Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.07: Decision Boundaries once again"

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===Fragebogen===
 
===Fragebogen===
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Multiple-Choice
+
{Wie groß sind die der Grafik zugrundeliegenden Symbolwahrscheinlichkeiten, wenn die blaue Gaußkurve genau doppelt so hoch ist wie die rote?
|type="[]"}
+
|type="{}"}
+ correct
+
${\rm Pr}(m_0)$ = { 0.333 3% }
- false
+
${\rm Pr}(m_1)$ = { 0.667 3% }
 +
 
 +
{Wie groß ist die Fehlerwahrscheinlichkeit mit der Rauschvarianz $\sigma_n^2 = E_{\rm S}/9$ und der Entscheidergrenze $G = 0$?
 +
|type="{}"}
 +
$G = 0 \text{:} \hspace{0.2cm} p_{\rm S}$ = { 0.135 3% } $\ \cdot 10^{\rm &ndash;2}$
 +
 
 +
{Wie lautet die optimale Schwelle für die gegebenen Wahrscheinlichkeiten?
 +
|type="{}"}
 +
$G_{\rm opt}$ = { 0.04 3% } $\ \cdot E_s^{\rm 1/2}$
 +
 
 +
{Wie groß ist nun die Fehlerwahrscheinlichkeit?
 +
|type="{}"}
 +
$G = G_{\rm opt} \text{:} \hspace{0.2cm} p_{\rm S}$ = { 0.126 3% } $\ \cdot 10^{\rm &ndash;2}$
  
{Input-Box Frage
+
{Welche Fehlerwahrscheinlichkeiten erhält man mit der Rauschvarianz $\sigma_n^2 = E_{\rm S}$?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$xyz$ = { 5.4 3% } $ab$
+
$G = 0 \text{:} \hspace{0.2cm} p_{\rm S}$ = { 0.159 3% } $\ \cdot 10^{\rm 0}$
 +
$G = G_{\rm opt} \text{:} \hspace{0.2cm} p_{\rm S}$ = { 0.145 3% } $\ \cdot 10^{\rm 0}$
 +
 
 +
{Welche Aussagen gelten für die Rauschvarianz $\sigma_n^2 = 4 \cdot E_{\rm S}$?
 +
|type="[]"}
 +
+ Mit $G = 0$ ist die Fehlerwahrscheinlichkeit größer als $30\%$.
 +
+ Die optimale Entscheiderschwelle liegt rechts von $s_0$.
 +
+ Bei optimaler Schwelle ist die Fehlerwahrscheinlichkeit etwa $27\%$.
 +
+ Der Schätzwert $m_0$ ist nur mit Rauschen möglich.
 
</quiz>
 
</quiz>
  

Revision as of 13:04, 7 November 2017

WDF mit ungleichen Symbolwahrscheinlichkeiten

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:


Fragebogen

1

Wie groß sind die der Grafik zugrundeliegenden Symbolwahrscheinlichkeiten, wenn die blaue Gaußkurve genau doppelt so hoch ist wie die rote?

${\rm Pr}(m_0)$ =

${\rm Pr}(m_1)$ =

2

Wie groß ist die Fehlerwahrscheinlichkeit mit der Rauschvarianz $\sigma_n^2 = E_{\rm S}/9$ und der Entscheidergrenze $G = 0$?

$G = 0 \text{:} \hspace{0.2cm} p_{\rm S}$ =

$\ \cdot 10^{\rm –2}$

3

Wie lautet die optimale Schwelle für die gegebenen Wahrscheinlichkeiten?

$G_{\rm opt}$ =

$\ \cdot E_s^{\rm 1/2}$

4

Wie groß ist nun die Fehlerwahrscheinlichkeit?

$G = G_{\rm opt} \text{:} \hspace{0.2cm} p_{\rm S}$ =

$\ \cdot 10^{\rm –2}$

5

Welche Fehlerwahrscheinlichkeiten erhält man mit der Rauschvarianz $\sigma_n^2 = E_{\rm S}$?

$G = 0 \text{:} \hspace{0.2cm} p_{\rm S}$ =

$\ \cdot 10^{\rm 0}$
$G = G_{\rm opt} \text{:} \hspace{0.2cm} p_{\rm S}$ =

$\ \cdot 10^{\rm 0}$

6

Welche Aussagen gelten für die Rauschvarianz $\sigma_n^2 = 4 \cdot E_{\rm S}$?

Mit $G = 0$ ist die Fehlerwahrscheinlichkeit größer als $30\%$.
Die optimale Entscheiderschwelle liegt rechts von $s_0$.
Bei optimaler Schwelle ist die Fehlerwahrscheinlichkeit etwa $27\%$.
Der Schätzwert $m_0$ ist nur mit Rauschen möglich.


Musterlösung

(1) 


(2) 


(3) 


(4) 


(5)