Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.10: Rayleigh Fading"
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| − | Häufig beschreibt man ein Bandpassübertragungssystem im sogenannten <i>äquivalenten Tiefpassbereich</i>. Diese Darstellung führt entsprechend dem Kapitel „Bandpassartige Signale& | + | Häufig beschreibt man ein Bandpassübertragungssystem im sogenannten <i>äquivalenten Tiefpassbereich</i>. Diese Darstellung führt entsprechend dem Kapitel „Bandpassartige Signale” im Buch [[Signaldarstellung]] zu einem komplexen Signal: |
| − | $$ | + | $$z(t)=x(t)+ {\rm j} \cdot y(t).$$ |
| − | + | Der Realteil $x(t)$ kennzeichnet hierbei die <i>Inphasekomponente</i> und der Imaginärteil $y(t)$ die <i>Quadraturkomponente</i>. | |
| − | + | Bei einem Mobilfunksystem, bei dem zwischen dem mobilen Teilnehmer und der Basisstation keine Sichtverbindung besteht, gelangt somit das Funksignal ausschließlich auf indirekten Wegen (Brechung, Streuung, Reflexion usw.) zum Empfänger. In diesem Fall ist folgendes Modell anwendbar: | |
| + | *Der Realteil $x(t)$ und auch der Imaginärteil $y(t)$ sind jeweils gaußverteilt und mittelwertfrei. | ||
| + | *$x(t)$ und $y(t)$ besitzen jeweils die gleiche Streuung $\sigma$ und sind voneinander unabhängig. | ||
| + | *Innere Bindungen der Signale $x(t)$ und $y(t)$ aufgrund des Dopplereffekts sollen hier nicht beachtet werden. | ||
| − | :* | + | Das komplexe Signal $z(t)$ kann man auch nach Betrag und Phase darstellen: |
| + | $$ z(t)= a(t)\cdot {\rm e}^{{\rm j} \phi(t)}.$$ | ||
| + | *Aufgrund der Symmetrie bezüglich $x(t)$ und $y(t)$ ist die Phase $\phi(t)$ gleichverteilt. | ||
| + | *Dagegen ist der Betrag $a(t) = |z(t)| rayleighverteilt, was zu der Namensgebung <i>Rayleighfading</i> geführt hat. | ||
| + | *Als weitere Größe definieren wir noch die Momentanleistung | ||
| + | :$$ p(t)=x^{\rm 2}(t)+y^{\rm 2}( t)=a^{\rm 2}(t).$$ | ||
| − | + | Die Zufallsgröße $p$ ist hier (einseitig) exponentialverteilt. Deren WDF lautet für $p>0$: | |
| + | :$$f_p(p)=\frac{1}{2\sigma^{\rm 2}}\cdot {\rm e}^{ -p/(\sigma^{\rm 2})}.$$ | ||
| − | + | Für alle negativen $p$ndash;Werte gilt natürlich $f_p(p)= 0$, da $p$ eine Leistung kennzeichnet. | |
| − | + | Im Folgenden werden die Streuungen der beiden Gaußschen Zufallsgrößen <i>x</i> und <i>y</i> stets zu <i>σ</i> = 1 vorausgesetzt. Alle Größen sind deshalb als normiert zu verstehen. | |
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| + | *Alle Größen sind deshalb als normiert zu verstehen. | ||
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein. | *Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein. | ||
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Revision as of 12:44, 15 March 2017
Häufig beschreibt man ein Bandpassübertragungssystem im sogenannten äquivalenten Tiefpassbereich. Diese Darstellung führt entsprechend dem Kapitel „Bandpassartige Signale” im Buch Signaldarstellung zu einem komplexen Signal: $$z(t)=x(t)+ {\rm j} \cdot y(t).$$
Der Realteil $x(t)$ kennzeichnet hierbei die Inphasekomponente und der Imaginärteil $y(t)$ die Quadraturkomponente.
Bei einem Mobilfunksystem, bei dem zwischen dem mobilen Teilnehmer und der Basisstation keine Sichtverbindung besteht, gelangt somit das Funksignal ausschließlich auf indirekten Wegen (Brechung, Streuung, Reflexion usw.) zum Empfänger. In diesem Fall ist folgendes Modell anwendbar:
- Der Realteil $x(t)$ und auch der Imaginärteil $y(t)$ sind jeweils gaußverteilt und mittelwertfrei.
- $x(t)$ und $y(t)$ besitzen jeweils die gleiche Streuung $\sigma$ und sind voneinander unabhängig.
- Innere Bindungen der Signale $x(t)$ und $y(t)$ aufgrund des Dopplereffekts sollen hier nicht beachtet werden.
Das komplexe Signal $z(t)$ kann man auch nach Betrag und Phase darstellen: $$ z(t)= a(t)\cdot {\rm e}^{{\rm j} \phi(t)}.$$
- Aufgrund der Symmetrie bezüglich $x(t)$ und $y(t)$ ist die Phase $\phi(t)$ gleichverteilt.
- Dagegen ist der Betrag $a(t) = |z(t)| rayleighverteilt, was zu der Namensgebung <i>Rayleighfading</i> geführt hat. *Als weitere Größe definieren wir noch die Momentanleistung :'"`UNIQ-MathJax6-QINU`"' Die Zufallsgröße $p$ ist hier (einseitig) exponentialverteilt. Deren WDF lautet für $p>0$: :'"`UNIQ-MathJax7-QINU`"' Für alle negativen $p$ndash;Werte gilt natürlich $f_p(p)= 0$, da $p$ eine Leistung kennzeichnet. Im Folgenden werden die Streuungen der beiden Gaußschen Zufallsgrößen <i>x</i> und <i>y</i> stets zu <i>σ</i> = 1 vorausgesetzt. Alle Größen sind deshalb als normiert zu verstehen. ''Hinweise:'' *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Weitere_Verteilungen|Weitere_Verteilungen]]. *Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Weitere_Verteilungen#Rayleighverteilung|ayleighverteilung]]. *Die Streuungen der beiden Gaußschen Zufallsgrößen $x$ und $y$ Seien jeweils $\sigma = 1$.
- Alle Größen sind deshalb als normiert zu verstehen.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
- 1. Die erste Aussage trifft aufgrund der Exponentialverteilung für p(t) zu. Ein Phasenwinkel ϕ(t) von ±90° bedeutet, dass der Realteil x(t) = 0 ist. Bei positivem Imaginärteil ⇒ y(t) > 0 ist der Phasenwinkel ϕ(t) = +90°, bei negativem Imaginärteil beträgt der Phasenwinkel –90°. Richtig sind also der erste und der dritte Lösungsvorschlag.
- 2. Mit σ = 1 gilt für die WDF der Momentanleistung:
- $$\it f_p(p)= {\rm 1}/{\rm 2}\cdot\rm e^{-\it p/\rm 2}.$$
- Die gesuchte Wahrscheinlichkeit ist demnach:
- $$\rm Pr(\it p (\it t)> \rm 4) = \int_{\rm 4}^{\infty}\frac{1}{2}\cdot\rm e^{-\it p/\rm 2}\,{\rm d}\it p=\rm e^{\rm -2} \hspace{0.15cm}\underline{=0.135}.$$
- 3. Da p = a2 gilt und a < 0 nicht möglich, ist das Ereignis „a > 2” identisch mit dem Ereignis „p > 4”. Es ergibt sich die gleiche Wahrscheinlichkeit 0.135 wie unter (b) berechnet.
- 4. Allgemein gilt:
- $$\it f_a(a)=\frac{\it f_p(p)}{|g'(p)|}\Big |_{\, \it p=h(a)}.$$
- Die Transformationskennlinie lautet:
- $$\it g'(p)=\frac{ \rm d\it a}{ \rm d\it p}=\frac[[:Template:\rm1]]{\rm 2 \cdot \it \sqrt{p}}.$$
- Diese ist stets positiv. Daraus folgt für die Rayleigh–WDF:
- $$\it f_a(a)=\sqrt{\it p}\cdot\rm e^{\it -p/\rm 2}\Big|_{\it p=a^{\rm 2}}=\it a\cdot \rm e^{\, \it -a^{\rm 2}/\rm 2}.$$
- Für a = 1 ergibt sich somit der Wert e–0.5 ≈ 0.607.
