Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.07: Decision Boundaries once again"
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+ | Da in dieser Aufgabe der allgemeine Fall {\rm Pr}(m_0) ≠ {\rm Pr}(m_1) behandelt wird, genügt es nicht, die bedingten Dichtefunktionen pr|mi(ρ|mi) zu betrachten. Vielmehr müssen diese noch mit den Symbolwahrscheinlichkeiten Pr(mi) multipliziert weden (für i sind hier die Werte 0 und 1 einzusetzen). | ||
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+ | Liegt die Entscheidungsgrenze zwischen den beiden Regionen I0 und I1 bei G=0, also in der Mitte zwischen \boldsymbol{s}_0 und \boldsymbol{s}_1, so ist die Fehlerwahrscheinlichkeit unabhängig von den Auftrittswahrscheinlichkeiten {\rm Pr}(m_0) und {\rm Pr}(m_1): | ||
+ | :p_{\rm S} = {\rm Pr}({ \cal E} ) = {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \right ) \hspace{0.05cm}. | ||
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+ | Hierbei gibt d den Abstand zwischen den Signalpunkten s_0 und s_1 an und d/2 dementsprechend den jeweiligen Abstand von s_0 bzw. s_1 von der Entscheidungsgrenze G = 0. Der Effektivwert (Wurzel aus der Varianz) des AWGN–Rauschens ist \sigma_n. | ||
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+ | Sind dagegen die Auftrittswahrscheinlichkeiten unterschiedlich ⇒ {\rm Pr}(m_0) ≠ {\rm Pr}(m_1), so kann durch eine Verschiebung der Entscheidergrenze G eine kleinere Fehlerwahrscheinlichkeit erzielt werden: | ||
+ | :$$p_{\rm S} = {\rm Pr}(m_1) \cdot {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \cdot (1 + \gamma) \right ) | ||
+ | + {\rm Pr}(m_0) \cdot {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \cdot (1 - \gamma) \right )\hspace{0.05cm},$$ | ||
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+ | wobei die Hilfsgröße \gamma wie folgt definiert ist: | ||
+ | :$$\gamma = 2 \cdot \frac{ \sigma_n^2}{d^2} \cdot {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}( m_1)}{{\rm Pr}( m_0)} | ||
+ | \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} G_{\rm opt} = \gamma \cdot E_{\rm S}^{1/2}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
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+ | * Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Digitalsignal%C3%BCbertragung/Approximation_der_Fehlerwahrscheinlichkeit| Approximation der Fehlerwahrscheinlichkeit]]. | ||
+ | * Die Werte der Q–Funktion können Sie mit folgendem Interaktionsmodul ermitteln: [[Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion]]. | ||
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Revision as of 13:53, 7 November 2017
Wir betrachten ein Übertragungssystem mit
- nur einer Basisfunktino (N = 1),
- zwei Signalen s_0 = E_s^{\rm 1/2} und s_1 = \, –E_s^{\rm 1/2} (M = 2),
- einem AWGN–Kanal mit Varianz \sigma_n^2 = N_0/2.
Da in dieser Aufgabe der allgemeine Fall {\rm Pr}(m_0) ≠ {\rm Pr}(m_1) behandelt wird, genügt es nicht, die bedingten Dichtefunktionen p_{\it r|m_i}(\rho |m_i) zu betrachten. Vielmehr müssen diese noch mit den Symbolwahrscheinlichkeiten {\rm Pr}(m_i) multipliziert weden (für i sind hier die Werte 0 und 1 einzusetzen).
Liegt die Entscheidungsgrenze zwischen den beiden Regionen I_0 und I_1 bei G = 0, also in der Mitte zwischen \boldsymbol{s}_0 und \boldsymbol{s}_1, so ist die Fehlerwahrscheinlichkeit unabhängig von den Auftrittswahrscheinlichkeiten {\rm Pr}(m_0) und {\rm Pr}(m_1):
- p_{\rm S} = {\rm Pr}({ \cal E} ) = {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \right ) \hspace{0.05cm}.
Hierbei gibt d den Abstand zwischen den Signalpunkten s_0 und s_1 an und d/2 dementsprechend den jeweiligen Abstand von s_0 bzw. s_1 von der Entscheidungsgrenze G = 0. Der Effektivwert (Wurzel aus der Varianz) des AWGN–Rauschens ist \sigma_n.
Sind dagegen die Auftrittswahrscheinlichkeiten unterschiedlich ⇒ {\rm Pr}(m_0) ≠ {\rm Pr}(m_1), so kann durch eine Verschiebung der Entscheidergrenze G eine kleinere Fehlerwahrscheinlichkeit erzielt werden:
- p_{\rm S} = {\rm Pr}(m_1) \cdot {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \cdot (1 + \gamma) \right ) + {\rm Pr}(m_0) \cdot {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \cdot (1 - \gamma) \right )\hspace{0.05cm},
wobei die Hilfsgröße \gamma wie folgt definiert ist:
- \gamma = 2 \cdot \frac{ \sigma_n^2}{d^2} \cdot {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}( m_1)}{{\rm Pr}( m_0)} \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} G_{\rm opt} = \gamma \cdot E_{\rm S}^{1/2}\hspace{0.05cm}.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Approximation der Fehlerwahrscheinlichkeit.
- Die Werte der Q–Funktion können Sie mit folgendem Interaktionsmodul ermitteln: Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion.
Fragebogen
Musterlösung
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