Aufgaben:Exercise 5.6: Error Correlation Duration: Difference between revisions

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{Welches Ergebnis erhält man für die Fehlerkorrelationsdauer  $D_{\rm K}$  mit den vorne definierte Größen  $A$  und  $B$?
{Welches Ergebnis erhält man für die Fehlerkorrelationsdauer  $D_{\rm K}$  mit den vorne definierte Größen  $A$  und  $B$?
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- $D_{\rm K} = A \cdot B$,
- $D_{\rm K} = A \cdot B$,
- $D_{\rm K} = 1/A \, - B$,
- $D_{\rm K} = 1/A \, - B$,
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===Musterlösung===
===Musterlösung===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''  Der FKF–Wert $\varphi_e(k = 0)$ gibt stets die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm M}$ an, während der FKF–Grenzwert für $k → ∞$ gleich $p_{\rm M}^2$ ist. Aus der Grafik auf der Angabenseite kann man $p_{\rm M} \ \underline {= 0.01}$ ablesen. In der [[Aufgaben:5.6Z_GE-Modelleigenschaften|Aufgabe 5.6Z]] wird dieser Wert auf anderem Wege berechnet.
'''(1)'''  Der FKF–Wert $\varphi_e(k = 0)$ gibt stets die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm M}$ an, während der FKF–Grenzwert für $k → ∞$ gleich $p_{\rm M}^2$ ist.  
*Aus der Grafik auf der Angabenseite kann man $p_{\rm M} \ \underline {= 0.01}$ ablesen.  
*In der [[Aufgaben:5.6Z_GE-Modelleigenschaften|Aufgabe 5.6Z]] wird dieser Wert auf anderem Wege berechnet.
 




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  (0.1- 0.01) \cdot (0.01- 0.001)=10^{-4} + 0.09 \cdot 0.009
  (0.1- 0.01) \cdot (0.01- 0.001)=10^{-4} + 0.09 \cdot 0.009
\hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.091 \cdot 10^{-2}}\hspace{0.05cm}.$$
\hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.091 \cdot 10^{-2}}\hspace{0.05cm}.$$


'''(3)'''  Nach der allgemeinen Definitionsgleichung gilt für die Fehlerkorrelationsdauer
'''(3)'''  Nach der allgemeinen Definitionsgleichung gilt für die Fehlerkorrelationsdauer
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M}^2]\hspace{0.05cm}.$$
M}^2]\hspace{0.05cm}.$$


Mit den Ausdrücken
*Mit den Ausdrücken
:$$A \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} (p_{\rm B}- p_{\rm M})
:$$A \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} (p_{\rm B}- p_{\rm M})
\cdot (p_{\rm M}- p_{\rm
\cdot (p_{\rm M}- p_{\rm
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G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)$$
G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)$$


lässt sich diese Gleichung wie folgt schreiben:
:lässt sich diese Gleichung wie folgt schreiben:
:$$D_{\rm K} = {1}/{A} \cdot \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm}
:$$D_{\rm K} = {1}/{A} \cdot \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm}
A \cdot (1 - B)^k = \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} (1 -
A \cdot (1 - B)^k = \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} (1 -
B)^k\hspace{0.05cm}.$$
B)^k\hspace{0.05cm}.$$


Mit der Summenformel einer geometrischen Reihe ergibt sich daraus das Endergebnis:
*Mit der Summenformel einer geometrischen Reihe ergibt sich daraus das Endergebnis:
:$$D_{\rm K} = {1}/{B} - 1 = \frac{1}{{\rm Pr}(\rm
:$$D_{\rm K} = {1}/{B} - 1 = \frac{1}{{\rm Pr}(\rm
B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm
B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm
G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)} - 1\hspace{0.05cm}.$$
G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)} - 1\hspace{0.05cm}.$$


Richtig ist also der <u>Lösungsvorschlag 3</u>.
*Richtig ist also der <u>Lösungsvorschlag 3</u>.
 




'''(4)'''&nbsp; Mit ${\rm Pr(B|G)} = 0.01$ und ${\rm Pr(G|B)} = 0.1$ ergibt sich
'''(4)'''&nbsp; Mit ${\rm Pr(B|G)} = 0.01$ und ${\rm Pr(G|B)} = 0.1$ ergibt sich
:$$D_{\rm K} = \frac{1}{0.01 + 0.1} - 1 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 8.091}\hspace{0.05cm}.$$
:$$D_{\rm K} = \frac{1}{0.01 + 0.1} - 1 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 8.091}\hspace{0.05cm}.$$


'''(5)'''&nbsp; Richtig ist nur der <u>Lösungsvorschlag 1</u>, wie in den Musterlösungen zu den letzten Teilaufgaben gezeigt wurde:
'''(5)'''&nbsp; Richtig ist nur der <u>Lösungsvorschlag 1</u>, wie in den Musterlösungen zu den letzten Teilaufgaben gezeigt wurde:
*Damit liegt aber nur die Korrelationsdauer fest:  
*Damit liegt die Korrelationsdauer fest, zum Beispiel:
*Mit ${\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G)} = 0.1$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.01$ ergibt sich zwar das gleiche $D_{\rm K} = 8.091$ wie mit $\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G) = 0.01$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.1$.  
*Mit ${\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G)} = 0.1$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.01$ ergibt sich das gleiche $D_{\rm K} = 8.091$ wie mit $\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G) = 0.01$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.1$.  
*Aber nun ist die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm M} \approx 9.1\%$ statt $1\%$, jeweils für $p_{\rm G} = 0.001$ und $p_{\rm B} = 0.1$.
*Aber nun ist die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; $p_{\rm M} \approx 9.1\%$&nbsp; statt&nbsp; $1\%$, jeweils für&nbsp; $p_{\rm G} = 0.001$&nbsp; und &nbsp;$p_{\rm B} = 0.1$.
*Auch die letzte Aussage ist falsch. Diese Aussage würde nur dann gelten, wenn $\varphi_e(k)$ linear aufgetragen wäre und nicht wie hier logarithmisch.
*Auch die letzte Aussage ist falsch. Diese Aussage würde nur dann gelten, wenn&nbsp; $\varphi_e(k)$&nbsp; linear aufgetragen wäre und nicht wie hier logarithmisch.
{{ML-Fuß}}
{{ML-Fuß}}




[[Category:Aufgaben zu Digitalsignalübertragung|^5.3 Bündelfehlerkanäle^]]
[[Category:Aufgaben zu Digitalsignalübertragung|^5.3 Bündelfehlerkanäle^]]

Revision as of 15:28, 26 March 2019

Fehlerkorrelationsfunktion beim GE–Modell

Die Grafik zeigt die Fehlerkorrelationsfunktion  (FKF) des Gilbert–Elliott–Modells  mit den Parametern

$$p_{\rm G} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 0.001,

\hspace{0.2cm}p_{\rm B} = 0.1,\hspace{0.2cm} {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 0.1, \hspace{0.2cm} {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) = 0.01\hspace{0.05cm}$$

in logarithmierter Darstellung.

Dieses Modell wird in der  Aufgabe 5.6Z  ausführlich behandelt. Insbesondere wird in dieser Aufgabe auch die Fehlerkorrelationsfunktion (FKF) berechnet. Mit den Hilfsgrößen

$$A \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} (p_{\rm B}- p_{\rm M})

\cdot (p_{\rm M}- p_{\rm G})\hspace{0.05cm},$$

$$B\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr}(\rm

B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)$$

kann für diese geschrieben werden:

$$\varphi_{e}(k) =
\left\{ \begin{array}{c} p_{\rm M} \\
p_{\rm M}^2 + A \cdot (1-B)^k \end{array} \right.\quad

\begin{array}{*{1}c} f{\rm \ddot{u}r }\hspace{0.15cm}k = 0 \hspace{0.05cm}, \\ f{\rm \ddot{u}r }\hspace{0.15cm} k > 0 \hspace{0.05cm}.\\ \end{array}$$

Hierbei handelt es sich um einen Bündelfehlerkanal. Zur quantitativen Beschreibung der statistischen Bindungen verwendet man oft die Korrelationsdauer gemäß der folgenden Definition:

$$D_{\rm K} = \frac{1}{\varphi_{e0} - p_{\rm M}^2} \cdot \sum_{k = 1

}^{\infty}\hspace{0.1cm}\big [\varphi_{e}(k) - p_{\rm M}^2 \big]\hspace{0.05cm}.$$

Der Bezugswert  $\varphi_{e0}$  ergibt sich dabei durch Extrapolation  der Fehlerkorrelationsfunktion in den Punkt  $k = 0$. Ist wie hier der FKF–Verlauf analytisch gegeben, so kann man  $\varphi_{e0}$  auch dadurch berechnen, dass man in die eigentlich nur für  $k > 0$  gültige Gleichung den Wert  $k = 0$  einsetzt.




Hinweise:



Fragebogen

1 Welcher FKF–Wert gilt exakt für  $k = 0$?

$\varphi_e(k = 0) \ = \ $ $\ \cdot 10^{-2}$

2 Wie groß ist der aus der gegebenen FKF extrapolierte Wert für  $k = 0$?

$\varphi_{e0} \ = \ $ $\ \cdot 10^{-2}$

3 Welches Ergebnis erhält man für die Fehlerkorrelationsdauer  $D_{\rm K}$  mit den vorne definierte Größen  $A$  und  $B$?

$D_{\rm K} = A \cdot B$,
$D_{\rm K} = 1/A \, - B$,
$D_{\rm K} = 1/B \, -1$.

4 Welche Korrelationsdauer ergibt sich beim vorliegenden GE–Modell?

$D_{\rm K} \ = \ $

5 Welche Aussagen gelten bezüglich der Korrelationsdauer  $D_{\rm K}$  des GE–Modells? Beachten Sie für Ihre Antwort die logarithmische Ordinate.

$D_{\rm K}$  bleibt gleich, wenn man  ${\rm Pr}({\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G})$  und  ${\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B)}$  vertauscht.
$D_{\rm K}$  hängt nur von der Summe  ${\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) + Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G)}$  ab.
Die rote Fläche in der Grafik ist gleich der blauen Rechteckfläche.


Musterlösung

(1)  Der FKF–Wert $\varphi_e(k = 0)$ gibt stets die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm M}$ an, während der FKF–Grenzwert für $k → ∞$ gleich $p_{\rm M}^2$ ist.

  • Aus der Grafik auf der Angabenseite kann man $p_{\rm M} \ \underline {= 0.01}$ ablesen.
  • In der Aufgabe 5.6Z wird dieser Wert auf anderem Wege berechnet.


(2)  Setzt man in die untere FKF–Gleichung, die eigentlich nur für $k > 0$ gültig ist, den Parameter $k = 0$ ein, so erhält man den gesuchten Extrapolationswert.

$$\varphi_{e0} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} p_{\rm M}^2 +
(p_{\rm B}- p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M}- p_{\rm

G})\hspace{0.05cm} = 10^{-4} +

(0.1- 0.01) \cdot (0.01- 0.001)=10^{-4} + 0.09 \cdot 0.009

\hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.091 \cdot 10^{-2}}\hspace{0.05cm}.$$


(3)  Nach der allgemeinen Definitionsgleichung gilt für die Fehlerkorrelationsdauer

$$D_{\rm K} = \frac{1}{\varphi_{e0} - p_{\rm M}^2} \cdot \sum_{k = 1

}^{\infty}\hspace{0.1cm} [\varphi_{e}(k) - p_{\rm M}^2]\hspace{0.05cm}.$$

  • Mit den Ausdrücken
$$A \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} (p_{\rm B}- p_{\rm M})

\cdot (p_{\rm M}- p_{\rm G}) = \varphi_{e0} - p_{\rm M}^2\hspace{0.05cm},$$

$$B\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr}(\rm

B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)$$

lässt sich diese Gleichung wie folgt schreiben:
$$D_{\rm K} = {1}/{A} \cdot \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm}

A \cdot (1 - B)^k = \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} (1 - B)^k\hspace{0.05cm}.$$

  • Mit der Summenformel einer geometrischen Reihe ergibt sich daraus das Endergebnis:
$$D_{\rm K} = {1}/{B} - 1 = \frac{1}{{\rm Pr}(\rm

B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)} - 1\hspace{0.05cm}.$$

  • Richtig ist also der Lösungsvorschlag 3.


(4)  Mit ${\rm Pr(B|G)} = 0.01$ und ${\rm Pr(G|B)} = 0.1$ ergibt sich

$$D_{\rm K} = \frac{1}{0.01 + 0.1} - 1 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 8.091}\hspace{0.05cm}.$$


(5)  Richtig ist nur der Lösungsvorschlag 1, wie in den Musterlösungen zu den letzten Teilaufgaben gezeigt wurde:

  • Damit liegt die Korrelationsdauer fest, zum Beispiel:
  • Mit ${\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G)} = 0.1$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.01$ ergibt sich das gleiche $D_{\rm K} = 8.091$ wie mit $\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G) = 0.01$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.1$.
  • Aber nun ist die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm M} \approx 9.1\%$  statt  $1\%$, jeweils für  $p_{\rm G} = 0.001$  und  $p_{\rm B} = 0.1$.
  • Auch die letzte Aussage ist falsch. Diese Aussage würde nur dann gelten, wenn  $\varphi_e(k)$  linear aufgetragen wäre und nicht wie hier logarithmisch.