Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.4Z: Equivalent Convolution Codes?"

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{{quiz-Header|Buchseite=Kanalcodierung/Algebraische und polynomische Beschreibung}}
+
{{quiz-Header|Buchseite=Channel_Coding/Algebraic_and_Polynomial_Description}}
  
[[File:P_ID2666__KC_Z_3_4.png|right|frame|Nichtsystematischer und <br>systematischer Faltungscodierer]]
+
[[File:P_ID2666__KC_Z_3_4.png|right|frame|Non-systematic and <br>systematic convolutional encoder]]
Die obere Darstellung zeigt einen Faltungscodierer, der durch folgende Gleichungen beschrieben wird:
+
The top illustration shows a convolutional encoder described by the following equations:
 
:$$x_i^{(1)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} u_{i}^{(1)} + u_{i-1}^{(1)}+ u_{i-1}^{(2)} \hspace{0.05cm},$$
 
:$$x_i^{(1)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} u_{i}^{(1)} + u_{i-1}^{(1)}+ u_{i-1}^{(2)} \hspace{0.05cm},$$
 
:$$x_i^{(2)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} u_{i}^{(2)} + u_{i-1}^{(2)} \hspace{0.05cm},$$
 
:$$x_i^{(2)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} u_{i}^{(2)} + u_{i-1}^{(2)} \hspace{0.05cm},$$
 
:$$x_i^{(3)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} u_{i}^{(2)}\hspace{0.05cm}.$$
 
:$$x_i^{(3)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} u_{i}^{(2)}\hspace{0.05cm}.$$
  
Gesucht sind die Übertragungsfunktionsmatrizen
+
We are looking for the transfer function matrices
* $\mathbf{G}(D)$&nbsp; dieses nichtsystematischen Codes, und
+
* $\mathbf{G}(D)$&nbsp; of this non-systematic code, and
* $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; des äquivalenten systematischen Codes.
+
* $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; of the equivalent systematic code.
  
  
Die Matrix&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; erhält man in folgender Weise:
+
The matrix&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; is obtained in the following way:
* Man spaltet von der&nbsp; $k &times; n$&ndash;Matrix&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; vorne eine quadratische Matrix&nbsp; $\mathbf{T}(D)$&nbsp; mit jeweils&nbsp; $k$&nbsp; Zeilen und Spalten ab. Den Rest bezeichnet man mit&nbsp; $\mathbf{Q}(D)$.
+
* One splits off from the&nbsp; $k &times; n$ matrix&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; in front a square matrix&nbsp; $\mathbf{T}(D)$&nbsp; with each&nbsp; $k$&nbsp; rows and columns. The remainder is denoted by&nbsp; $\mathbf{Q}(D)$.
* Anschließend berechnet man die zu&nbsp; $\mathbf{T}(D)$&nbsp; inverse Matrix&nbsp; $\mathbf{T}^{-1}(D)$&nbsp; und daraus die gesuchte Matrix für den äquivalenten systematischen Code:
+
* Then calculate the inverse matrix of&nbsp; $\mathbf{T}(D)$&nbsp; $\mathbf{T}^{-1}(D)$&nbsp; and from this calculate the matrix for the equivalent systematic code:
 
:$${\boldsymbol{\rm G}}_{\rm sys}(D)= {\boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot {\boldsymbol{\rm G}}(D) \hspace{0.05cm}.$$
 
:$${\boldsymbol{\rm G}}_{\rm sys}(D)= {\boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot {\boldsymbol{\rm G}}(D) \hspace{0.05cm}.$$
* Da&nbsp; $\mathbf{T}^{&ndash;1}(D) \cdot \mathbf{T}(D)$&nbsp; die&nbsp; $k &times; k$&ndash;Einheitsmatrix&nbsp; $\mathbf{I}_k$&nbsp; ergibt, kann die Übertragungsfunktionsmatrix des äquivalenten systematischen Codes in der gewünschten Form geschrieben werden:
+
* Since&nbsp; $\mathbf{T}^{&ndash;1}(D) \cdot \mathbf{T}(D)$&nbsp; yields the&nbsp; $k &times; k$ identity matrix&nbsp; $\mathbf{I}_k$&nbsp;, the transfer function matrix of the equivalent systematic code can be written in the desired form:
 
:$${\boldsymbol{\rm G}}_{\rm sys}(D) = \big [ \hspace{0.05cm} {\boldsymbol{\rm I}}_k\hspace{0.05cm} ; \hspace{0.1cm} {\boldsymbol{\rm P}}(D) \hspace{0.05cm}\big ]  
 
:$${\boldsymbol{\rm G}}_{\rm sys}(D) = \big [ \hspace{0.05cm} {\boldsymbol{\rm I}}_k\hspace{0.05cm} ; \hspace{0.1cm} {\boldsymbol{\rm P}}(D) \hspace{0.05cm}\big ]  
 
\hspace{0.5cm}{\rm mit}\hspace{0.5cm} {\boldsymbol{\rm P}}(D)= {\boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot {\boldsymbol{\rm Q}}(D) \hspace{0.05cm}.
 
\hspace{0.5cm}{\rm mit}\hspace{0.5cm} {\boldsymbol{\rm P}}(D)= {\boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot {\boldsymbol{\rm Q}}(D) \hspace{0.05cm}.
 
\hspace{0.05cm}$$
 
\hspace{0.05cm}$$
  
Die untere Schaltung erzeugt mit Sicherheit einen systematischen Code mit gleichen Parametern&nbsp; $k$&nbsp; und&nbsp; $n$.  
+
The circuit below will certainly generate a systematic code with the same parameters&nbsp; $k$&nbsp; and&nbsp; $n$.  
  
In der Teilaufgabe '''(5)''' ist zu klären, ob es sich dabei tatsächlich um den&nbsp; <i>äquivalenten systematischen Code</i>&nbsp; handelt. Das heißt, ob sich tatsächlich für die beiden Schaltungen genau die gleiche Menge&nbsp; $\{ \hspace{0.1cm} \underline{x} \hspace{0.1cm}\}$&nbsp; an Codesequenzen ergibt, wenn man alle möglichen Informationssequenzen&nbsp; $\{ \hspace{0.1cm} \underline{u} \hspace{0.1cm} \}$&nbsp; berücksichtigt.
+
In the subtask '''(5)''' it has to be clarified whether this is indeed the&nbsp; <i>equivalent systematic code</i>&nbsp;. That is, whether in fact for the two circuits exactly the same quantity&nbsp; $\{ \hspace{0.1cm} \underline{x} \hspace{0.1cm}\}$&nbsp; of code sequences results when all possible information sequences&nbsp; $\{ \hspace{0.1cm} \underline{u} \hspace{0.1cm} \}$&nbsp; is taken into account.
  
  
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+
Hints:  
''Hinweise:''
+
* This exercise belongs to the chapter&nbsp; [[Channel_Coding/Algebraic_and_Polynomial_Description| Algebraic and Polynomial Description]].
* Die Aufgabe gehört zum  Kapitel&nbsp; [[Channel_Coding/Algebraische_und_polynomische_Beschreibung| Algebraische und polynomische Beschreibung]].
+
* Reference is made in particular to the pages&nbsp;
* Bezug genommen wird insbesondere auf die Seiten
+
:: [[Channel_Coding/Algebraic_and_Polynomial_Description#Transfer_Function_Matrix|"Transfer Function Matrix"]]&nbsp; and&nbsp;
::[[Channel_Coding/Algebraische_und_polynomische_Beschreibung#.C3.9Cbertragungsfunktionsmatrix_.E2.80.93_Transfer_Function_Matrix|Übertragungsfunktionsmatrix &ndash; Transfer Function Matrix]]&nbsp; sowie
+
:: [[Channel_Coding/Algebraic_and_Polynomial_Description#Equivalent_systematic_convolutional_code|"Equivalent systematic convolutional code"]].
::[[Channel_Coding/Algebraische_und_polynomische_Beschreibung#.C3.84quivalenter_systematischer_Faltungscode|Äquivalenter systematischer Faltungscode]].
 
 
   
 
   
  
  
  
===Fragebogen===
+
===Questions===
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Wie lauten die Parameter des oben dargestellten Codierers?
+
{What are the parameters of the encoder shown above?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$k \hspace{0.25cm} = \ ${ 2 }  
 
$k \hspace{0.25cm} = \ ${ 2 }  
Line 50: Line 49:
 
$R \hspace{0.18cm} = \ ${ 0.667 3% }
 
$R \hspace{0.18cm} = \ ${ 0.667 3% }
  
{Welche Form hat die Übertragungsfunktionsmatrix&nbsp; $\mathbf{G}(D)$?
+
{What is the form of the transfer function matrix&nbsp; $\mathbf{G}(D)$?
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
+ Die erste Zeile von&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; lautet&nbsp; $(1 + D, \, 0, \, 0)$.
+
+ The first row of&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(1 + D, \, 0, \, 0)$.
- Die erste Zeile von&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; lautet&nbsp; $(1 + D^2, \, 0, \, D^2)$.
+
- The first row of&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(1 + D^2, \, 0, \, D^2)$.
+ Die zweite Zeile von&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; lautet&nbsp; $(D, \, 1 + D, \, 1)$.
+
+ The second row of&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(D, \, 1 + D, \, 1)$.
- Die dritte Zeile von&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; lautet&nbsp; $(D, \, 1 + D, \, 1)$.
+
- The third row of&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(D, \, 1 + D, \, 1)$.
  
{Geben Sie&nbsp; $\mathbf{T}(D)$&nbsp; und&nbsp; $\mathbf{T}^{-1}(D)$&nbsp; an. Wie lautet die Determinante?
+
{Specify&nbsp; $\mathbf{T}(D)$&nbsp; and&nbsp; $\mathbf{T}^{-1}(D)$&nbsp;. What is the determinant?
 
|type="()"}
 
|type="()"}
 
- $\det {\mathbf{T}(D)} = 1$,
 
- $\det {\mathbf{T}(D)} = 1$,
Line 63: Line 62:
 
+ $\det {\mathbf{T}(D)} = 1 + D^2$.
 
+ $\det {\mathbf{T}(D)} = 1 + D^2$.
  
{Was gilt für die äquivalente systematische Übertragungsfunktionsmatrix?
+
{What is true for the equivalent systematic transfer function matrix?
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
+ Die erste Zeile von&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; lautet&nbsp; $(1, \, 0, \, 0)$.
+
+ The first row of&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(1, \, 0, \, 0)$.
- Die zweite Zeile von&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; lautet&nbsp; $(0, \, 1, \, 1 + D)$.
+
- The second row of&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(0, \, 1, \, 1 + D)$.
+ Die zweite Zeile von&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; lautet&nbsp; $(0, \, 1, \, 1/(1 + D))$.
+
+ The second row of&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(0, \, 1, \, 1/(1 + D))$.
  
{Sind die beiden vorgegebenen Schaltungen tatsächlich äquivalent?
+
{Are the two given circuits actually equivalent?
 
|type="()"}
 
|type="()"}
+ JA.
+
+ YES.
- NEIN.
+
- NO.
 
</quiz>
 
</quiz>
  
===Musterlösung===
+
===Solution===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Hier gilt $\underline{k = 2}$ und $\underline{n = 3}$ &nbsp;&#8658;&nbsp; Rate $\underline{R = 2/3}$.  
+
'''(1)'''&nbsp; Here $\underline{k = 2}$ and $\underline{n = 3}$ &nbsp;&#8658;&nbsp; Rate $\underline{R = 2/3}$.  
*Die Gedächtnisordnung $\underline{m = 1}$ (Anzahl der Speicherelemente pro Eingang).  
+
*The memory order $\underline{m = 1}$ (number of memory elements per input).  
*Die Einflusslänge ist gleich der Summe aller Speicherelemente &#8658; $\underline{\nu = 2}$.
+
*The influence length is equal to the sum of all memory elements &#8658; $\underline{\nu = 2}$.
  
  
  
'''(2)'''&nbsp; Das Informationsbit $u_i^{(1)}$ beeinflusst nur den ersten Ausgang $x_i^{(1)}$, während $u_i^{(2)}$ für $x_i^{(2)}$ und $x_i^{(3)}$ herangezogen wird.  
+
'''(2)'''&nbsp; The information bit $u_i^{(1)}$ affects only the first output $x_i^{(1)}$, while $u_i^{(2)}$ is used for $x_i^{(2)}$ and $x_i^{(3)}$.  
*Damit erhält man für die nullte [[Channel_Coding/Algebraische_und_polynomische_Beschreibung#Aufteilung_der_Generatormatrix_in_Teilmatrizen| Teilmatrix]]:
+
*Thus, for the zeroth [[Channel_Coding/Algebraic_and_Polynomial_Description#Division_of_the_generator_matrix_into_partial_matrices| "partial matrix"]] is obtained:
 
:$${ \boldsymbol{\rm G}}_0 =  
 
:$${ \boldsymbol{\rm G}}_0 =  
 
\begin{pmatrix}
 
\begin{pmatrix}
Line 91: Line 90:
 
\end{pmatrix}  \hspace{0.05cm}. $$
 
\end{pmatrix}  \hspace{0.05cm}. $$
  
*Die verzögerten Eingänge wirken sich wie folgt aus:
+
*The delayed inputs affect as follows:
** $u_{i&ndash;1}^{(1)}$ beeinflusst $x_i^{(1)}$,
+
** $u_{i&ndash;1}^{(1)}$ affects $x_i^{(1)}$,
** $u_{i&ndash;1}^{(2)}$ beeinflusst $x_i^{(1)}$ und $x_i^{(2)}$:
+
** $u_{i&ndash;1}^{(2)}$ affects $x_i^{(1)}$ und $x_i^{(2)}$:
  
  
*Somit lauten die Teilmatrix $\mathbf{G}_1$ und die Übertragungsfunktionsmatrix $\mathbf{G}(D)$:
+
*Thus the partial matrix $\mathbf{G}_1$ and the transfer function matrix $\mathbf{G}(D)$:
 
:$${ \boldsymbol{\rm G}}_1 =  
 
:$${ \boldsymbol{\rm G}}_1 =  
 
\begin{pmatrix}
 
\begin{pmatrix}
Line 108: Line 107:
 
\hspace{0.05cm}. $$
 
\hspace{0.05cm}. $$
  
*Richtig sind demnach die <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>.  
+
*Therefore the <u>proposed solutions 1 and 3</u> are correct.  
*Die Antwort 2 kann schon allein deshalb nicht stimmen, da bei $m = 1$ in der Übertragungsfunktionsmatrix kein Element mit $D^2$ auftreten kann.  
+
*Answer 2 cannot be correct, if only because no element with $D^2$ can occur in the transfer function matrix when $m = 1$.  
*$\mathbf{G}(D)$ ist zudem eine $2 &times; 3$&ndash;Matrix; eine dritte Zeile gibt es nicht.
+
*$\mathbf{G}(D)$ is moreover a $2 &times; 3$ matrix; there is no third row.
  
  
  
'''(3)'''&nbsp; Die Aufspaltung von $\mathbf{G}(D)$ ergibt die $2 &times; 2$&ndash;Matrix
+
'''(3)'''&nbsp; Splitting $\mathbf{G}(D)$ gives the $2 &times; 2$ matrix.
 
:$${ \boldsymbol{\rm T}}(D) =
 
:$${ \boldsymbol{\rm T}}(D) =
 
\begin{pmatrix}  
 
\begin{pmatrix}  
Line 126: Line 125:
 
\end{pmatrix} \hspace{0.05cm}. $$
 
\end{pmatrix} \hspace{0.05cm}. $$
  
*Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 3</u>. Zur Kontrolle:
+
*The correct solution is <u>solution 3</u>. For control:
 
:$${ \boldsymbol{\rm T}}(D) \cdot { \boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}   
 
:$${ \boldsymbol{\rm T}}(D) \cdot { \boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}   
 
\frac{1}{1+D^2} \cdot  
 
\frac{1}{1+D^2} \cdot  
Line 147: Line 146:
  
  
'''(4)'''&nbsp; Entsprechend dem Angabenblatt gilt:
+
'''(4)'''&nbsp; According to the data sheet applies:
 
:$${ \boldsymbol{\rm P}}(D) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} { \boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot { \boldsymbol{\rm Q}}(D) = \frac{1}{1+D^2} \cdot  
 
:$${ \boldsymbol{\rm P}}(D) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} { \boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot { \boldsymbol{\rm Q}}(D) = \frac{1}{1+D^2} \cdot  
 
\begin{pmatrix}  
 
\begin{pmatrix}  
Line 176: Line 175:
 
\end{pmatrix}\hspace{0.05cm}. $$
 
\end{pmatrix}\hspace{0.05cm}. $$
  
*Richtig ist demnach die <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>.
+
*The correct solution is therefore <u>proposals 1 and 3</u>.
  
  
'''(5)'''&nbsp; Richtig ist <u>JA</u>. &nbsp; Die untere Schaltung auf dem Angabenblatt ist gekennzeichnet durch die Gleichungen $x_i^{(1)} = u_i^{(1)}$ und $x_i^{(2)} = u_i^{(2)}$ sowie
+
'''(5)'''&nbsp; Correct <u>YES</u>. &nbsp; The lower circuit on the data sheet is identified by the equations. $x_i^{(1)} = u_i^{(1)}$ und $x_i^{(2)} = u_i^{(2)}$ sowie
 
:$$x_i^{(3)}= x_{i-1}^{(3)} + u_i^{(2)} \hspace{0.15cm} \circ\!\!-\!\!\!-^{\hspace{-0.25cm}D}\!\!\!-\!\!\bullet\hspace{0.15cm}
 
:$$x_i^{(3)}= x_{i-1}^{(3)} + u_i^{(2)} \hspace{0.15cm} \circ\!\!-\!\!\!-^{\hspace{-0.25cm}D}\!\!\!-\!\!\bullet\hspace{0.15cm}
 
X^{(3)}(D)= X^{(3)}(D) \cdot D +U^{(2)}(D)$$
 
X^{(3)}(D)= X^{(3)}(D) \cdot D +U^{(2)}(D)$$
Line 185: Line 184:
 
\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
  
Dies entspricht genau dem letzten Element von $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$ entsprechend der Teilaufgabe (4).
+
This corresponds exactly to the last element of $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$ corresponding to subtask (4).
 
{{ML-Fuß}}
 
{{ML-Fuß}}
  
  
 
[[Category:Channel Coding: Exercises|^3.2 Polynomial Description^]]
 
[[Category:Channel Coding: Exercises|^3.2 Polynomial Description^]]

Revision as of 19:09, 26 September 2022

Non-systematic and
systematic convolutional encoder

The top illustration shows a convolutional encoder described by the following equations:

$$x_i^{(1)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} u_{i}^{(1)} + u_{i-1}^{(1)}+ u_{i-1}^{(2)} \hspace{0.05cm},$$
$$x_i^{(2)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} u_{i}^{(2)} + u_{i-1}^{(2)} \hspace{0.05cm},$$
$$x_i^{(3)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} u_{i}^{(2)}\hspace{0.05cm}.$$

We are looking for the transfer function matrices

  • $\mathbf{G}(D)$  of this non-systematic code, and
  • $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$  of the equivalent systematic code.


The matrix  $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$  is obtained in the following way:

  • One splits off from the  $k × n$ matrix  $\mathbf{G}(D)$  in front a square matrix  $\mathbf{T}(D)$  with each  $k$  rows and columns. The remainder is denoted by  $\mathbf{Q}(D)$.
  • Then calculate the inverse matrix of  $\mathbf{T}(D)$  $\mathbf{T}^{-1}(D)$  and from this calculate the matrix for the equivalent systematic code:
$${\boldsymbol{\rm G}}_{\rm sys}(D)= {\boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot {\boldsymbol{\rm G}}(D) \hspace{0.05cm}.$$
  • Since  $\mathbf{T}^{–1}(D) \cdot \mathbf{T}(D)$  yields the  $k × k$ identity matrix  $\mathbf{I}_k$ , the transfer function matrix of the equivalent systematic code can be written in the desired form:
$${\boldsymbol{\rm G}}_{\rm sys}(D) = \big [ \hspace{0.05cm} {\boldsymbol{\rm I}}_k\hspace{0.05cm} ; \hspace{0.1cm} {\boldsymbol{\rm P}}(D) \hspace{0.05cm}\big ] \hspace{0.5cm}{\rm mit}\hspace{0.5cm} {\boldsymbol{\rm P}}(D)= {\boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot {\boldsymbol{\rm Q}}(D) \hspace{0.05cm}. \hspace{0.05cm}$$

The circuit below will certainly generate a systematic code with the same parameters  $k$  and  $n$.

In the subtask (5) it has to be clarified whether this is indeed the  equivalent systematic code . That is, whether in fact for the two circuits exactly the same quantity  $\{ \hspace{0.1cm} \underline{x} \hspace{0.1cm}\}$  of code sequences results when all possible information sequences  $\{ \hspace{0.1cm} \underline{u} \hspace{0.1cm} \}$  is taken into account.




Hints:

"Transfer Function Matrix"  and 
"Equivalent systematic convolutional code".



Questions

1

What are the parameters of the encoder shown above?

$k \hspace{0.25cm} = \ $

$n \hspace{0.22cm} = \ $

$m \hspace{0.10cm} = \ $

$ν \hspace{0.28cm} = \ $

$R \hspace{0.18cm} = \ $

2

What is the form of the transfer function matrix  $\mathbf{G}(D)$?

The first row of  $\mathbf{G}(D)$  is  $(1 + D, \, 0, \, 0)$.
The first row of  $\mathbf{G}(D)$  is  $(1 + D^2, \, 0, \, D^2)$.
The second row of  $\mathbf{G}(D)$  is  $(D, \, 1 + D, \, 1)$.
The third row of  $\mathbf{G}(D)$  is  $(D, \, 1 + D, \, 1)$.

3

Specify  $\mathbf{T}(D)$  and  $\mathbf{T}^{-1}(D)$ . What is the determinant?

$\det {\mathbf{T}(D)} = 1$,
$\det {\mathbf{T}(D)} = D$,
$\det {\mathbf{T}(D)} = 1 + D^2$.

4

What is true for the equivalent systematic transfer function matrix?

The first row of  $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$  is  $(1, \, 0, \, 0)$.
The second row of  $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$  is  $(0, \, 1, \, 1 + D)$.
The second row of  $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$  is  $(0, \, 1, \, 1/(1 + D))$.

5

Are the two given circuits actually equivalent?

YES.
NO.


Solution

(1)  Here $\underline{k = 2}$ and $\underline{n = 3}$  ⇒  Rate $\underline{R = 2/3}$.

  • The memory order $\underline{m = 1}$ (number of memory elements per input).
  • The influence length is equal to the sum of all memory elements ⇒ $\underline{\nu = 2}$.


(2)  The information bit $u_i^{(1)}$ affects only the first output $x_i^{(1)}$, while $u_i^{(2)}$ is used for $x_i^{(2)}$ and $x_i^{(3)}$.

$${ \boldsymbol{\rm G}}_0 = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 1 \end{pmatrix} \hspace{0.05cm}. $$
  • The delayed inputs affect as follows:
    • $u_{i–1}^{(1)}$ affects $x_i^{(1)}$,
    • $u_{i–1}^{(2)}$ affects $x_i^{(1)}$ und $x_i^{(2)}$:


  • Thus the partial matrix $\mathbf{G}_1$ and the transfer function matrix $\mathbf{G}(D)$:
$${ \boldsymbol{\rm G}}_1 = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0\\ 1 & 1 & 0 \end{pmatrix} \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} { \boldsymbol{\rm G}}(D) = { \boldsymbol{\rm G}}_0 + { \boldsymbol{\rm G}}_1 \cdot D = \begin{pmatrix} 1+D & 0 & 0\\ D & 1+D & 1 \end{pmatrix} \hspace{0.05cm}. $$
  • Therefore the proposed solutions 1 and 3 are correct.
  • Answer 2 cannot be correct, if only because no element with $D^2$ can occur in the transfer function matrix when $m = 1$.
  • $\mathbf{G}(D)$ is moreover a $2 × 3$ matrix; there is no third row.


(3)  Splitting $\mathbf{G}(D)$ gives the $2 × 2$ matrix.

$${ \boldsymbol{\rm T}}(D) = \begin{pmatrix} 1+D & 0 \\ D & 1+D \end{pmatrix} \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm}{\rm det}\hspace{0.1cm}{ \boldsymbol{\rm T}}(D) = (1+D) \cdot (1+D) = 1+D^2 $$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm}{ \boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) = \frac{1}{1+D^2} \cdot \begin{pmatrix} 1+D & 0 \\ D & 1+D \end{pmatrix} \hspace{0.05cm}. $$
  • The correct solution is solution 3. For control:
$${ \boldsymbol{\rm T}}(D) \cdot { \boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} \frac{1}{1+D^2} \cdot \begin{pmatrix} 1+D & 0 \\ D & 1+D \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1+D & 0 \\ D & 1+D \end{pmatrix} =$$
$$ \ = \ \hspace{-0.15cm} ... \hspace{0.1cm}= \frac{1}{1+D^2} \cdot \begin{pmatrix} 1+D^2 & 0 \\ 0 & 1+D^2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}\hspace{0.05cm}. $$


(4)  According to the data sheet applies:

$${ \boldsymbol{\rm P}}(D) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} { \boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot { \boldsymbol{\rm Q}}(D) = \frac{1}{1+D^2} \cdot \begin{pmatrix} 1+D & 0 \\ D & 1+D \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \end{pmatrix} =$$
$$\ = \ \hspace{-0.15cm} \frac{1}{1+D^2} \cdot \begin{pmatrix} (1+D)\cdot 0 + 0 \cdot 1 \\ D\cdot 0 + (1+D)\cdot 1 \end{pmatrix} = \frac{1}{1+D^2} \cdot \begin{pmatrix} 0 \\ 1+D \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 \\ 1/(1+D) \end{pmatrix} $$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\boldsymbol{\rm G}}_{\rm sys}(D) = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 1/(1+D) \end{pmatrix}\hspace{0.05cm}. $$
  • The correct solution is therefore proposals 1 and 3.


(5)  Correct YES.   The lower circuit on the data sheet is identified by the equations. $x_i^{(1)} = u_i^{(1)}$ und $x_i^{(2)} = u_i^{(2)}$ sowie

$$x_i^{(3)}= x_{i-1}^{(3)} + u_i^{(2)} \hspace{0.15cm} \circ\!\!-\!\!\!-^{\hspace{-0.25cm}D}\!\!\!-\!\!\bullet\hspace{0.15cm} X^{(3)}(D)= X^{(3)}(D) \cdot D +U^{(2)}(D)$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} G(D) = \frac {X^{(3)}(D)}{U^{(2)}(D)} = \frac {1}{1+D} \hspace{0.05cm}.$$

This corresponds exactly to the last element of $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$ corresponding to subtask (4).