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Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 2.15: Block Error Probability with AWGN"

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===Musterlösung===
 
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'''(1)'''  Aus der Tabelle auf der Angabenseite kann der BSC–Parameter ε=0.0505 abgelesen werden. Damit erhält man für die Symbolverfälschungswahrscheinlichkeit εS mit m=3:
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'''(1)'''  Aus der Tabelle auf der Angabenseite kann der BSC–Parameter ε=0.0505 abgelesen werden.  
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*Damit erhält man für die Symbolverfälschungswahrscheinlichkeit εS mit m=3:
 
:$$1 - \varepsilon_{\rm S} = (1 - 0.0505)^3 \approx 0.856  
 
:$$1 - \varepsilon_{\rm S} = (1 - 0.0505)^3 \approx 0.856  
 
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Der schnellste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über die Formel  
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*Der schnellste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über die Formel  
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)}  \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr}(f=0) -  {\rm Pr}(f=1) - {\rm Pr}(f=2) = 1 - 1 \cdot 0.856^7 -  
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)}  \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr}(f=0) -  {\rm Pr}(f=1) - {\rm Pr}(f=2) = 1 - 1 \cdot 0.856^7 -  
 
7 \cdot 0.144^1 \cdot 0.856^6 -  21 \cdot 0.144^2 \cdot 0.856^5$$
 
7 \cdot 0.144^1 \cdot 0.856^6 -  21 \cdot 0.144^2 \cdot 0.856^5$$
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'''(2)'''  Nach gleichem Rechengang wie in Teilaufgabe (1) ergibt sich mit εS0.03  1εS=0.97:
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'''(2)'''  Nach gleichem Rechengang wie in Teilaufgabe '''(1)''' ergibt sich mit εS0.03  1εS=0.97:
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)}   
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)}   
 
\hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 1 \cdot 0.97^7 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm}  
 
\hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 1 \cdot 0.97^7 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm}  
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Man sieht, dass hier die Differenz zwischen zwei fast gleich großen Zahlen gebildet werden muss, so dass das Ergebnis mit einem Fehler behaftet sein könnte. Deshalb berechnen wir noch folgende Größen:
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*Man sieht, dass hier die Differenz zwischen zwei fast gleich großen Zahlen gebildet werden muss, so dass das Ergebnis mit einem Fehler behaftet sein könnte.  
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*Deshalb berechnen wir noch folgende Größen:
 
:$${\rm Pr}(f=3) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}  
 
:$${\rm Pr}(f=3) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}  
 
{7 \choose 3} \cdot \varepsilon_{\rm S}^3 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^4 = 35 \cdot 0.03^3 \cdot 0.97^4 = 8.366 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$
 
{7 \choose 3} \cdot \varepsilon_{\rm S}^3 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^4 = 35 \cdot 0.03^3 \cdot 0.97^4 = 8.366 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$
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:Pr(Blockfehler)=Pr(v_u_)Pr(f=3)+Pr(f=4)+Pr(f=5)=8.63104_.
 
:Pr(Blockfehler)=Pr(v_u_)Pr(f=3)+Pr(f=4)+Pr(f=5)=8.63104_.
  
Auf die Terme für f=6 und f=7 kann hier verzichtet werden. Sie liefern keinen relevanten Beitrag.
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*Auf die Terme für f=6 und f=7 kann hier verzichtet werden. Sie liefern keinen relevanten Beitrag.
  
  
'''(3)'''  Hier ist bereits εS=0.005  1εS=0.995 in der Tabelle vorgegeben. Der (weitaus) dominierende Term bei der Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist Pr(f=3):
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'''(3)'''  Hier ist bereits εS=0.005  1εS=0.995 in der Tabelle vorgegeben.  
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*Der (weitaus) dominierende Term bei der Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist Pr(f=3):
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u})  \approx {\rm Pr}(f=3) = {7 \choose 3} \cdot 0.005^3 \cdot 0.995^4  
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u})  \approx {\rm Pr}(f=3) = {7 \choose 3} \cdot 0.005^3 \cdot 0.995^4  
 
\hspace{0.15cm} \underline{\approx 4.3 \cdot 10^{-6}} \hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.15cm} \underline{\approx 4.3 \cdot 10^{-6}} \hspace{0.05cm}.$$
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\hspace{0.05cm}.$$
 
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Der Zusammenhang zwischen ε und EB/N0 lautet:
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*Der Zusammenhang zwischen ε und EB/N0 lautet:
 
:ε=Q(x),x=2REB/N0.
 
:ε=Q(x),x=2REB/N0.
  
Die Inverse x=Q1(0.0345) ergibt sich mit dem Applet  [[Applets:QFunction|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]  zu x=1.82. Damit erhält man weiter:
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*Die Inverse x=Q1(0.0345) ergibt sich mit dem Applet  [[Applets:QFunction|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]  zu x=1.82.  
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*Damit erhält man weiter:
 
:$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{1.82^2}{2R \cdot 3/7} \approx 3.864  
 
:$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{1.82^2}{2R \cdot 3/7} \approx 3.864  
 
\hspace{0.3cm}  \Rightarrow  \hspace{0.3cm}
 
\hspace{0.3cm}  \Rightarrow  \hspace{0.3cm}
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\hspace{0.15cm} \underline{\approx 11.3 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}. $$
 
\hspace{0.15cm} \underline{\approx 11.3 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}. $$
  
[[File:P_ID2572__KC_A_2_15e_neu.png|center|frame|Ergebnisse zur RSC(7,3,5)8–Decodierung]]
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[[File:P_ID2572__KC_A_2_15e_neu.png|right|frame|Ergebnisse zur RSC(7,3,5)8–Decodierung]]
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Die Grafik zeigt den Verlauf der Blockfehlerwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von 10lgEB/N0 sowie die vollständig ausgefüllte Ergebnistabelle.
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Man erkennt das deutlich ungünstigere (asymptotische) Verhalten dieses kurzen (grünen) Codes RSC(7,5,3)8 gegenüber dem (roten) Vergleichscode RSC(255,223,33)8:
  
Die Grafik zeigt den Verlauf der Blockfehlerwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von 10lgEB/N0 sowie die vollständig ausgefüllte Ergebnistabelle. Man erkennt das deutlich ungünstigere (asymptotische) Verhalten dieses kurzen (grünen) Codes RSC(7,5,3)8 gegenüber dem (roten) Vergleichscode RSC(255,223,33)8:
 
  
 
*Für Abszissenwerte kleiner als 10 dB ergibt sich sogar ein schlechteres Ergebnis als ohne Codierung.  
 
*Für Abszissenwerte kleiner als 10 dB ergibt sich sogar ein schlechteres Ergebnis als ohne Codierung.  

Revision as of 17:49, 30 May 2019

Unvollständige Ergebnistabelle

Am Beispiel des  RSC(7,3,5)8  mit den Parametern

  • n=7  (Anzahl der Codesymbole),
  • k=3  (Anzahl der Informationssymbole),
  • t=2  (Korrekturfähigkeit)


soll die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit beim  Bounded Distance Decoding  (BDD) gezeigt werden. Die entsprechende Gleichung lautet:

{\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) = \sum_{f = t + 1}^{n} {n \choose f} \cdot {\varepsilon_{\rm S}}^f \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^{n-f} \hspace{0.05cm}.

Die Berechnung erfolgt für den  AWGN–Kanal, der durch den Parameter  E_{\rm B}/N_0  gekennzeichnet ist.

  • Der Quotient  E_{\rm B}/{N_0}  lässt sich über die Beziehung
\varepsilon = {\rm Q} \big (\sqrt{{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}/{N_0}} \big )

in das  BSC–Modell  überführen, wobei  R  die Coderate bezeichnet  (hier:  R = 3/7)  und  {\rm Q}(x)  das  komplementäre Gaußsche Fehlerintegral  angibt.

  • Da aber beim betrachteten Code die Symbole aus  \rm GF(2^3)  entstammen, muss das BSC–Modell mit Parameter  \varepsilon  ebenfalls noch an die Aufgabenstellung adaptiert werden.
  • Für die Verfälschungwahrscheinlichkeit des  m–BSC–Modells  gilt, wobei hier  m = 3  zu setzen ist (drei Bit pro Codesymbol):
\varepsilon_{\rm S} = 1 - (1 - \varepsilon)^m \hspace{0.05cm}.


Für einige  E_{\rm B}/N_0–Werte sind die Ergebnisse in obiger Tabelle eingetragen. Die beiden gelb hinterlegten Zeilen werden hier kurz erläutert:

  • Für  10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 4 \ \rm dB  ergibt sich  \varepsilon \approx {\rm Q}(1.47) \approx 0.071  und  \varepsilon_{\rm S} \approx 0.2. Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit kann hier am einfachsten über das Komplement berechnet werden:
{\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - \left [ {7 \choose 0} \cdot 0.8^7 + {7 \choose 1} \cdot 0.2 \cdot 0.8^6 + {7 \choose 2} \cdot 0.2^2 \cdot 0.8^5\right ] \approx 0.148 \hspace{0.05cm}.
  • Für  10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 12 \ \rm dB  erhält man  \varepsilon \approx 1.2 \cdot 10^{-4}  und  \varepsilon_{\rm S} \approx 3.5 \cdot 10^{-4}. Mit dieser sehr kleinen Verfälschungswahrscheinlichkeit dominiert der  f = 3–Term, und man erhält:
{\rm Pr(Blockfehler)} \approx {7 \choose 3} \cdot (3.5 \cdot 10^{-4})^3 \cdot (1- 3.5 \cdot 10^{-4})^4 \approx 1.63 \cdot 10^{-9} \hspace{0.05cm}.
  • Sie sollen für die rot hinterlegten Zeilen  (10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 5 \ \rm dB, \ 8 \ dB10 \ \rm dB)  die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten berechnen.
  • Die blau hinterlegten Zeilen zeigen einige Ergebnisse der  Aufgabe 2.15Z. Dort wird  {\rm Pr}(\underline{v} ≠ \underline{u})  für  \varepsilon_{\rm S} = 10\%,  \ 1\%  0.1\% berechnet.
  • In den Teilaufgaben (4) und (5) sollen Sie den Zusammenhang zwischen der Größe  \varepsilon_{\rm S}  und dem AWGN–Parameter  E_{\rm B}/N_0  herstellen und somit die obige Tabelle vervollständigen.





Hinweise:

Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen  und 
Binomial- und Poissonverteilung.



Fragebogen

1

Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für  10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \hspace{0.15cm}\underline{= 5 \ \rm dB}?

{\rm Pr(Blockfehler)} \ = \

\ \cdot 10^{-2}

2

Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für  10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \hspace{0.15cm}\underline{= 8 \ \rm dB}?

{\rm Pr(Blockfehler)} \ = \

\ \cdot 10^{-4}

3

Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für  10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.15cm}\underline{ = 10 \ \rm dB}?

{\rm Pr(Blockfehler)} \ = \

\ \cdot 10^{-6}

4

Wie hängt  \varepsilon_{\rm S} = 0.1  mit  10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}  zusammen?   Hinweis:  Verwenden Sie das angegebene Applet zur Berechnung von  {\rm Q}(x).

\varepsilon_{\rm S} = 10^{-1} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \

\ \rm dB

5

Ermitteln Sie auch die  E_{\rm B}/N_0–Werte  (in  \rm dB)  für  \varepsilon_{\rm S} = 0.01  und  \varepsilon_{\rm S} = 0.001. Vervollständigen Sie die Tabelle.

\varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \

\ \rm dB
\varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \

\ \rm dB


Musterlösung

(1)  Aus der Tabelle auf der Angabenseite kann der BSC–Parameter \varepsilon = 0.0505 abgelesen werden.

  • Damit erhält man für die Symbolverfälschungswahrscheinlichkeit \varepsilon_{\rm S} mit m = 3:
1 - \varepsilon_{\rm S} = (1 - 0.0505)^3 \approx 0.856 \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} \varepsilon_{\rm S} \approx 0.144 \hspace{0.05cm}.
  • Der schnellste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über die Formel
{\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr}(f=0) - {\rm Pr}(f=1) - {\rm Pr}(f=2) = 1 - 1 \cdot 0.856^7 - 7 \cdot 0.144^1 \cdot 0.856^6 - 21 \cdot 0.144^2 \cdot 0.856^5
\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) =1 - 0.3368 - 0.3965 - 0.2001 \hspace{0.15cm} \underline{=0.0666} \hspace{0.05cm}.


(2)  Nach gleichem Rechengang wie in Teilaufgabe (1) ergibt sich mit \varepsilon_{\rm S} \approx 0.03 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.97:

{\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 1 \cdot 0.97^7 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 7 \cdot 0.03^1 \cdot 0.97^6 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 21 \cdot 0.03^2 \cdot 0.97^5 =1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.8080 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.1749\hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.0162= 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.9991 = 9 \cdot 10^{-4} \hspace{0.05cm}.
  • Man sieht, dass hier die Differenz zwischen zwei fast gleich großen Zahlen gebildet werden muss, so dass das Ergebnis mit einem Fehler behaftet sein könnte.
  • Deshalb berechnen wir noch folgende Größen:
{\rm Pr}(f=3) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 3} \cdot \varepsilon_{\rm S}^3 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^4 = 35 \cdot 0.03^3 \cdot 0.97^4 = 8.366 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},
{\rm Pr}(f=4) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 4} \cdot \varepsilon_{\rm S}^4 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^3 = 35 \cdot 0.03^4 \cdot 0.97^3 = 0.259 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},
{\rm Pr}(f=5) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 5} \cdot \varepsilon_{\rm S}^5 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^2 = 21 \cdot 0.03^5 \cdot 0.97^2 = 0.005 \cdot 10^{-4}
\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) + {\rm Pr}(f=4) + {\rm Pr}(f=5) \hspace{0.15cm} \underline{=8.63 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm}.
  • Auf die Terme für f = 6 und f = 7 kann hier verzichtet werden. Sie liefern keinen relevanten Beitrag.



(3)  Hier ist bereits \varepsilon_{\rm S} = 0.005 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.995 in der Tabelle vorgegeben.

  • Der (weitaus) dominierende Term bei der Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist {\rm Pr}(f = 3):
{\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) = {7 \choose 3} \cdot 0.005^3 \cdot 0.995^4 \hspace{0.15cm} \underline{\approx 4.3 \cdot 10^{-6}} \hspace{0.05cm}.


(4)  Für den BSC–Parameter \varepsilon gilt mit \varepsilon_{\rm S} = 0.1:

\varepsilon = 1 -(1 - \varepsilon_{\rm S})^{1/3} = 1 - 0.9^{1/3} \approx 0.0345 \hspace{0.05cm}.
  • Der Zusammenhang zwischen \varepsilon und E_{\rm B}/N_0 lautet:
\varepsilon = {\rm Q}(x)\hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} x = \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.05cm}.
E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{1.82^2}{2R \cdot 3/7} \approx 3.864 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 5.87 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}.


(5)  Nach gleicher Rechnung erhält man

  • für \varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-2} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 2.71
E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{2.71^2}{2R \cdot 3/7} \approx 8.568 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 9.32 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm},
  • für \varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-3} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 3.4:
E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{3.4^2}{2R \cdot 3/7} \approx 13.487 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 11.3 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}.
Ergebnisse zur \rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8–Decodierung











Die Grafik zeigt den Verlauf der Blockfehlerwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} sowie die vollständig ausgefüllte Ergebnistabelle.

Man erkennt das deutlich ungünstigere (asymptotische) Verhalten dieses kurzen (grünen) Codes \rm RSC \, (7, \, 5, \, 3)_8 gegenüber dem (roten) Vergleichscode \rm RSC \, (255, \, 223, \, 33)_8:


  • Für Abszissenwerte kleiner als 10 \ \rm dB ergibt sich sogar ein schlechteres Ergebnis als ohne Codierung.
  • Deshalb soll hier nochmals darauf hingewiesen werden, dass dieser \rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8 wenig praktische Bedeutung hat.
  • Er wurde für diese Aufgabe nur deshalb ausgewählt, um mit vertretbarem Aufwand die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei Bounded Distance Decoding (BDD) demonstrieren zu können.