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

From LNTwww
 
(19 intermediate revisions by 5 users not shown)
Line 1: Line 1:
{{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|Nichtsystematischer und systematischer Faltungscodierer]]
+
[[File:EN_KC_Z_3_4.png|right|frame|Non-systematic and systematic convolutional encoder]]
Die obere Darstellung zeigt einen Faltungscodierer, der durch folgende Gleichungen beschrieben wird:
+
The top figure 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
* $\mathbf{G}(D)$ dieses nichtsystematischen Codes, und
+
* $\mathbf{G}(D)$  of this non-systematic code,  and
* $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$ des äquivalenten systematischen Codes.
 
  
 +
* $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$  of the equivalent systematic code.
  
Die Matrix $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$ erhält man in folgender Weise:
+
 
* Man spaltet von der $k × n$–Matrix $\mathbf{G}(D)$ vorne eine quadratische Matrix $\mathbf{T}(D)$ mit jeweils $k$ Zahlen und Spalten ab. Den Rest bezeichnet man mit $\mathbf{Q}(D)$.
+
The matrix  $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$  is obtained in the following way:
* Anschließend berechnet man die zu $\mathbf{T}(D)$ inverse Matrix $\mathbf{T}^{–1}(D)$ und daraus die gesuchte Matrix für den äquivalenten systematischen Code:
+
* One splits off from the  $k × n$  matrix  $\mathbf{G}(D)$  in front a square matrix  $\mathbf{T}(D)$  with  $k$  rows and  $k$  columns.  The remainder is denoted by  $\mathbf{Q}(D)$.
 +
 
 +
* Calculate the inverse matrix  $\mathbf{T}^{-1}(D)$  of   $\mathbf{T}(D)$.  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 $\mathbf{T}^{–1}(D) \cdot \mathbf{T}(D)$ die $k × k$–Einheitsmatrix $\mathbf{I}_k$ ergibt, kann die Übertragungsfunktionsmatrix des äquivalenten systematischen Codes in der gewünschten Form geschrieben werden:
+
* 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 ]  
 
:$${\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 with}\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 $k$ und $n$. In der Teilaufgabe (5) ist zu klären, ob es sich dabei tatsächlich um den <i>äquivalenten systematischen Code</i> handelt. Das heißt, ob sich tatsächlich für die beiden Schaltungen genau die gleiche $\{ \ \underline{x} \ \}$ an Codesequenzen ergibt, wenn man alle möglichen Informationssequenzen $\{ \ \underline{u} \ \}$ berücksichtigt.
+
*The circuit below will certainly generate a systematic code with the same parameters&nbsp; $k$&nbsp; and&nbsp; $n$.  
 +
 
 +
 
 +
In subtask&nbsp; '''(5)'''&nbsp; it has to be clarified whether this is indeed the&nbsp; "equivalent systematic code".&nbsp; That is,&nbsp; 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; are taken into account.
 +
 
 +
 
  
''Hinweise:''
 
* Die Aufgabe bezieht sich auf ein Themengebiet aus dem Kapitel [[Kanalcodierung/Algebraische_und_polynomische_Beschreibung| Algebraische und polynomische Beschreibung]]
 
* Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
 
  
  
  
===Fragebogen===
+
Hints:
 +
* This exercise belongs to the chapter&nbsp; [[Channel_Coding/Algebraic_and_Polynomial_Description| "Algebraic and Polynomial Description"]].
 +
* Reference is made in particular to the sections&nbsp;
 +
:* [[Channel_Coding/Algebraic_and_Polynomial_Description#Transfer_Function_Matrix|"Transfer Function Matrix"]]&nbsp; and&nbsp;
 +
:* [[Channel_Coding/Algebraic_and_Polynomial_Description#Equivalent_systematic_convolutional_code|"Equivalent systematic convolutional code"]].
 +
 +
 
 +
 
 +
 
 +
===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 \ = \ ${ 2 3% }  
+
$k \hspace{0.25cm} = \ ${ 2 }  
$n \ = \ ${ 3 3% }
+
$n \hspace{0.22cm} = \ ${ 3 }
$R \ = \ ${ 0.667 3% }
+
$m \hspace{0.10cm} = \ ${ 1 }
$m \ = \ ${ 1 3% }
+
$ν \hspace{0.28cm} = \ ${ 2 }
$ν \ = \ ${ 2 3% }
+
$R \hspace{0.18cm} = \ ${ 0.667 3% }
  
{Welche Form hat die Übertragungsfunktionsmatrix $\mathbf{G}(D)$?
+
{What is the form of the transfer function matrix&nbsp; $\mathbf{G}(D)$?
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
+ Die erste Zeile von $\mathbf{G}(D)$ lautet $(1 + D, \, 0, \, 0)$.
+
+ The first row of&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(1 + D, \, 0, \, 0)$.
- Die erste Zeile von $\mathbf{G}(D)$ lautet $(1 + D^2, \, 0, \, D^2)$.
+
- The first row of&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(1 + D^2, \, 0, \, D^2)$.
+ Die zweite Zeile von $\mathbf{G}(D)$ lautet $(D, \, 1 + D, \, 1)$.
+
+ The second row of&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(D, \, 1 + D, \, 1)$.
- Die dritte Zeile von $\mathbf{G}(D)$ lautet $(D, \, 1 + D, \, 1)$.
+
- The third row of&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(D, \, 1 + D, \, 1)$.
  
{Geben Sie $\mathbf{T}(D)$ und $\mathbf{T}^{&ndash;1}(D)$ an. Wie lautet die Determinante?
+
{Specify &nbsp; $\mathbf{T}(D)$&nbsp; and &nbsp; $\mathbf{T}^{-1}(D)$.&nbsp; What is the determinant?
|type="[]"}
+
|type="()"}
 
- $\det {\mathbf{T}(D)} = 1$,
 
- $\det {\mathbf{T}(D)} = 1$,
 
- $\det {\mathbf{T}(D)} = D$,
 
- $\det {\mathbf{T}(D)} = D$,
 
+ $\det {\mathbf{T}(D)} = 1 + D^2$.
 
+ $\det {\mathbf{T}(D)} = 1 + D^2$.
  
{Was gilt für die äquivalente systematische Übertragungsfunktionsmatrix?
+
{What is true for the equivalent systematic transfer function matrix?
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
+ Die erste Zeile von $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$ lautet $(1, \, 0, \, 0)$.
+
+ The first row of&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(1, \, 0, \, 0)$.
- Die zweite Zeile von $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$ lautet $(0, \, 1, \, 1 + D)$.
+
- The second row of&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; is&nbsp; $(0, \, 1, \, 1 + D)$.
+ Die zweite Zeile von $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$ lautet $(0, \, 1, \, 1/(1 + D))$.
+
+ 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 $\underline{R = 2/3}$. Die Gedächtnisordnung $\underline{m = 1}$ (Anzahl der Speicherelemente pro Eingang). Die Einflusslänge ist gleich der Summe aller Speicherelemente &#8658; $\underline{\nu = 2}$.
+
'''(1)'''&nbsp; Here&nbsp; $\underline{k = 2}$&nbsp; and&nbsp; $\underline{n = 3}$ &nbsp; &#8658; &nbsp; Rate&nbsp; $\underline{R = 2/3}$.  
 +
*The memory order&nbsp; $\underline{m = 1}$&nbsp; $($number of memory elements per input$)$.
 +
 +
*The influence length is equal to the sum of all memory elements &nbsp; &#8658; &nbsp; $\underline{\nu = 2}$.
  
  
'''(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. Damit erhält man für die nullte [[Teilmatrix]]:
+
 
 +
'''(2)'''&nbsp; The information bit&nbsp; $u_i^{(1)}$&nbsp; affects only the first output&nbsp; $x_i^{(1)}$,&nbsp; while&nbsp; $u_i^{(2)}$&nbsp; is used for&nbsp; $x_i^{(2)}$&nbsp; and&nbsp; $x_i^{(3)}$.  
 +
*Thus,&nbsp; for the zeroth&nbsp; [[Channel_Coding/Algebraic_and_Polynomial_Description#Division_of_the_generator_matrix_into_partial_matrices| "partial matrix"]]&nbsp; is obtained:
 
:$${ \boldsymbol{\rm G}}_0 =  
 
:$${ \boldsymbol{\rm G}}_0 =  
 
\begin{pmatrix}
 
\begin{pmatrix}
Line 76: Line 94:
 
\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 $x_i^{(1)}$,
+
:* $u_{i&ndash;1}^{(1)}$&nbsp; affects&nbsp; $x_i^{(1)}$,
* $u_{i&ndash;1}^{(2)}$ beeinflusst $x_i^{(1)}$ und $x_i^{(2)}$:
 
  
 +
:* $u_{i&ndash;1}^{(2)}$&nbsp; affects&nbsp; $x_i^{(1)}$&nbsp; and&nbsp; $x_i^{(2)}$:
  
Somit lauten die Teilmatrix $\mathbf{G}_1$ und die Übertragungsfunktionsmatrix $\mathbf{G}(D)$:
+
 
 +
*Thus,&nbsp; the partial matrix&nbsp; $\mathbf{G}_1$&nbsp; and the transfer function matrix&nbsp; $\mathbf{G}(D)$:
 
:$${ \boldsymbol{\rm G}}_1 =  
 
:$${ \boldsymbol{\rm G}}_1 =  
 
\begin{pmatrix}
 
\begin{pmatrix}
Line 93: Line 112:
 
\hspace{0.05cm}. $$
 
\hspace{0.05cm}. $$
  
Richtig sind demnach die <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>. Die Antwort 2 kann schon allein deshalb nicht stimmen, da bei $m = 1$ in der Übertragungsfunktionsmatrix kein Element mit $D^2$ auftreten kann. $\mathbf{G}(D)$ ist zudem eine $2 &times; 3$&ndash;Matrix; eine dritte Zeile gibt es nicht.
+
*Therefore the&nbsp; <u>proposed solutions 1 and 3</u>&nbsp; are correct.
 +
 +
*Answer 2 cannot be correct,&nbsp; because no element with&nbsp; $D^2$&nbsp; can occur in the transfer function matrix when&nbsp; $m = 1$.
 +
 +
*$\mathbf{G}(D)$ 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&nbsp; $\mathbf{G}(D)$&nbsp; gives the&nbsp; $2 &times; 2$&nbsp; matrix.
 
:$${ \boldsymbol{\rm T}}(D) =
 
:$${ \boldsymbol{\rm T}}(D) =
 
\begin{pmatrix}  
 
\begin{pmatrix}  
Line 108: Line 132:
 
\end{pmatrix} \hspace{0.05cm}. $$
 
\end{pmatrix} \hspace{0.05cm}. $$
  
Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 3</u>. Zur Kontrolle:
+
*The correct solution is&nbsp; <u>solution 3</u>.&nbsp; 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  
 
\begin{pmatrix}  
 
\begin{pmatrix}  
Line 129: Line 153:
  
  
'''(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}  
 
1+D & 0 \\
 
1+D & 0 \\
Line 139: Line 163:
 
0 \\
 
0 \\
 
1
 
1
\end{pmatrix} =\\
+
\end{pmatrix} =$$
& = & \hspace{-0.15cm} \frac{1}{1+D^2} \cdot  
+
:$$\ = \ \hspace{-0.15cm} \frac{1}{1+D^2} \cdot  
 
\begin{pmatrix}  
 
\begin{pmatrix}  
 
(1+D)\cdot 0 + 0 \cdot 1 \\
 
(1+D)\cdot 0 + 0 \cdot 1 \\
Line 158: Line 182:
 
\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 the&nbsp; <u>proposals 1 and 3</u>.
  
  
'''(5)'''&nbsp; Richtig ist <u>JA</u>. 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 is&nbsp; <u>YES</u>. &nbsp; The lower circuit on the data sheet is identified by the equations&nbsp; $x_i^{(1)} = u_i^{(1)}$,&nbsp; $x_i^{(2)} = u_i^{(2)}$,&nbsp; and
 
:$$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 167: Line 191:
 
\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&nbsp; $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$&nbsp; from subtask&nbsp; '''(4)'''.
 
{{ML-Fuß}}
 
{{ML-Fuß}}
  
  
[[Category:Aufgaben zu  Kanalcodierung|^3.2 Algebraische und polynomische Beschreibung
+
[[Category:Channel Coding: Exercises|^3.2 Polynomial Description^]]
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
^]]
 

Latest revision as of 18:58, 10 November 2022

Non-systematic and systematic convolutional encoder

The top figure 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  $k$  rows and  $k$  columns.  The remainder is denoted by  $\mathbf{Q}(D)$.
  • Calculate the inverse matrix  $\mathbf{T}^{-1}(D)$  of   $\mathbf{T}(D)$.  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:
$${\boldsymbol{\rm G}}_{\rm sys}(D) = \big [ \hspace{0.05cm} {\boldsymbol{\rm I}}_k\hspace{0.05cm} ; \hspace{0.1cm} {\boldsymbol{\rm P}}(D) \hspace{0.05cm}\big ] \hspace{0.5cm}{\rm with}\hspace{0.5cm} {\boldsymbol{\rm P}}(D)= {\boldsymbol{\rm T}}^{-1}(D) \cdot {\boldsymbol{\rm Q}}(D) \hspace{0.05cm}. \hspace{0.05cm}$$
  • The circuit below will certainly generate a systematic code with the same parameters  $k$  and  $n$.


In 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   $\{ \hspace{0.1cm} \underline{u} \hspace{0.1cm} \}$   are taken into account.




Hints:



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  $x_i^{(1)}$  and  $x_i^{(2)}$:


  • 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,  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 the  proposals 1 and 3.


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

$$x_i^{(3)}= x_{i-1}^{(3)} + u_i^{(2)} \hspace{0.15cm} \circ\!\!-\!\!\!-^{\hspace{-0.25cm}D}\!\!\!-\!\!\bullet\hspace{0.15cm} X^{(3)}(D)= X^{(3)}(D) \cdot D +U^{(2)}(D)$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} G(D) = \frac {X^{(3)}(D)}{U^{(2)}(D)} = \frac {1}{1+D} \hspace{0.05cm}.$$
  • This corresponds exactly to the last element of  $\mathbf{G}_{\rm sys}(D)$  from subtask  (4).