Aufgaben:Exercise 3.7: Optimal Nyquist Equalization once again: Difference between revisions

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[[File:P_ID1435__Dig_A_3_7.png|right|frame|Transversalfilterfrequenzgang]]
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Wir gehen bei dieser Aufgabe von folgenden Voraussetzungen aus:
We assume the following for this exercise:
* binäre bipolare NRZ–Rechteckimpulse
* binary bipolar NRZ rectangular pulses
:$$|H_{\rm S}(f)|= {\rm si}(\pi f T) \hspace{0.05cm},$$
:$$|H_{\rm S}(f)|= {\rm sinc}(f T) \hspace{0.05cm},$$
* Koaxialkabel mit der Kabeldämpfung  $a_* = 9.2 \ {\rm Np} \ (\approx 80 \ \rm dB)$:
* coaxial cable with cable attenuation  $a_* = 9.2 \ {\rm Np} \ (\approx 80 \ \rm dB)$:
:$$|H_{\rm K}(f)|= {\rm e}^{ -9.2
:$$|H_{\rm K}(f)|= {\rm e}^{ -9.2
\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T}  }\hspace{0.05cm},$$
\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T}  }\hspace{0.05cm},$$
* optimaler Nyquistentzerrer, bestehend aus Matched–Filter und Transversalfilter:
* optimal Nyquist equalizer consisting of matched filter and transversal filter:
:$$H_{\rm E}(f) = H_{\rm MF}(f) \cdot H_{\rm TF}(f)$$
:$$H_{\rm E}(f) = H_{\rm MF}(f) \cdot H_{\rm TF}(f)$$
:$$\hspace{0.8cm}{\rm mit}\hspace{0.2cm}H_{\rm MF}(f) = H_{\rm S}^{\star}(f) \cdot H_{\rm K}^{\star}(f)\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}
:$$\hspace{0.8cm}{\rm where}\hspace{0.2cm}H_{\rm MF}(f) = H_{\rm S}^{\star}(f) \cdot H_{\rm K}^{\star}(f)\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}
   H_{\rm TF}(f) =
   H_{\rm TF}(f) =
  \frac{1}{\sum\limits_{\kappa = -\infty}^{+\infty}  |H_{\rm SK}(f -
  \frac{1}{\sum\limits_{\kappa = -\infty}^{+\infty}  |H_{\rm SK}(f -
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  |^2}\hspace{0.05cm}.$$
  |^2}\hspace{0.05cm}.$$


:Hierbei bezeichnet  $H_{\rm SK}(f) = H_{\rm S}(f) \cdot H_{\rm K}(f)$  das Produkt von Sender– und Kanalfrequenzgang.
:Here,  $H_{\rm SK}(f) = H_{\rm S}(f) \cdot H_{\rm K}(f)$  denotes the product of transmitter and channel frequency response.




Wegen der Nyquistentzerrung ist das Auge maximal geöffnet. Für die Fehlerwahrscheinlichkeit gilt:
Because of Nyquist equalization, the eye is maximally open. For the error probability holds:
:$$p_{\rm S}  \left ( = p_{\rm U} \right ) = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{s_0^2 \cdot T}{N_0 \cdot \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2}} \right )
:$$p_{\rm S}  \left ( = p_{\rm U} \right ) = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{s_0^2 \cdot T}{N_0 \cdot \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2}} \right )
  \hspace{0.05cm}.$$
  \hspace{0.05cm}.$$


Die normierte Störleistung am Entscheider ist durch folgende Gleichungen gegeben:
The normalized interference power at the decision is given by the following equations:
:$$\sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot
:$$\sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot
\int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm E}(f)|^2 \,{\rm d} f
\int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm E}(f)|^2 \,{\rm d} f
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\hspace{0.05cm}.$$
\hspace{0.05cm}.$$


Die Gültigkeit dieser Gleichung ergibt sich aus der Periodizität des Transversalfilterfrequenzgangs  $H_{\rm TF}(f)$.  
The validity of this equation follows from the periodicity of the transversal filter frequency response  $H_{\rm TF}(f)$.  
*In der Grafik erkennt man die normierte Störleistung als die rot hinterlegte Fläche.  
*In the graph, the normalized noise power can be seen as the area highlighted in red.
*Näherungsweise kann die normierte Störleistung durch die in der Grafik blau eingezeichnete Dreieckfläche berechnet werden.
*As an approximation, the normalized noise power can be calculated by the triangular area shown in blue in the graph.




Line 42: Line 42:


''Hinweise:''  
''Hinweise:''  
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Digitalsignal%C3%BCbertragung/Lineare_Nyquistentzerrung|Linare Nyquistentzerrung]].
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Digital_Signal_Transmission/Linear_Nyquist_Equalization|"Linear Nyquist Equalization"]].
   
   
* Zur Bestimmung der Fehlerwahrscheinlichkeit können Sie das interaktive Berechnungsmodul  [[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]  benutzen.
* Zur Bestimmung der Fehlerwahrscheinlichkeit können Sie das interaktive Berechnungsmodul  [[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]  benutzen.
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{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''  Allgemein gilt für alle Frequenzen $f \ge  0$:    
'''(1)'''  Allgemein gilt für alle Frequenzen $f \ge  0$:    
:$$|H_{\rm SK}(f)|= {\rm si}(\pi f T) \cdot {\rm e}^{ -9.2
:$$|H_{\rm SK}(f)|= {\rm sinc}(f T) \cdot {\rm e}^{ -9.2
\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T}  }\hspace{0.05cm}.$$  
\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T}  }\hspace{0.05cm}.$$  
*Daraus ergeben sich die gesuchten Sonderfälle:
*Daraus ergeben sich die gesuchten Sonderfälle:
:$$f= 0 \text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = 0)|= {\rm si}(0) \cdot {\rm e}^0 \hspace{0.15cm}\underline {= 1}
:$$f= 0 \text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = 0)|= {\rm sinc}(0) \cdot {\rm e}^0 \hspace{0.15cm}\underline {= 1}
  \hspace{0.05cm},$$
  \hspace{0.05cm},$$
:$$ f= f_{\rm Nyq}\text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{2T})|= {\rm si}({\pi}/{2}) \cdot {\rm e}^{-9.2}
:$$ f= f_{\rm Nyq}\text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{2T})|= {\rm sinc}({1}/{2}) \cdot {\rm e}^{-9.2}
\hspace{0.15cm}\underline { \approx 6.43 \cdot 10^{-5}}
\hspace{0.15cm}\underline { \approx 6.43 \cdot 10^{-5}}
  \hspace{0.05cm},$$
  \hspace{0.05cm},$$
:$$ f= {1}/{T} \text{:}\ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{T})|= {\rm si}({\pi}) \cdot {\rm e}^{...}
:$$ f= {1}/{T} \text{:}\ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{T})|= {\rm sinc}({1}) \cdot {\rm e}^{...}
\hspace{0.15cm}\underline { = 0} \hspace{0.05cm}.$$
\hspace{0.15cm}\underline { = 0} \hspace{0.05cm}.$$



Revision as of 10:08, 26 May 2022

Transversal filter frequency response

We assume the following for this exercise:

  • binary bipolar NRZ rectangular pulses
$$|H_{\rm S}(f)|= {\rm sinc}(f T) \hspace{0.05cm},$$
  • coaxial cable with cable attenuation  $a_* = 9.2 \ {\rm Np} \ (\approx 80 \ \rm dB)$:
$$|H_{\rm K}(f)|= {\rm e}^{ -9.2

\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T} }\hspace{0.05cm},$$

  • optimal Nyquist equalizer consisting of matched filter and transversal filter:
$$H_{\rm E}(f) = H_{\rm MF}(f) \cdot H_{\rm TF}(f)$$
$$\hspace{0.8cm}{\rm where}\hspace{0.2cm}H_{\rm MF}(f) = H_{\rm S}^{\star}(f) \cdot H_{\rm K}^{\star}(f)\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}
 H_{\rm TF}(f) =
\frac{1}{\sum\limits_{\kappa = -\infty}^{+\infty}  |H_{\rm SK}(f -
{\kappa}/{T})
|^2}\hspace{0.05cm}.$$
Here,  $H_{\rm SK}(f) = H_{\rm S}(f) \cdot H_{\rm K}(f)$  denotes the product of transmitter and channel frequency response.


Because of Nyquist equalization, the eye is maximally open. For the error probability holds:

$$p_{\rm S} \left ( = p_{\rm U} \right ) = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{s_0^2 \cdot T}{N_0 \cdot \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2}} \right )
\hspace{0.05cm}.$$

The normalized interference power at the decision is given by the following equations:

$$\sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot

\int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm E}(f)|^2 \,{\rm d} f \hspace{0.5cm} = \hspace{0.5cm} \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot \int_{-1/(2T)}^{+1/(2T)} H_{\rm TF}(f) \,{\rm d} f \hspace{0.5cm}= \hspace{0.5cm}T \cdot \int_{0}^{1/T} H_{\rm TF}(f) \,{\rm d} f \hspace{0.05cm}.$$

The validity of this equation follows from the periodicity of the transversal filter frequency response  $H_{\rm TF}(f)$.

  • In the graph, the normalized noise power can be seen as the area highlighted in red.
  • As an approximation, the normalized noise power can be calculated by the triangular area shown in blue in the graph.



Hinweise:


Fragebogen

1 Berechnen Sie den Betrag des Sender–Kanal–Frequenzgangs für die Frequenzen  $f = 0$,  $f = 1/(2T)= f_{\rm Nyq}$  und  $f = 1/T = 2 \cdot f_{\rm Nyq}$.

$|H_{\rm SK} (f = 0)| \hspace{0.8cm} = \ $
$|H_{\rm SK} (f = f_{\rm Nyq})| \hspace{0.2cm} = \ $ $\ \cdot 10^{-5}$
$|H_{\rm SK} (f = 1/T)| \hspace{0.25cm} = \ $

2 Berechnen Sie den Maximalwert von  $H_{\rm TF}(f)$  bei der Frequenz  $f = f_{\rm Nyq}$.

$|H_{\rm TF} (f = f_{\rm Nyq})| \hspace{0.2cm} = \ $ $\ \cdot 10^8$

3 Berechnen Sie die normierte Störleistung entsprechend der Dreiecknäherung.

$\sigma_{d, \ \rm norm}^2 \hspace{0.2cm} = \ $ $\ \cdot 10^7$

4 Welche Symbolfehlerwahrscheinlichkeit ergibt sich mit  $s_0^2 \cdot T/N_0 = 10^8$?

$p_{\rm S} \hspace{0.2cm} = \ $ $\ \%$


Musterlösung

(1)  Allgemein gilt für alle Frequenzen $f \ge 0$:  

$$|H_{\rm SK}(f)|= {\rm sinc}(f T) \cdot {\rm e}^{ -9.2

\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T} }\hspace{0.05cm}.$$

  • Daraus ergeben sich die gesuchten Sonderfälle:
$$f= 0 \text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = 0)|= {\rm sinc}(0) \cdot {\rm e}^0 \hspace{0.15cm}\underline {= 1}
\hspace{0.05cm},$$
$$ f= f_{\rm Nyq}\text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{2T})|= {\rm sinc}({1}/{2}) \cdot {\rm e}^{-9.2}

\hspace{0.15cm}\underline { \approx 6.43 \cdot 10^{-5}}

\hspace{0.05cm},$$
$$ f= {1}/{T} \text{:}\ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{T})|= {\rm sinc}({1}) \cdot {\rm e}^{...}

\hspace{0.15cm}\underline { = 0} \hspace{0.05cm}.$$


(2)  Die Grafik zeigt, dass $H_{\rm TF}(f)$ bei $f = f_{\rm Nyq}$ maximal wird. Daraus folgt mit der angegebenen Gleichung, dass

$${\sum\limits_{\kappa = -\infty}^{+\infty} |H_{\rm SK}(f -
\frac{\kappa}{T})
|^2}$$

bei der Nyquistfrequenz minimal ist. Für $f = f_{\rm Nyq}$ tragen von der unendlichen Summe allerdings nur die Terme mit $\kappa = 0$ und $\kappa = 1$ relevant zum Ergebnis bei.

  • Daraus folgt weiter mit dem Ergebnis aus (1):
$${\rm Max} \left [ H_{\rm TF}(f) \right ] \ = \ H_{\rm TF}(f = f_{\rm
Nyq})=
{1}/{2 \cdot  |H_{\rm SK}(f = f_{\rm
Nyq}) |^2} = \ \frac{1}{2 \cdot  (6.43 \cdot 10^{-5})^2}=
\frac{10^{10}}{82.69} \hspace{0.15cm}\underline {\approx 1.21 \cdot 10^{8}}
\hspace{0.05cm}.$$


(3)  Nähert man das Integral über $H_{\rm TF}(f)$ durch die in der Grafik eingezeichnete Dreieckfläche an, so erhält man:

$$\sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot

\int_{0}^{1/T} H_{\rm TF}(f) \,{\rm d} f \approx T \cdot \frac{1}{2}\cdot 1.21 \cdot 10^{8}\cdot (0.64 -0.36)\hspace{0.15cm}\underline {\approx 1.7 \cdot 10^{7}} \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Gemäß der gegebenen Gleichung erhält man für die (mittlere) Symbolfehlerwahrscheinlichkeit:

$$p_{\rm S} = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{s_0^2 \cdot T}{N_0 \cdot \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2}} \right
) = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{10^{8}}{1.7

\cdot 10^{7}}} \right ) \approx {\rm Q}(2.42)\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm S} \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.8 \%} \hspace{0.05cm}.$$

Da ein Nyquistsystem vorliegt, ist die ungünstigste (worst–case) Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm U}$ genau so groß.