/{2}
 
)\right ) \big ],$$
 
)\right ) \big ],$$
:$$g_d(t) =  s_0 \cdot\big [ {\rm erfc} \left (  2 \cdot
 
\sqrt {\pi} \cdot f_{\rm G}\cdot  ( t - {T}/{2})\right )- {\rm
 
erfc} \left (  2 \cdot \sqrt {\pi} \cdot f_{\rm G}\cdot ( t +
 
{T}/{2} )\right ) \big ]\hspace{0.05cm}.$$
 
  
Hierbei sind zwei Varianten der komplementären Gaußschen Fehlerfunktion verwendet, nämlich
+
unter Verwendung der komplementären Gaußschen Fehlerfunktion  
  
 
:$${\rm Q} (x) = \frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}}\int_{\it
 
:$${\rm Q} (x) = \frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}}\int_{\it
 
x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}/\rm 2}\,d {\it u}
 
x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}/\rm 2}\,d {\it u}
\hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm}
 
{\rm erfc} (\it x) = \frac{\rm 2}{\sqrt{\rm
 
\pi}}\int_{\it x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}}\,d \it u
 
 
\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
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[[File:Auge_6.png|center|frame|Blockschaltbild für das Kapitel &bdquo;Fehlerwahrscheinlichkeit bei Impulsinterferenzen&rdquo; ]]
  
 
Das Modul &nbsp;[[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen_(neues_Applet)|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]&nbsp; liefert die Zahlenwerte von &nbsp;{\rm Q} (x)&nbsp; und &nbsp;0.5 \cdot {\rm erfc} (x).<br>
 
Das Modul &nbsp;[[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen_(neues_Applet)|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]&nbsp; liefert die Zahlenwerte von &nbsp;{\rm Q} (x)&nbsp; und &nbsp;0.5 \cdot {\rm erfc} (x).<br>

Revision as of 17:15, 30 October 2019

Open Applet in a new tab

Programmbeschreibung


Das Applet verdeutlicht die Augendiagramme für

  • verschiedene Codierungen  (binär–redundanzfrei,  quaternär–redundanzfrei,  pseudo–ternär:  AMI und Duobinär)  sowie
  • verschiedene Empfangskonzepte  (Matched–Filter–Empfänger,  CRO–Nyquistsystem,  gaußförmiges Empfangsfilter).


Das letzte Empfängerkonzept führt zu Impulsinterferenzen, das heißt:  Benachbarte Symbole beeinträchtigen sich bei der Symbolentscheidung gegenseitig.

Solche Impulsinterferenzen und deren Einfluss auf die Fehlerwahrscheinlichkeit lassen sich durch das Augendiagramm sehr einfach erfassen und quantifizieren.  Aber auch für die beiden anderen (impulsinterferenzfreien) Systemen lassen sich anhand der Grafiken wichtige Erkenntnisse gewinnen.

Ausgegeben wird zudem die ungünstigste („worst case”) Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm U} = {\rm Q}\left[ö_{\rm norm}/\sigma_{\rm norm} \right ], die bei den binären Nyquistsystemen identisch mit der mittleren Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm M}  ist und für die anderen Systemvarianten eine geeignete obere Schranke darstellt:  p_{\rm U} \ge p_{\rm M}.

In der  p_{\rm U}–Gleichung bedeuten:

  • {\rm Q}(x)  ist die  Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion.
  • Die normierte Augenöffnung kann Werte zwischen  0 \le ö_{\rm norm} \le 1  annehmen;  der Maximalwert gilt für die binären Nyquistsysteme.
  • Der normierte Detektionsrauscheffektivwert  \sigma_{\rm norm}  hängt vom einstellbaren Parameter  10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0  ab, aber auch von der Codierung und vom Empfängerkonzept.

Theoretischer Hintergrund


Systembeschreibung und Voraussetzungen

Für diese Applet gilt das unten skizzierte Modell der binären Basisbandübertragung. Zunächst gelten folgende Voraussetzungen:

  • Die Übertragung erfolgt binär, bipolar und redundanzfrei mit der Bitrate  R_{\rm B} = 1/T, wobei  T  die Symboldauer angibt.
  • Das Sendesignal  s(t)  ist zu allen Zeiten  t  gleich   \pm s_0   ⇒   Der Sendegrundimpuls  g_s(t)  ist NRZ–rechteckförmig mit Amplitude  s_0  und Impulsdauer  T.
  • Das Empfangssignal sei  r(t) = s(t) + n(t). Der AWGN–Term  n(t)  ist durch die (einseitige) Rauschleistungsdichte  N_0  gekennzeichnet.
  • Der Kanalfrequenzgang sei bestmöglich (ideal) und muss nicht weiter berücksichtigt werden:  H_{\rm K}(f) =1.
  • Das Empfangsfilter mit der Impulsantwort  h_{\rm E}(t)  formt aus  r(t)  das Detektionssignal  d(t) = d_{\rm S}(t)+ d_{\rm N}(t).
  • Dieses wird vom Entscheider mit der Entscheiderschwelle  E = 0  zu den äquidistanten Zeiten  \nu \cdot T  ausgewertet.
  • Es wird zwischen dem Signalanteil  d_{\rm S}(t)  – herrührend von  s(t)  – und dem Rauschanteil  d_{\rm N}(t)  unterschieden, dessen Ursache das AWGN–Rauschen  n(t)  ist.
  • d_{\rm S}(t)  kann als gewichtete Summe von gewichteten und jeweils um  T  verschobenen Detektionsgrundimpulsen  g_d(t) = g_s(t) \star h_{\rm E}(t)  dargestellt werden.
  • Zur Berechnung der (mittleren) Fehlerwahrscheinlichkeit benötigt man ferner die Varianz  \sigma_d^2 = {\rm E}\big[d_{\rm N}(t)^2\big]  des Detektionsrauschanteils (bei AWGN–Rauschen).


Optimales impulsinterferenzfreies System – Matched-Filter-Empfänger

Die minimale Fehlerwahrscheinlichkeit ergibt sich für den hier betrachteten Fall  H_{\rm K}(f) =1  mit dem Matched-Filter-Empfänger, also dann, wenn  h_{\rm E}(t)  formgleich mit dem NRZ–Sendegrundimpuls  g_s(t)  ist. Die rechteckförmige Impulsantwort  h_{\rm E}(t)  hat dann die Dauer  T_{\rm E} = T  und die Höhe  1/T.

Binäres Basisbandübertragungssystem;  die Skizze für  h_{\rm E}(t)  gilt nur für den Matched-Filter-Empfänger
  • Der Detektionsgrundimpuls  g_d(t)  ist dreieckförmig mit dem Maximum  s_0  bei  t=0 ; es gilt  g_d(t)=0  für  |t| \ge T. Aufgrund dieser engen zeitlichen Begrenzung kommt es nicht zu Impulsinterferenzen   ⇒   d_{\rm S}(t = \nu \cdot T) = \pm s_0   ⇒   der Abstand aller Nutzabtastwerte von der Schwelle  E = 0  ist stets  |d_{\rm S}(t = \nu \cdot T)| = s_0.
  • Die Detektionsrauschleistung ist bei dieser Konstellation:
\sigma_d^2 = N_0/2 \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} |h_{\rm E}(t)|^2 {\rm d}t = N_0/(2T)=\sigma_{\rm MF}^2.
p_{\rm M} = {\rm Q}\left[\sqrt{{s_0^2}/{\sigma_d^2}}\right ] = {\rm Q}\left[\sqrt{{2 \cdot s_0^2 \cdot T}/{N_0}}\right ] = {\rm Q}\left[\sqrt{2 \cdot E_{\rm B}/ N_0}\right ].

Das Applet berücksichtigt diesen Fall mit den Einstellungen „nach Spalt–Tiefpass” sowie  T_{\rm E}/T = 1. Die ausgegebenen Werte sind im Hinblick auf spätere Konstellationen

  • die normierte Augenöffnung  ö_{\rm norm} =1   ⇒   dies ist der maximal mögliche Wert,
  • der normierte Detektionsrauscheffektivwert  \sigma_{\rm norm} =\sqrt{1/(2 \cdot E_{\rm B}/ N_0)}  sowie
  • die ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm U} = {\rm Q}\left[ö_{\rm norm}/\sigma_{\rm norm} \right ]   ⇒   bei impulsinterferenzfreien Systemen stimmen  p_{\rm M}  und   p_{\rm U}  überein.


\text{Unterschiede bei den Mehrstufensystemen}

  • Es gibt  M\hspace{-0.1cm}-\hspace{-0.1cm}1 Augen und eben so viele Schwellen   ⇒   ö_{\rm norm} =1/(M\hspace{-0.1cm}-\hspace{-0.1cm}1)  ⇒   M=4:  Quaternärsystem,  M=3:  AMI-Code, Duobinärcode.
  • Der normierte Detektionsrauscheffektivwert  \sigma_{\rm norm}  ist beim Quaternärsystem um den Faktor  \sqrt{5/9} \approx 0.745  als beim Binärsystem.
  • Beim AMI-Code und dem Duobinärcode hat dieser Verbesserungsfaktor, der auf das kleinere  E_{\rm B}/ N_0  zurückgeht, den Wert  \sqrt{1/2} \approx 0.707.


Nyquist–System mit Cosinus-Rolloff-Gesamtfrequenzgang

Cosinus-Rolloff-Gesamtfrequenzgang

Wir setzen voraus, dass der Gesamtfrequenzgang zwischen der diracförmigen Quelle bis zum Entscheider den Verlauf eines  Cosinus-Rolloff-Tiefpasses  hat   ⇒   H_{\rm S}(f)\cdot H_{\rm E}(f) = H_{\rm CRO}(f) .

  • Der Flankenabfall von  H_{\rm CRO}(f)  ist punktsymmetrisch um die Nyquistfrequenz  1/(2T). Je größer der Rolloff-Faktor  r_f  ist, um so flacher verläuft ist die Nyquistflanke.
  • Der Detektionsgrundimpuls  g_d(t) = s_0 \cdot T \cdot {\mathcal F}^{-1}\big[H_{\rm CRO}(f)\big]  hat unabhängig von  r_f  zu den Zeiten  \nu \cdot T  Nullstellen.  Weitere Nulldurchgänge gibt es abhängig von  r_f.  Für den Impuls gilt:
g_d(t) = s_0 \hspace{-0.05cm}\cdot\hspace{-0.05cm} {\rm si}(\pi \hspace{-0.05cm}\cdot\hspace{-0.05cm} t/T )\hspace{-0.05cm}\cdot\hspace{-0.05cm}\frac {\cos(\pi \cdot r_{\hspace{-0.05cm}f} \cdot t/T )}{1 - (2 \cdot r_f \cdot t/T)^2}.
  • Daraus folgt:  Wie beim Matched-Filter-Empfänger ist das Auge maximal geöffnet   ⇒   ö_{\rm norm} =1.


Zur Optimierung des Rolloff-Faktors

Betrachten wir nun die Rauschleistung vor dem Entscheider. Für diese gilt:

\sigma_d^2 = N_0/2 \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm E}(f)|^2 {\rm d}f = N_0/2 \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} \frac{|H_{\rm CRO}(f)|^2}{|H_{\rm S}(f)|^2} {\rm d}f.

Die Grafik zeigt die Leistungsübertragungsfunktion  |H_{\rm E}(f)|^2  für drei verschiedene Rolloff–Faktoren

  • r_f=0   ⇒   grüne Kurve,
  • r_f=1   ⇒   rote Kurve,
  • r_f=0.8   ⇒   blaue Kurve.


Die Flächen unter diesen Kurven sind jeweils ein Maß für die Rauschleistung  \sigma_d^2  vor dem Entscheider. Das grau hinterlegte Rechteck markiert den kleinsten Wert  \sigma_d^2 =\sigma_{\rm MF}^2, der sich mit dem Matched-Filter-Empfänger ergibt.
Man erkennt aus dieser Darstellung:

  • Der Rolloff–Faktor  r_f = 0  (Rechteck–Frequenzgang) führt trotz des schmalen Empfangsfilters zu  \sigma_d^2 =K \cdot \sigma_{\rm MF}^2  mit  K \approx 1.5, da  |H_{\rm E}(f)|^2  mit wachsendem  f  steil ansteigt. Der Grund für diese Rauschleistungsanhebung ist die Funktion  \rm si^2(\pi f T)  im Nenner, die zur Kompensation des  |H_{\rm S}(f)|^2–Abfalls erforderlich ist.
  • Da die Fläche unter der roten Kurve kleiner ist als die unter der grünen, führt  r_f = 1  trotz dopplelt doppelt so breitem Spektrum zu einer niedrigeren Rauschleistung:  K \approx 1.23.  Für  r_f \approx 0.8 ergibt sich noch ein geringfügig besserer Wert. Hierfür erreicht man den bestmöglichen Kompromiss zwischen Bandbreite und Überhöhung.
  • Der normierte Detektionsrauscheffektivwert lautet somit für den Rolloff–Faktor  r_f\sigma_{\rm norm} =\sqrt{K(r_f)/(2 \cdot E_{\rm B}/ N_0)}.
  • Auch hier stimmt die ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm U} = {\rm Q}\left[ö_{\rm norm}/\sigma_{\rm norm} \right ]   exakt mit der mittleren Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm M}  überein.


\text{Unterschiede bei den Mehrstufensystemen}

Alle Anmerkungen im Abschnitt 2.2 gelten in gleicher Weise für das „Nyquist–System mit Cosinus-Rolloff-Gesamtfrequenzgang”.


Impulsinterferenzbehaftetes System mit Gauß-Empfangsfilter

System mit gaußförmigem Empfangsfilter

Wir gehen vom rechts skizzierten Blockschaltbild aus. Weiter soll gelten:

  • Rechteckförmiger NRZ–Sendegrundimpuls  g_s(t)  mit der Höhe  s_0  und der Dauer  T:
H_{\rm S}(f) = {\rm si}(\pi f T).
  • Gaußförmiges Empfangsfilter mit der Grenzfrequenz  f_{\rm G}:
H_{\rm E}(f) = H_{\rm G}(f) = {\rm e}^{- \pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} f^2/(2\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f_{\rm G})^2 } \hspace{0.2cm} \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ \hspace{0.2cm}h_{\rm E}(t) = h_{\rm G}(t) = {\rm e}^{- \pi \cdot (2\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} f_{\rm G}\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} t)^2} \hspace{0.05cm}.

Aufgrund der hier getroffenen Voraussetzungen gilt für den Detektionsgrundimpuls:

Frequenzgang und Impulsantwort des Empfangsfilters
g_d(t) = s_0 \cdot T \cdot \big [h_{\rm S}(t) \star h_{\rm G}(t)\big ] = 2 f_{\rm G} \cdot s_0 \cdot \int_{t-T/2}^{t+T/2} {\rm e}^{- \pi \hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} (2 \hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} f_{\rm G}\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} \tau )^2} \,{\rm d} \tau \hspace{0.05cm}.

Die Integration führt zum Ergebnis:

g_d(t) = s_0 \cdot \big [ {\rm Q} \left ( 2 \cdot \sqrt {2 \pi} \cdot f_{\rm G}\cdot ( t - {T}/{2})\right )- {\rm Q} \left ( 2 \cdot \sqrt {2 \pi} \cdot f_{\rm G}\cdot ( t + {T}/{2} )\right ) \big ],

unter Verwendung der komplementären Gaußschen Fehlerfunktion

{\rm Q} (x) = \frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}}\int_{\it x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}/\rm 2}\,d {\it u} \hspace{0.05cm}.
Blockschaltbild für das Kapitel „Fehlerwahrscheinlichkeit bei Impulsinterferenzen”

Das Modul  Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen  liefert die Zahlenwerte von  {\rm Q} (x)  und  0.5 \cdot {\rm erfc} (x).


Die Rauschleistung am Ausgang des gaußförmigen Empfangsfilters  H_{\rm G}(f)  ist gleich

\sigma_d^2 = \frac{N_0}{2} \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm G}(f)|^2 \,{\rm d} f = \frac{N_0\cdot f_{\rm G}}{\sqrt{2}}\hspace{0.05cm}.

Aus diesen beiden Gleichungen erkennt man bereits:

  • Je kleiner die Grenzfrequenz  f_{\rm G}  des Gauß–Tiefpasses ist, desto kleiner ist der Rauscheffektivwert  \sigma_d  und umso besser ist demzufolge das Rauschverhalten.
  • Eine kleine Grenzfrequenz führt aber zu einer starken Abweichung des Detektionsgrundimpulses  g_d(t)  von der Rechteckform und damit zu Impulsinterferenzen.




Mit der Impulsantwort  h_{\rm E}(t)  als die Fourierrücktransformierte des Frequenzgangs  H_{\rm E}(f)  gilt:

d_{\rm S}(t) = s(t) \star h_{\rm E} (t)\hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm}d_{\rm N}(t) = n(t) \star h_{\rm E} (t)\hspace{0.05cm}.
  • Das weiße Rauschen  n(t)  am Empfängereingang besitzt theoretisch eine unendliche große Leistung (praktisch:   eine unnötig große Leistung). Durch den Tiefpass mit dem Frequenzgang  H_{\rm E}(f)  wird diese auf den quadratischen Erwartungswert des Detektionsstörsignals („Varianz”) begrenzt:
\sigma_d^2 = {\rm E}\big[d_{\rm N}(t)^2\big] \hspace{0.05cm}.
  • Allerdings ist zu beachten, dass der Tiefpass  H_{\rm E}(f)  nicht nur das Störsignal  n(t), sondern auch das Nutzsignal  s(t)  verändert. Dadurch werden die einzelnen Sendeimpulse verbreitert und in ihrer Amplitude vermindert. Nach den Voraussetzungen für dieses Kapitel muss sichergestellt werden, dass es nicht zu  Impulsinterferenzen  kommt.
  • Aufgabe des Entscheiders ist es, aus dem wert– und zeitkontinuierlichen Detektionssignal  d(t)  das wert– und zeitdiskrete Sinkensignal  v(t)  zu erzeugen, das die Nachricht des Sendesignals  s(t)  „möglichst gut” wiedergeben sollte.

wird  (Entscheiderschwelle  E = 0).

ist optimal an den Sendegrundimpuls  g_s(t)  angepasst, so dass Impulsinterferenzen keine Rolle spielen. Impulsinterferenzbehaftete Systeme und die Entzerrungsverfahren werden im dritten Hauptkapitel  dieses Buches  behandelt.

  • Die Parameter des (binären) Schwellenwertentscheiders sind optimal gewählt. Aufgrund der bipolaren Signalisierung ist die optimale Entscheiderschwelle  E = 0  und wegen der symmetrischen Impulsform liegen die optimalen Detektionszeitpunkte bei  \nu \cdot T.
  • Das Empfangsfilter mit dem Frequenzgang  H_{\rm E}(f),  Impulsantwort  h_{\rm E}(t) = {\rm F}^{-1}\big[H_{\rm E}(f)\big])  ist optimal an den Sendegrundimpuls  g_s(t)  angepasst, so dass Impulsinterferenzen keine Rolle spielen.


Versuchsdurchführung


Aufgaben 2D-Gauss.png

Noch überarbeiten

  • Wählen Sie zunächst die Nummer  (1, ...)  der zu bearbeitenden Aufgabe.
  • Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt. Die Parameterwerte sind angepasst.
  • Lösung nach Drücken von „Musterlösung”.
  • M=2  steht für „Binärcode” und  M=4  für „Quaternärärcode”.
  • „Gauß” steht für bdquo;nach Gauß&dash;Empfangsfilter”.
  • „Rechteck” steht für „Empfangsfilter mit rechteckförmiger Impulsantwort”.


Die Nummer 0 entspricht einem „Reset”:

  • Gleiche Einstellung wie beim Programmstart.
  • Ausgabe eines „Reset–Textes” mit weiteren Erläuterungen zum Applet.

Bis hierher

(1)  Verdeutlichen Sie sich die Entstehung des Augendiagramms für  M=2 \text{, nach Gauß–TP, }f_{\rm G}/R_{\rm B} = 0.48. Wählen Sie hierfür „Einzelschritt”.

  •  Dieses Augendiagramm ergibt sich, wenn man das Detektionsnutzsignal  d_{\rm S}(t)  in Stücke der Dauer  2T  unterteilt und diese Teile übereinander zeichnet.
  •  In  d_{\rm S}(t)  müssen alle „Fünf–Bit–Kombinationen” enthalten sein   ⇒   mindestens  2^5 = 32  Teilstücke   ⇒   maximal  32  unterscheidbare Linien.
  •  Das Diagramm bewertet das Einschwingverhalten des Nutzsignals. Je größer die (normierte) Augenöffnung ist, desto weniger Impulsinterferenzen gibt es.

(2)  Gleiche Einstellung wie in  (1). Zusätzlich gilt  10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 10 \ {\rm dB}. Bewerten Sie die ausgegebenen Größen  ö_{\rm norm}\sigma_{\rm norm}  und  p_{\rm U}.

  •  ö_{\rm norm}= 0.542  zeigt an, dass die Symboldetektion durch benachbarte Impulse beeinträchtigt wird. Für impulsinterferenzfreie Binärsysteme gilt  ö_{\rm norm}= 1.
  •  Die Augenöffnung kennzeichnet nur das Nutzsignal. Der Rauscheinfluss wird durch  \sigma_{\rm norm}= 0.184  erfasst. Dieser Wert sollte möglichst klein sein.
  •  Die Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm U} = {\rm Q}(ö_{\rm norm}/\sigma_{\rm norm}\approx 0.16\%)  bezieht sich allein auf die „ungünstigsten Folgen”, bei „Gauß” z. B.  -1, -1, +1, -1, -1.
  •  Andere Folgen werden weniger verfälscht   ⇒   die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm M}  ist (meist) deutlich kleiner als p_{\rm U}  (beschreibt den „Worst Case”).

(3)  Die letzten Einstellungen bleiben. Mit welchem  f_{\rm G}/R_{\rm B}–Wert wird die ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm U}  minimal? Auch das Augendiagramm betrachten.

  •  Der minimale Wert  p_{\rm U, \ min} \approx 0.65 \cdot 10^{-4}  ergibt sich für  f_{\rm G}/R_{\rm B} \approx 0.8, und zwar nahezu unabhängig vom eingestellten  10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0.
  •  Der normierte Rauscheffektivwert steigt zwar gegenüber dem Versuch  (2)  von  \sigma_{\rm norm}= 0.168  auf  \sigma_{\rm norm}= 0.238  an.
  •  Dies wird aber durch die größere Augenöffnung  ö_{\rm norm}= 0.91  gegenüber  ö_{\rm norm}= 0.368  mehr als ausgeglichen  (Vergrößerungsfaktor \approx 2.5).

(4)  Für welche Grenzfrequenzen  (f_{\rm G}/R_{\rm B})  ergibt sich eine völlig unzureichende Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm U} \approx 50\% ? Auch das Augendiagramm betrachten.

  •  Für  f_{\rm G}/R_{\rm B}<0.28  ergibt sich ein geschlossenes Auge  (ö_{\rm norm}= 0)  und damit eine worst–case Fehlerwahrscheinlichkeit in der Größenordnung von  50\%.
  •  Die Entscheidung über ungünstig eingerahmte Bit muss dann zufällig erfolgen, auch bei guten Rauschverhältnissen  (10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 16 \ {\rm dB}).

(5)  Wählen Sie nun die Einstellungen  M=2 \text{, nach Spalt–TP, }T_{\rm E}/T = 1,  10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 10 \ {\rm dB}  sowie „Auge – Gesamt”. Interpretieren Sie die Ergebnisse.

  •  Der Detektionsgrundimpuls ist dreieckförmig und das Auge vollständig geöffnet. Die normierte Augenöffnung ist demzufolge  ö_{\rm norm}= 1.
  •  Aus 10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 10 \ {\rm dB}  folgt E_{\rm B}/N_0 = 10   ⇒   \sigma_{\rm norm} =\sqrt{1/(2\cdot E_{\rm B}/ N_0)} = \sqrt{0.05} \approx 0.224   ⇒   p_{\rm U} = {\rm Q}(4.47) \approx 3.9 \cdot 10^{-6}.
  •  Dieser Wert ist um den Faktor  15  besser als in (3).   Aber:  Bei  H_{\rm K}(f) \ne 1  ist der Matched-Filter-Empfänger so nicht anwendbar.

(6)  Gleiche Einstellung wie in  (5). Variieren Sie nun  T_{\rm E}/T  im Bereich zwischen  0.5  und  1.5. Interpretieren Sie die Ergebnisse.

  •  Für  T_{\rm E}/T < 1  gilt weiterhin  ö_{\rm norm}= 1. Aber  \sigma_{\rm norm}  wird größer, zum Beispiel  \sigma_{\rm norm} = 0.316  für  T_{\rm E}/T =0.5   ⇒   das Filter ist zu breitbandig!
  •  Für  T_{\rm E}/T > 1  ergibt sich im Vergleich zu  (5)  ein kleineres  \sigma_{\rm norm}. Aber Das Auge ist nicht mehr geöffnet.  T_{\rm E}/T =1.25:  ö_{\rm norm}= g_0 - 2 \cdot g_1 = 0.6.

(7)  Wählen Sie nun die Einstellungen  M=2 \text{, CRO–Nyquist, }r_f = 0.2  sowie „Auge – Gesamt”. Interpretieren Sie das Augendiagramm, auch für andere  r_f–Werte.

  •  Im Gegensatz zu  (6)  ist hier der Grundimpuls für  |t|>T  nicht Null, aber  g_d(t)  hat äquidistane Nulldurchgänge:  g_0 = 1, \ g_1 = g_2 = 0   ⇒   Nyquistsystem.
  •  Alle  32  Augenlinien gehen bei  t=0  durch nur zwei Punkte. Die vertikale Augenöffnung ist für alle  r_f  maximal   ⇒    ö_{\rm norm}= 1.
  •  Dagegen nimmt die horizontale Augenöffnung mit  r_f  zu und ist  r_f = 1  maximal gleich  T   ⇒   Phasenjitter hat in diesem Fall nur geringen Einfluss.

(8)  Gleiche Einstellung wie in  (7). Variieren Sie nun  r_f  im Hinblick auf minimale Fehlerwahrscheinlichkeit. Interpretieren Sie die Ergebnisse.

  •  ö_{\rm norm}= 1  gilt stets. Dagegen zeigt  \sigma_{\rm norm}  eine leichte Abhängigkeit von  r_f.  DasMinimum  \sigma_{\rm norm}=0.236  ergibt sich für  r_f = 0.9   ⇒   p_{\rm U} \approx 1.1 \cdot 10^{-5}.
  •  Gegenüber dem bestmöglichen Fall gemäß  (7)  „Matched–Filter–Empfänger” ist  p_{\rm U}  dreimal so groß, obwohl  \sigma_{\rm norm}  nur um ca.  5\%  größer ist.
  •  Der größere  \sigma_{\rm norm}–Wert geht auf die Überhöhung des Rausch–LDS zurück, um den Abfall durch den Sender–Frequenzgang  H_{\rm S}(f)  auszugleichen.

(9)  Wählen Sie die Einstellungen  M=4 \text{, nach Spalt–TP, }T_{\rm E}/T = 1,  10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 10 \ {\rm dB}  und  12 \ {\rm dB}.  Interpretieren Sie die Ergebnisse.

  •  Es gibt nun drei Augenöffnungen. Gegenüber  (5)  ist also  ö_{\rm norm}  um den Faktor  3  kleiner,  \sigma_{\rm norm}  dagegen nur um etwa den Faktor  \sqrt{5/9)} \approx 0.75.
  •  Für  10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 10 \ {\rm dB}  ergibt sich nun die Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm U} \approx 2.27\%  und für  10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 10 \ {\rm dB}  nur mehr  0.59\%.

(10)  Für die restlichen Aufgaben gelte stets  10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 12 \ {\rm dB}. Betrachten Sie das Augendiagramm für  M=4 \text{, CRO–Nyquist, }r_f = 0.5.

  •  In  d_{\rm S}(t)  müssen alle „Fünf–Symbol–Kombinationen” enthalten sein   ⇒   mindestens  4^5 = 1024  Teilstücke   ⇒   maximal  1024  unterscheidbare Linien.
  •  Alle  1024  Augenlinien gehen bei  t=0  durch nur vier Punkte:  ö_{\rm norm}= 0.333\sigma_{\rm norm} = 0.143  ist etwas größer als in  (9)  ⇒   ebenso  p_{\rm U} \approx 1\%.

(11)  Wählen Sie die Einstellungen  M=4 \text{, nach Gauß–TP, }f_{\rm G}/R_{\rm B} = 0.48  und variieren Sie  f_{\rm G}/R_{\rm B}.   Interpretieren Sie die Ergebnisse.

  •  f_{\rm G}/R_{\rm B}=0.48  führt zur minimalen Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm U} \approx 0.21\%.  Kompromiss zwischen  ö_{\rm norm}= 0.312  und  \sigma_{\rm norm}= 0.109.
  •  Bei zu kleiner Grenzfrequenz dominieren die Impulsinterferenzen.  Beispiel:  f_{\rm G}/R_{\rm B}= 0.3ö_{\rm norm}= 0.157;  \sigma_{\rm norm}= 0.086  ⇒    p_{\rm U} \approx 3.5\%.
  •  Bei zu großer Grenzfrequenz dominiert das Rauschen.  Beispiel:  f_{\rm G}/R_{\rm B}= 1.0ö_{\rm norm}= 0.333;  \sigma_{\rm norm}= 0.157  ⇒    p_{\rm U} \approx 1.7\%.
  •  Bitte beachten Sie:  Bei Quaternärcodierung ist es günstiger, Impulsinterferenzen zuzulassen.

(12)  Welche Unterschiede zeigt das Auge für  M=3 \text{ (AMI-Code), nach Gauß–TP, }f_{\rm G}/R_{\rm B} = 0.48  gegenüber dem vergleichbaren Binärsystem? Interpretation.

  •  Der Detektionsgrundimpuls  g_d(t)  ist in beiden Fällen gleich. Die Abtastwerte sind jeweils  g_0 = 0.771, \ g_1 = 0.114.
  •  Beim AMI–Code gibt es zwei Augenöffnungen mit je  ö_{\rm norm}= 1/2 \cdot (g_0 -2 \cdot g_1) = 0.214.  Beim Binärcode:  ö_{\rm norm}= g_0 -2 \cdot g_1 = 0.543.
  •  Die AMI–Folge besteht zu 50% aus Nullen. Die Symbole  +1  und  -1  wechseln sich ab   ⇒   es gibt keine lange  +1–Folge und keine lange  -1–Folge.
  •  Darin liegt der einzige Vorteil des AMI–Codes:  Dieser kann auch bei einem gleichsignalfreien Kanal   ⇒   H_{\rm K}(f= 0)=0  angewendet werden.

(13)  Gleiche Einstellung wie in  (12), zudem  10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 12 \ {\rm dB}. Analysieren Sie die Fehlerwahrscheinlichkeit des AMI–Codes.

  •  Trotz kleinerem  \sigma_{\rm norm} = 0.103  hat der AMI–Code eine höhere Fehlerwahrscheinlichkeit  p_{\rm U} \approx 2\%  als der Binärcode:  \sigma_{\rm norm} = 0.146, \ p_{\rm U} \approx \cdot 10^{-4}.
  •  Für  f_{\rm G}/R_{\rm B}<0.34  ergibt sich ein geschlossenes Auge  (ö_{\rm norm}= 0)  ⇒    p_{\rm U} =50\%. Beim Binärcode:  Für  f_{\rm G}/R_{\rm B}>0.34  ist das Auge geöffnet.

(14)  Welche Unterschiede zeigt das Auge für  M=3 \text{ (Duobinärcode), nach Gauß–TP, }f_{\rm G}/R_{\rm B} = 0.48  gegenüber dem vergleichbaren Binärsystem?

  •  Redundanzfreier Binärcode:  ö_{\rm norm}= 0.096, \ \sigma_{\rm norm} = 0.116 \ p_{\rm U} \approx 20\%       Duobinärcode:  ö_{\rm norm}= 0.167, \ \sigma_{\rm norm} = 0.082 \ p_{\rm U} \approx 2\% .
  • Insbesondere bei kleinem  f_{\rm G}/R_{\rm B}  liefert der Duobinärcode gute Ergebnisse, da die Übergänge von  +1  nach  -1  (und umgekehrt) im Auge fehlen.
  • Selbst mit  f_{\rm G}/R_{\rm B}=0.2  ist das Auge noch geöffnet. Im Gegensatz zum AMI–Code  ist aber „Duobinär” bei gleichsignalfreiem Kanal nicht anwendbar.

Zur Handhabung des Applets


Anleitung DFT endgültig.png

    (A)     Zeitbereich (Eingabe- und Ergebnisfeld)

    (B)     (A)–Darstellung numerisch, grafisch, Betrag

    (C)     Frequenzbereich (Eingabe- und Ergebnisfeld)

    (D)     (C)–Darstellung numerisch, grafisch, Betrag

    (E)     Auswahl: DFT  (t \to f)  oder IDFT  (f \to t)

    (F)     Vorgegebene  d(\nu)–Belegungen (falls DFT), oder

                    Vorgegebene  D(\mu)–Belegungen (falls IDFT)

    (G)     Eingabefeld auf Null setzen

    (H)     Eingabefeld zyklisch nach unten (bzw. oben) verschieben

    ( I )     Bereich für die Versuchsdurchführung:   Aufgabenauwahl

    (J)     Bereich für die Versuchsdurchführung:   Aufgabenstellung

    (K)     Bereich für die Versuchsdurchführung:   Musterlösung einblenden

  • Vorgegebene  d(\nu)–Belegungen (für DFT):
(a)  entsprechend Zahlenfeld,  (b)  Gleichsignal,  (c)  Komplexe Exponentialfunktion der Zeit,  (d)  Harmonische Schwingung  (Phase  \varphi = 45^\circ),
(e)  Cosinussignal (eine Periode),  (f)  Sinussignal (eine Periode),  (g)  Cosinussignal (zwei Perioden), (h)  Alternierende Zeitkoeffizienten,
  (i)  Diracimpuls,  (j)  Rechteckimpuls,  (k)  Dreieckimpuls,  (l)  Gaußimpuls.
  • Vorgegebene  D(\mu)–Belegungen (für IDFT):
(A)  entsprechend Zahlenfeld,  (B)  Konstantes Spektrum,  (C)  Komplexe Exponentialfunktion der Frequenz,  (D)  äquivalent zur Einstellung (d) im Zeitbereich ,
(E)  Cosinussignal (eine Frequenzperiode),  (F)  Sinussignal (eine Frequenzperiode),  (G)  Cosinussignal (zwei Frequenzperioden),  (H)  Alternierende Spektralkoeffizienten,
(I)  Diracspektrum,  (J)  Rechteckspektrum,  (K)  Dreieckspektrum,  (L)  Gaußspektrum.


Über die Autoren

Dieses interaktive Berechnungstool wurde am  Lehrstuhl für Nachrichtentechnik  der  Technischen Universität München  konzipiert und realisiert.

  • Die erste Version wurde 2008 von  Thomas Großer  im Rahmen einer Werkstudententätigkeit mit „FlashMX–Actionscript” erstellt (Betreuer:  Günter Söder).
  • 2019 wurde das Programm von  Carolin Mirschina  im Rahmen einer Werkstudententätigkeit auf „HTML5” umgesetzt und neu gestaltet (Betreuer:  Tasnád Kernetzky).


Die Umsetzung dieses Applets auf HTML 5 wurde durch  Studienzuschüsse  der Fakultät EI der TU München finanziell unterstützt. Wir bedanken uns.


Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster

Open Applet in a new tab