Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.10: Metric Calculation"
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− | { | + | {Wie lauten die Fehlergrößen für den Zeitpunkt $i = 5$? |
+ | |type="{}"} | ||
+ | ${\it \Gamma}_5(S_0) \ = \ ${ 3 3% } | ||
+ | ${\it \Gamma}_5(S_1) \ = \ ${ 3 3% } | ||
+ | ${\it \Gamma}_5(S_2) \ = \ ${ 2 3% } | ||
+ | ${\it \Gamma}_5(S_3) \ = \ ${ 3 3% } | ||
+ | |||
+ | {Wie lauten die Fehlergrößen für den Zeitpunkt $i = 6$? | ||
+ | |type="{}"} | ||
+ | ${\it \Gamma}_6(S_0) \ = \ ${ 3 3% } | ||
+ | ${\it \Gamma}_6(S_2) \ = \ ${ 3 3% } | ||
+ | |||
+ | {Welcher Endwert ergibt sich bei diesem Trellis, basierend auf ${\it \Gamma}_i(S_{\mu})$? | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | + | + | + Es gilt ${\it \Gamma}_7(S_0) = 3$. |
− | - | + | - Der Endwert lässt auf eine fehlerfreie Übertragung schließen. |
+ | + Der Endwert lässt auf drei Übertragungsfehler schließen. | ||
− | { | + | {Welche Aussagen sind für die ${\it \Lambda}_i(S_{\mu})$–Auswertung zutreffend? |
− | |type="{} | + | |type="[]"} |
− | $ | + | + Die Metriken ${\it \Lambda}_i(S_{\mu})$ liefern gleiche Informationen wie ${\it \Gamma}_i(S_{\mu})$. |
+ | + Für alle Knoten gilt ${\it \Lambda}_i(S_{\mu}) = 2 \cdot [i \, –{\it \Gamma}_i(S_{\mu})$. | ||
+ | - Für die Metrikzuwächse gilt $〈 \underline{x}_i', \, \underline{y}_i 〉 ∈ \{0, \, 1, \, 2\}$. | ||
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Revision as of 09:27, 4 December 2017
Im Theorieteil zu diesem Kapitel wurde die Berechnung der Fehlergrößen ${\it \Gamma}_i(S_{\mu})$ ausführlich behandelt, die auf der Hamming–Distanz $d_{\rm H}(\underline{x}', \ \underline{y}_i)$ zwischen den möglichen Codeworten $\underline{x}' ∈ \{00, \, 01, \, 10, \, 11\}$ und den zu dem Zeitpunkt $i$ empfangenen 2–Bit–Worten $\underline{y}_i$ basiert.
Die Aufgabe beschäftigt sich genau mit dieser Thematik. In nebenstehender Grafik
- ist das betrachtete Trellis dargestellt – gültig für den Code mit Rate $R = 1/2$, Gedächtnis $m = 2$ sowie $\mathbf{G}(D) = (1 + D + D^2, \ 1 + D^2)$,
- sind die Empfangsworte $\underline{y}_1 = (01), \ ... \ , \ \underline{y}_7 = (11)$ in den Rechtecken angegeben,
- sind bereits alle Fehlergrößen ${\it \Gamma}_0(S_{\mu}), \ ... \ , \ {\it \Gamma}_4(S_{\mu})$ eingetragen.
Beispielsweise ergibt sich die Fehlergröße ${\it \Gamma}_4(S_0)$ mit $\underline{y}_4 = (01)$ als das Minimum der beiden Vergleichswerte
- ${\it \Gamma}_3(S_0) + d_{\rm H}((00), \ (01)) = 3 + 1 = 4$, und
- ${\it \Gamma}_3(S_2) + d_{\rm H}((11), \ (01)) = 2 + 1 = 3$.
Der überlebende Zweig – hier von ${\it \Gamma}_3(S_2)$ nach ${\it \Gamma}_4(S_0)$ – ist durchgezogen gezeichnet, der eliminierte Zweig von ${\it \Gamma}_3(S_0)$ nach ${\it \Gamma}_4(S_0)$ punktiert. Rote Pfeile stehen für das Informationsbit $u_i = 0$, blaue Pfeile für $u_i = 1$.
In der Teilaufgabe (4) soll der Zusammenhang zwischen ${\it \Gamma}_i(S_{\mu})$–Minimierung und ${\it \Lambda}_i(S_{\mu})$–Maximierung herausgearbeitet werden. Hierbei bezeichnet man die Knoten ${\it \Lambda}_i(S_{\mu})$ als Metriken, wobei sich der Metrikzuwachs gegenüber den Vorgängerknoten aus dem Korrelationswert $〈\underline{x}_i', \, \underline{y}_i 〉$ ergibt. Näheres zu dieser Thematik finden Sie auf den folgenden Theorieseiten:
- Zusammenhang zwischen Hamming–Distanz und Korrelation,
- Viterbi–Algorithmus, basierend auf Korrelation und Metriken (1),
- Viterbi–Algorithmus, basierend auf Korrelation und Metriken (2).
Hinweise:
- Die Aufgabe bezieht sich auf das Kapitel Decodierung von Faltungscodes.
- Vorerst nicht betrachtet wird die Suche der überlebenden Pfade. Damit beschäftigt sich für das gleiche Beispiel die nachfolgende Aufgabe A3.11.
Fragebogen
Musterlösung