Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.17: About the Channel Coding Theorem"
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*Gilt $R < C$, so kann ein Code gefunden werden, der bei unendlich langen Blöcken $(n → ∞)$ zur Fehlerwahrscheinlichkeit 0 führt. Wie dieser Code aussieht, ist durch das Kanalcodierungstheorem nicht festgelegt und spielt für diese Aufgabe auch keine Rolle. | *Gilt $R < C$, so kann ein Code gefunden werden, der bei unendlich langen Blöcken $(n → ∞)$ zur Fehlerwahrscheinlichkeit 0 führt. Wie dieser Code aussieht, ist durch das Kanalcodierungstheorem nicht festgelegt und spielt für diese Aufgabe auch keine Rolle. | ||
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+ | In die Grafik eingezeichnet sind die Kenngrößen etablierter Codiersysteme. Die roten Punkte <b><span style="color: rgb(204, 0, 0);">\mathbf{X}</span></b>, <b><span style="color: rgb(204, 0, 0);">\mathbf{Y}</span></b> und <b><span style="color: rgb(204, 0, 0);">\mathbf{Z}</span></b> markieren drei Hamming–Codes unterschiedlicher Codelängen, nämlich mit $n = 7$, $n = 15$ und $n = 31$. Das Codiersystem <b><span style="color: rgb(204, 0, 0);">W</span></b> ist durch die Kenngrößen $R = 0.5$ und $10 \ · \ \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 {\rm dB}$ gekennzeichnet. | ||
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+ | *Die Aufgabe gehört zum Themengebiet von Kapitel [[Kanalcodierung/Informationstheoretische_Grenzen_der_Kanalcodierung|Informationstheoretische Grenzen der Kanalcodierung]]. | ||
+ | * Die informationstheoretische Grenze „Kanalkapazität” bezieht sich auf die Fehlerwahrscheinlichkeit $0$. Die eingezeichneten Punkte realer Übertragungssysteme ergeben sich dagegen unter der Annahme $\rm BER = 10^{–5}$. | ||
+ | * Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein. | ||
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− | {Welche der roten Punkte gehören zu welchem Hamming–Code? ''Hinweis:'' Die Grafik wurde für BER | + | {Welche der roten Punkte gehören zu welchem Hamming–Code? ''Hinweis:'' Die Grafik wurde für $\rm BER = 10^{–5}$ erstellt. |
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− | + ${\boldsymbol{\rm Y}}$ bezeichnet den (15, 11, 3)–Hamming–Code. | + | + ${\boldsymbol{\rm Y}}$ bezeichnet den $(15, 11, 3)$–Hamming–Code. |
− | + ${\boldsymbol{\rm Z}}$ bezeichnet den (31, 15, 3)–Hamming–Code. | + | + ${\boldsymbol{\rm Z}}$ bezeichnet den $(31, 15, 3)$–Hamming–Code. |
{In welche Richtung werden sich die Punkte ${\boldsymbol{\rm X}}$, ${\boldsymbol{\rm Y}}$ und ${\boldsymbol{\rm Z}}$ verschieben, wenn die Grafik für BER $= 10^{–10}$ erstellt werden soll? | {In welche Richtung werden sich die Punkte ${\boldsymbol{\rm X}}$, ${\boldsymbol{\rm Y}}$ und ${\boldsymbol{\rm Z}}$ verschieben, wenn die Grafik für BER $= 10^{–10}$ erstellt werden soll? | ||
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− | + | {Bis zu welcher Coderate $R_{\rm max}$ könnte man ein System mit gleichem $E_{\rm B}/N_{0}$ wie System <b>W</b> betreiben? | |
− | {Bis zu welcher Coderate $R_{\rm max}$ könnte man ein System mit gleichem $E_{\rm B}/N_{0}$ wie System | ||
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− | $\ E_{\rm B}/N_{0} = 3 \ {\rm dB}: \ | + | $\ E_{\rm B}/N_{0} = 3 \ {\rm dB} \text{:} \hspace{0.2cm} R_{\rm max} \ = \ $ { 0.84 3% } |
− | + | {Um welchen Faktor $A$ könnte die Sendeleistung von System <b>W</b> entsprechend der Kanalkapazitätskurve $C$ herabgesetzt werden? | |
− | {Um welchen Faktor $A$ könnte die Sendeleistung von System | ||
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− | $\ R = 0.5: \ | + | $\ R = 0.5 \text{:} \hspace{0.2cm} A ({\rm größer} \ 1!) \ = \ $ { 1.94 3% } |
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===Musterlösung=== | ===Musterlösung=== | ||
{{ML-Kopf}} | {{ML-Kopf}} | ||
− | '''(1)''' Richtig sind <u>alle Lösungsvorschläge</u>. Dies erkennt man bereits an den Raten: ${\boldsymbol{\rm Z}}$ hat eine größere Rate als ${\boldsymbol{\rm Y}}$ und ${\boldsymbol{\rm Y}}$ eine größere Rate als ${\boldsymbol{\rm X}}$. Da zudem der Hamming–Code (31,15,3) ⇒ Code Z die größte Codewortlänge n aufweist, benötigt er trotz größerer Coderate $R$ für BER | + | '''(1)''' Richtig sind <u>alle Lösungsvorschläge</u>. Dies erkennt man bereits an den Raten: ${\boldsymbol{\rm Z}}$ hat eine größere Rate als ${\boldsymbol{\rm Y}}$ und ${\boldsymbol{\rm Y}}$ eine größere Rate als ${\boldsymbol{\rm X}}$. Da zudem der Hamming–Code $(31,15,3)$ ⇒ Code Z die größte Codewortlänge n aufweist, benötigt er trotz größerer Coderate $R$ für ${\rm BER} = 10^{–5}$ ein geringeres $E_{\rm B}/N_{0}$. |
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'''(2)''' Richtig ist <u>die Antwort 2</u>. Für eine kleinere Bitfehlerrate benötigt man stets ein größeres $E_{\rm B}/N_{0}$. Eine vertikale Verschiebung gibt es nicht, da sich auch mit BER $= 10^{–10}$ an den Coderaten nichts ändert. | '''(2)''' Richtig ist <u>die Antwort 2</u>. Für eine kleinere Bitfehlerrate benötigt man stets ein größeres $E_{\rm B}/N_{0}$. Eine vertikale Verschiebung gibt es nicht, da sich auch mit BER $= 10^{–10}$ an den Coderaten nichts ändert. | ||
− | '''(3)''' Für den logarithmierten AWGN–Parameter $10 | + | |
+ | '''(3)''' Für den logarithmierten AWGN–Parameter $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 \ {\rm dB}$ ergibt sich die vorne angegebene Hilfsgröße $x = 1.6 + 3 = 4.6.$ Damit erhält man: | ||
:$$R_{\rm max} = C (x = 4.6)= 1 - {\rm exp}(- 0.4 \cdot 4.6) \hspace{0.15cm} \underline{= 0.84} \hspace{0.05cm}.$$ | :$$R_{\rm max} = C (x = 4.6)= 1 - {\rm exp}(- 0.4 \cdot 4.6) \hspace{0.15cm} \underline{= 0.84} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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'''(4)''' Entsprechend der vorgegebenen Gleichung gilt nun: | '''(4)''' Entsprechend der vorgegebenen Gleichung gilt nun: | ||
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:$$\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 1.73 - 1.6 = 0.13 \,{\rm dB}\hspace{0.05cm}.$$ | :$$\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 1.73 - 1.6 = 0.13 \,{\rm dB}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | $10 | + | $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0}$ könnte demnach um $3 \ \rm dB - 0.13 \ dB = 2.87 \ dB$ herabgesetzt werden, also um den Faktor |
:$$A = 10^{0.287}\hspace{0.15cm} \underline{= 1.94} \hspace{0.05cm}.$$ | :$$A = 10^{0.287}\hspace{0.15cm} \underline{= 1.94} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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Revision as of 11:32, 21 December 2017
Die Grafik zeigt maximal zulässige Coderaten $R < C$ gemäß Shannons Kanalcodierungstheorem:
- Die grüne Grenzkurve gibt die Kanalkapazität $C$ für den AWGN–Kanal unter der Voraussetzung eines binären Eingangssignals („BPSK”) an.
- In Aufgabe 1.17Z wird hierfür eine einfache Näherung angegeben. Mit der zweiten Abszisse
- $$x = \frac {1.6\,{\rm dB} + 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 }{1\,{\rm dB}}$$
ergibt sich näherungsweise:
- $$C \approx \hspace{0.15cm} \left\{ \begin{array}{c} 1 - {\rm exp}(- 0.4 \cdot x) \\ \\ 0 \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} {\rm f\ddot{u}r\hspace{0.15cm}} x > 0, \\ \\{\rm f\ddot{u}r\hspace{0.15cm}} x < 0. \end{array}$$
- Gilt $R < C$, so kann ein Code gefunden werden, der bei unendlich langen Blöcken $(n → ∞)$ zur Fehlerwahrscheinlichkeit 0 führt. Wie dieser Code aussieht, ist durch das Kanalcodierungstheorem nicht festgelegt und spielt für diese Aufgabe auch keine Rolle.
In die Grafik eingezeichnet sind die Kenngrößen etablierter Codiersysteme. Die roten Punkte \mathbf{X}, \mathbf{Y} und \mathbf{Z} markieren drei Hamming–Codes unterschiedlicher Codelängen, nämlich mit $n = 7$, $n = 15$ und $n = 31$. Das Codiersystem W ist durch die Kenngrößen $R = 0.5$ und $10 \ · \ \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 {\rm dB}$ gekennzeichnet.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Themengebiet von Kapitel Informationstheoretische Grenzen der Kanalcodierung.
- Die informationstheoretische Grenze „Kanalkapazität” bezieht sich auf die Fehlerwahrscheinlichkeit $0$. Die eingezeichneten Punkte realer Übertragungssysteme ergeben sich dagegen unter der Annahme $\rm BER = 10^{–5}$.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
(2) Richtig ist die Antwort 2. Für eine kleinere Bitfehlerrate benötigt man stets ein größeres $E_{\rm B}/N_{0}$. Eine vertikale Verschiebung gibt es nicht, da sich auch mit BER $= 10^{–10}$ an den Coderaten nichts ändert.
(3) Für den logarithmierten AWGN–Parameter $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} = 3 \ {\rm dB}$ ergibt sich die vorne angegebene Hilfsgröße $x = 1.6 + 3 = 4.6.$ Damit erhält man:
- $$R_{\rm max} = C (x = 4.6)= 1 - {\rm exp}(- 0.4 \cdot 4.6) \hspace{0.15cm} \underline{= 0.84} \hspace{0.05cm}.$$
(4) Entsprechend der vorgegebenen Gleichung gilt nun:
- $$1 - {\rm exp}(- 0.4 \cdot x) = 0.5 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} x = \frac{-{\rm ln}(0.5)}{-0.4} = 1.73$$
- $$\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 1.73 - 1.6 = 0.13 \,{\rm dB}\hspace{0.05cm}.$$
$10 · \lg {E_{\rm B}/N_0}$ könnte demnach um $3 \ \rm dB - 0.13 \ dB = 2.87 \ dB$ herabgesetzt werden, also um den Faktor
- $$A = 10^{0.287}\hspace{0.15cm} \underline{= 1.94} \hspace{0.05cm}.$$