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Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.6Z: Gilbert-Elliott Model"

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Wir betrachten das <i>Bündelfehler&ndash;Kanalmodell</i> nach [https://en.wikipedia.org/wiki/Edgar_Gilbert E.N. Gilbert] und E.O. Elliott (siehe Skizze). Für die Übergangswahrscheinlichkeiten soll dabei gelten:
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Wir betrachten das <i>Bündelfehler&ndash;Kanalmodell</i>&nbsp; nach &nbsp;[https://en.wikipedia.org/wiki/Edgar_Gilbert E.N. Gilbert]&nbsp; und E.O. Elliott (siehe Skizze). Für die Übergangswahrscheinlichkeiten soll dabei gelten:
 
:$${\rm Pr}(\rm
 
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G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)=  0.1, \hspace{0.2cm} {\rm
 
G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)=  0.1, \hspace{0.2cm} {\rm
 
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Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) = 0.01\hspace{0.05cm}.$$
  
Die Fehlerwahrscheinlichkeit im Zustand &bdquo;GOOD&rdquo; betrage pG=0.1% und für die im Zustand &bdquo;BAD&rdquo; gelte pB=10%.  
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Die Fehlerwahrscheinlichkeit im Zustand &bdquo;GOOD&rdquo; betrage&nbsp; pG=0.1%. Für den Zustand &bdquo;BAD&rdquo; gelte&nbsp; pB=10%.  
  
 
Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen weitere Kenngrößen ermittelt werden:
 
Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen weitere Kenngrößen ermittelt werden:
* die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit pM,
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* die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; pM,
* die Zustandswahrscheinlichkeiten wG=Pr(Z=G) und wB=Pr(Z=B),
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* die Zustandswahrscheinlichkeiten&nbsp; wG=Pr(Z=G)&nbsp; und&nbsp; wB=Pr(Z=B),
* die Werte der Korrelationsfunktion, die für k>0 analytisch wie folgt gegeben ist:
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* die Werte der Korrelationsfunktion, die für&nbsp; k>0&nbsp; analytisch wie folgt gegeben ist:
 
:$$\varphi_{e}(k) = p_{\rm M}^2 + (p_{\rm B} -
 
:$$\varphi_{e}(k) = p_{\rm M}^2 + (p_{\rm B} -
 
p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M} - p_{\rm G}) \cdot
 
p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M} - p_{\rm G}) \cdot
  [1 - {\rm Pr}(\rm
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B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G )- {\rm Pr}(\rm
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*Bezug genommen wird aber auch auf das Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Markovketten| Markovketten]] im Buch &bdquo;Stochastische Signaltheorie&rdquo;. und insbesondere auf die Seite [[Digitalsignalübertragung/Bündelfehlerkanäle#Fehlerkorrelationsfunktion_des_GE.E2.80.93Modells|Fehlerkorrelationsfunktion des GE&ndash;Modells]] im Buch &bdquo;Kanalcodierung&rdquo;.
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*Bezug genommen wird aber auch auf das Kapitel&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Markovketten| Markovketten]]&nbsp; im Buch &bdquo;Stochastische Signaltheorie&rdquo; und insbesondere auf die Seite&nbsp; [[Digitalsignalübertragung/Bündelfehlerkanäle#Fehlerkorrelationsfunktion_des_GE.E2.80.93Modells|Fehlerkorrelationsfunktion des GE&ndash;Modells]]&nbsp; im Buch &bdquo;Kanalcodierung&rdquo;.
 
   
 
   
  
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Pr(B|B)= { 0.9 3% }  
 
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{Mit welchen Wahrscheinlichkeiten befindet sich das GE&ndash;Modell im Zustand &bdquo;GOOD&rdquo; &nbsp;$(w_{\rm G})$&nbsp; bzw. im Zustand &bdquo;BAD&rdquo; &nbsp;$(w_{\rm B})$?
 
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wG =  { 0.909 3% }  
 
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{Berechnen Sie die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit pM.
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{Wie groß ist der FKF&ndash;Wert φe(k=0)?
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φe(k=0) = { 1 3% }  102
 
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- alleinige Änderung von pG,
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- alleinige Änderung von&nbsp; pG,
+ alleinige Änderung von pB,
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+ alleinige Änderung von&nbsp; pB,
- alleinige Änderung von Pr(G|B),
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- alleinige Änderung von&nbsp; Pr(G|B),
+ alleinige Änderung von Pr(B|G)?
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+ alleinige Änderung von&nbsp; Pr(B|G)?
 
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Revision as of 15:37, 26 March 2019

Vorgegebenes Gilbert–Elliott–Modell

Wir betrachten das Bündelfehler–Kanalmodell  nach  E.N. Gilbert  und E.O. Elliott (siehe Skizze). Für die Übergangswahrscheinlichkeiten soll dabei gelten:

Pr(G|B)=0.1,Pr(B|G)=0.01.

Die Fehlerwahrscheinlichkeit im Zustand „GOOD” betrage  pG=0.1%. Für den Zustand „BAD” gelte  pB=10%.

Im Verlaufe dieser Aufgabe sollen weitere Kenngrößen ermittelt werden:

  • die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit  pM,
  • die Zustandswahrscheinlichkeiten  wG=Pr(Z=G)  und  wB=Pr(Z=B),
  • die Werte der Korrelationsfunktion, die für  k>0  analytisch wie folgt gegeben ist:
φe(k)=p2M+(pBpM)(pMpG)[1Pr(B|G)Pr(G|B)]k.




Hinweise:



Fragebogen

1

Wie lauten die folgenden Übergangswahrscheinlichkeiten?

Pr(G|G) = 

Pr(B|B)= 

2

Mit welchen Wahrscheinlichkeiten befindet sich das GE–Modell im Zustand „GOOD”  (wG)  bzw. im Zustand „BAD”  (wB)?

wG = 

wB = 

3

Berechnen Sie die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit  pM.

pM = 

4

Berechnen Sie die folgenden FKF–Werte:

φe(k=1)= 

 104
φe(k=2)= 

 104
φe(k=5)= 

 104
φe(k=50) = 

 104

5

Wie groß ist der FKF–Wert  φe(k=0)?

φe(k=0) = 

 102

6

Lässt sich die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit  pM=0.005  erreichen durch

alleinige Änderung von  pG,
alleinige Änderung von  pB,
alleinige Änderung von  Pr(G|B),
alleinige Änderung von  Pr(B|G)?


Musterlösung

(1)  Es gilt \rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G) = 1 \, –Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G) \ \underline {= 0.99} sowie \rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 1 \, –Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) \ \underline {= 0.9}.


(2)  Das GE–Modell ist eine stationäre Markovkette. Für die Wahrscheinlichkeit, dass sich diese im Zustand „GOOD” befindet, gilt unter Berücksichtigung des Ergebnisses der Teilaufgabe (1):

w_{\rm G} = {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) \cdot w_{\rm G} + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) \cdot w_{\rm B}\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) \cdot w_{\rm G} = {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) \cdot w_{\rm B} \hspace{0.05cm}.

Weiter gilt w_{\rm B} = 1 \, –w_{\rm G}:

{\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) \cdot w_{\rm G} + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) \cdot w_{\rm G} = {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)
\Rightarrow \hspace{0.3cm} w_{\rm G} = \frac{{\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)}{{\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) + {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G)} = \frac{0.1}{0.1 + 0.01} \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.909} \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} w_{\rm B} = 1 - w_{\rm G }\hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.091}\hspace{0.05cm}.


(3)  Die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit p_{\rm M} ergibt sich aus den Fehlerwahrscheinlichkeiten p_{\rm G} und p_{\rm B}, gewichtet mit w_{\rm G} und w_{\rm B}:

p_{\rm M} = w_{\rm G} \cdot p_{\rm G} + w_{\rm B} \cdot p_{\rm B} = \frac{10}{11} \cdot 10^{-3} + \frac{1}{11} \cdot 10^{-1}= \frac{10+100}{11} \cdot 10^{-3}\hspace{0.15cm}\underline { = 0.01}\hspace{0.05cm}.


(4)  Entsprechend der allgemeinen Gleichung auf dem Angabenblatt gilt für k > 0:

\varphi_{e}(k) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} p_{\rm M}^2 + (p_{\rm B} - p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M} - p_{\rm G}) \cdot [1 - {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G )- {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B )]^{\it k} = 10^{-4} + 0.09 \cdot 0.009 \cdot 0.89^{\it k} = 10^{-4} \cdot \left ( 1 + 8.1 \cdot 0.89^{\it k} \right )\hspace{0.05cm}.
\Rightarrow \hspace{0.3cm}\varphi_{e}(k = 1 ) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 10^{-4} \cdot \left ( 1 + 8.1 \cdot 0.89^{ 1} \right ) \hspace{0.15cm}\underline {= 8.209 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm},
\Rightarrow \hspace{0.3cm}\varphi_{e}(k = 2 ) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 10^{-4} \cdot \left ( 1 + 8.1 \cdot 0.89^{ 2} \right )\hspace{0.15cm}\underline { = 7.416 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm},
\Rightarrow \hspace{0.3cm}\varphi_{e}(k = 5 ) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 10^{-4} \cdot \left ( 1 + 8.1 \cdot 0.89^{ 5} \right )\hspace{0.15cm}\underline {= 5.523 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm},
\Rightarrow \hspace{0.3cm}\varphi_{e}(k = 50 ) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 10^{-4} \cdot \left ( 1 + 8.1 \cdot 0.89^{ 50} \right ) \hspace{0.15cm}\underline {= 1.024 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm}.


(5)  Für jedes Kanalmodell gilt wegen e_{\nu} ∈ \{0, 1\}:

\varphi_{e}(k = 0 ) = {\rm E}[e_{\nu} ^2] = {\rm E}[e_{\nu} ] = p_{\rm M} \hspace{0.05cm}.

Mit dem Ergebnis der Teilaufgabe (3) ergibt sich für den vorliegenden Fall \varphi_e(k = 0) \ \underline {= 0.01}.


(6)  Entsprechend der Teilaufgabe (3) gilt

p_{\rm M} = {10}/{11} \cdot p_{\rm G} + {1}/{11} \cdot p_{\rm B} \hspace{0.05cm}.

Bei vorgegebenem p_{\rm B} = 0.1 ergibt sich selbst für p_{\rm G} = 0 (kein Fehler im Zustand „G”) die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit zu p_{\rm M} \approx 0.009. Dagegen ist mit festem p_{\rm G} = 0.001 der Wert p_{\rm M} = 0.005 erreichbar:

0.005 = {10}/{11} \cdot 10^{-3} + {1}/{11} \cdot p_{\rm B} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm B} \le 0.055 - 0.1 = 4.5\%\hspace{0.05cm}.

Weiterhin kann die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit (mit vorgegebenem p_{\rm G} und p_{\rm B}) auch wie folgt dargestellt werden:

p_{\rm M} = \frac{p_{\rm G} \cdot {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)+ p_{\rm B} \cdot {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G)}{{\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) + {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G)} = \frac{0.001 \cdot {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)+ 0.1 \cdot {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G)}{{\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) + {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G)}\hspace{0.05cm}.

Mit \rm Pr(B|G) = 0.01 bzw. mit \rm Pr(G|B) = 0.1 erhält man folgende Gleichungen:

{\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) = 0.01\hspace{-0.15cm}:\hspace{0.2cm} {\it p}_{\rm M} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} \frac{0.001 \cdot {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)+ 0.001 }{{\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) + 0.01}\hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm} {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) = 0.1\hspace{-0.15cm}:\hspace{0.2cm}{\it p}_{\rm M} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} \frac{0.0001 + 0.1 \cdot {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G)}{0.1 +{\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) }\hspace{0.05cm}.

Aus der oberen Gleichung ist zu erkennen, dass mit keinem \rm Pr(G|B)–Wert das Ergebnis p_{\rm M} = 0.005 möglich ist. Dagegen lässt sich durch ein kleineres \rm Pr(B|G) die Bedingung erfüllen:

0.005 = \frac{0.0001 + 0.1 \cdot {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G)}{0.1 +{\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) } \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}{\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) \le \frac{0.0004}{0.095} \approx 0.0042\hspace{0.05cm}.

Richtig sind somit die Lösungsvorschläge 2 und 4.