Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.7Z: About the Water Filling Algorithm"

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'''1.''' Nach den Ausführungen im  [[Informationstheorie/AWGN–Kanalkapazität_bei_wertkontinuierlichem_Eingang#Parallele_Gau.C3.9Fsche_Kan.C3.A4le |'''im Theorieteil''']] ist die Strategie &bdquo;Water&ndash;Filling&rdquo; &nbsp;&#8658;&nbsp; <u>Vorschlag 2</u> anzuwenden, wenn ungleiche Bedingungen vorliegen. <u>Lösungsvorschlag 3</u> ist aber ebenfalls richtig: Bei gleich guten Kanälen spricht nichts dagegen, alle <i>K</i> Kanäle mit der gleichen Leistung <i>P</i><sub>1</sub> = ... = <i>P<sub>K</sub></i> = <i>P<sub>X</sub></i>/<i>K</i> zu versorgen.
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$$I = I(X_1, X_2\hspace{0.05cm};\hspace{0.05cm}Y_1,  Y_2) \ =  \ \frac{1}{2} \cdot  {\rm log}_2\hspace{0.05cm}\left ( 1 + \frac{5}{1} \right )
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+\frac{1}{2} \cdot  {\rm log}_2\hspace{0.05cm}\left ( 1 + \frac{5}{4} \right )=\\$$$$\hspace{-0.15cm} 1.292\,{\rm bit}+ 0.585\,{\rm bit}
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Revision as of 12:19, 28 May 2017

P ID2903 Inf T 4 2 S4d.png

Wir betrachten K parallele Gaußsche Kanäle (AWGN) mit unterschiedlichen Störleistungen σk2 (1 ≤ kK), wie in der nebenstehenden Grafik am Beispiel K = 4 verdeutlicht ist. Die Sendeleistung in den einzelnen Kanälen wird mit Pk bezeichnet, deren Summe den vorgegebenen Wert PX nicht überschreiten darf: $$P_1 + ... \hspace{0.05cm}+ P_K = \hspace{0.1cm} \sum_{k= 1}^K \hspace{0.1cm}{\rm E} \left [ X_k^2\right ] \le P_{X} \hspace{0.05cm}.$$ Sind die Zufallsgrößen X1, ..., Xk gaußisch, so kann für die (gesamte) Transinformation zwischen dem Eingang X und dem Ausgang Y geschrieben werden: $$I(X_1, ... \hspace{0.05cm}, X_K\hspace{0.05cm};\hspace{0.05cm}Y_1, ... \hspace{0.05cm}, Y_K) = 1/2 \cdot \sum_{k= 1}^K \hspace{0.1cm} {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} ( 1 + \frac{P_k}{\sigma_k^2})\hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm} {\rm Ergebnis\hspace{0.15cm} in \hspace{0.15cm} bit} \hspace{0.05cm}.$$ Das Maximum hierfür ist die Kanalkapazität des Gesamtsystems, wobei sich die Maximierung auf die Aufteilung der Gesamtleistung PX auf die einzelnen Kanäle bezieht. $$C_K(P_X) = \max_{P_k\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}{\rm mit} \hspace{0.15cm}P_1 + ... \hspace{0.05cm}+ P_K = P_X} \hspace{-0.5cm} I(X_1, ... \hspace{0.05cm}, X_K\hspace{0.05cm};\hspace{0.05cm}Y_1, ... \hspace{0.05cm}, Y_K) \hspace{0.05cm}.$$ Diese Maximierung kann mit dem Water–Filling–Algorithmus geschehen, der in obiger Grafik für K = 4 dargestellt ist. Eine genaue Beschreibung finden Sie im Theorieteil In der vorliegenden Aufgabe soll dieser Algorithmus angewendet werden, wobei von folgenden Voraussetzungen auszugehen ist:

  • Zwei parallele Gaußkanäle  ⇒  K = 2,
  • Normierte Störleistungen σ12 = 1 und σ22 = 4,
  • Normierte Sendeleistungen PX = 10 bzw. PX = 3.

Hinweis: Die Aufgabe bezieht sich auf das Themengebiet von Kapitel 4.2.

Fragebogen

1

Welche Strategien der Leistungszuteilung sind sinnvoll?

Einem stark gestörten Kanal k (mit großer Störleistung σk2) sollte eine große Nutzleistung Pk zugewiesen werden.
Einem stark gestörten Kanal k (mit großer Störleistung σk2) sollte nur eine kleine Nutzleistung Pk zugewiesen werden.
Bei K gleich guten Kanälen  ⇒  σ12 = ... = σK2 = σN2 sollte die Leistung gleichmäßig verteilt werden.

2

Welche Transinformation I = I(X1, X2; Y1, Y2) ergibt sich, wenn man die Sendeleistung PX = 10 gleichmäßig auf beide Kanäle verteilt?

$P1 = P2 = 5: I$ =

3

Es gelte weiter PX = 10. Welche optimale Leistungsaufteilung ergibt sich nach dem Water–Filling–Algorithmus?

$PX = 10: P1$ =

$P1 = P2 = 5: I$ =

4

Wie groß ist die Kanalkapazität für K = 2 und PX = 10?

$C2(PX = 10)$ =

5

Welche Ergebnisse erhält man mit K = 2 und PX = 3?

$P1 = P2 = 1.5: I$ =

$C2(PX = 3)$ =


Musterlösung

1. Nach den Ausführungen im im Theorieteil ist die Strategie „Water–Filling”  ⇒  Vorschlag 2 anzuwenden, wenn ungleiche Bedingungen vorliegen. Lösungsvorschlag 3 ist aber ebenfalls richtig: Bei gleich guten Kanälen spricht nichts dagegen, alle K Kanäle mit der gleichen Leistung P1 = ... = PK = PX/K zu versorgen.

2. Für die Transinformation gilt bei gleicher Leistungsaufteilung: $$I = I(X_1, X_2\hspace{0.05cm};\hspace{0.05cm}Y_1, Y_2) \ = \ \frac{1}{2} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.05cm}\left ( 1 + \frac{5}{1} \right ) +\frac{1}{2} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.05cm}\left ( 1 + \frac{5}{4} \right )=\\$$$$\hspace{-0.15cm} 1.292\,{\rm bit}+ 0.585\,{\rm bit} \hspace{0.15cm}\underline{= 1.877\,{\rm bit}} \hspace{0.05cm}.$$ 3. 4. 5. 6. 7.