Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.12: Hard Decision vs. Soft Decision"
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Die Abbildung zeigt die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für den [[Channel_Coding/Allgemeine_Beschreibung_linearer_Blockcodes#Einige_Eigenschaften_des_.287.2C_4.2C_3.29.E2.80.93Hamming.E2.80.93Codes|$(7, \, 4, \, 3)$–Hamming–Code]], wobei für den Empfänger zwei Varianten berücksichtigt sind: | Die Abbildung zeigt die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für den [[Channel_Coding/Allgemeine_Beschreibung_linearer_Blockcodes#Einige_Eigenschaften_des_.287.2C_4.2C_3.29.E2.80.93Hamming.E2.80.93Codes|$(7, \, 4, \, 3)$–Hamming–Code]], wobei für den Empfänger zwei Varianten berücksichtigt sind: | ||
− | *Bei Maximum–Likelihood–Detektion mit harten Entscheidungen $($ | + | *Bei Maximum–Likelihood–Detektion mit harten Entscheidungen $($"Hard Decision”, $\rm HD)$, die im vorliegenden Fall (perfekter Code) auch durch Syndromdecodierung realisiert werden kann, ergibt sich die rote Kurve (mit Kreismarkierung). |
− | *Der Kanal kann bei | + | *Der Kanal kann bei "Hard Decision” vereinfacht durch das BSC–Modell ersetzt werden. Der Zusammenhang zwischen dem BSC–Parameter $\varepsilon$ und dem AWGN–Quotienten $E_{\rm B}/N_{0}$ (in der Grafik verwendet) ist wie folgt gegeben: |
:$$\varepsilon = {\rm Q}\left ( \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0} \right ) \hspace{0.05cm}.$$ | :$$\varepsilon = {\rm Q}\left ( \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0} \right ) \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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:Hier bezeichnet ${\rm Q}(x)$ die ''komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion'' und $R$ die Coderate. | :Hier bezeichnet ${\rm Q}(x)$ die ''komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion'' und $R$ die Coderate. | ||
− | *Die grüne Kurve (mit Kreuzen) zeigt die Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei „weichen” Entscheidungen $($ | + | *Die grüne Kurve (mit Kreuzen) zeigt die Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei „weichen” Entscheidungen $($"Soft Decision”, $\rm SD)$. Dieser Funktionsverlauf lässt sich nicht in geschlossen–mathematischer Form angeben. Die in der Grafik eingezeichnete Kurve ist eine in [Fri96] angegebene obere Schranke: |
:$$ {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ \le \ \hspace{-0.15cm} 7 \cdot {\rm Q}\left ( \sqrt{ 3 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right )+7 \cdot {\rm Q}\left ( \sqrt{ 4 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right ) + {\rm Q}\left ( \sqrt{ 7 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right ) \hspace{0.05cm}.$$ | :$$ {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ \le \ \hspace{-0.15cm} 7 \cdot {\rm Q}\left ( \sqrt{ 3 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right )+7 \cdot {\rm Q}\left ( \sqrt{ 4 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right ) + {\rm Q}\left ( \sqrt{ 7 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right ) \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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* Die Aufgabe bezieht sich auf das Kapitel [[Channel_Coding/Decodierung_linearer_Blockcodes|Decodierung linearer Blockcodes]]. | * Die Aufgabe bezieht sich auf das Kapitel [[Channel_Coding/Decodierung_linearer_Blockcodes|Decodierung linearer Blockcodes]]. | ||
− | * Die oben zitierte Literaturstelle [Fri96] verweist auf das Buch <br> | + | * Die oben zitierte Literaturstelle [Fri96] verweist auf das Buch <br>"Friedrichs, B.: Kanalcodierung – Grundlagen und Anwendungen in modernen Kommunikationssystemen. Berlin – Heidelberg: Springer, 1996”. |
* Verwenden Sie für numerische Ergebnisse das Berechnungsmodul [[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]. | * Verwenden Sie für numerische Ergebnisse das Berechnungsmodul [[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]. | ||
− | *Für die Teilaufgaben '''(1)''' bis '''(4)''' wird stets von | + | *Für die Teilaufgaben '''(1)''' bis '''(4)''' wird stets von "Hard Decision” ausgegangen. |
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− | {Welche Blockfehlerwahrscheinlichkeit besitzt der $(7, \, 4, \, 3)$–Hamming–Code bei | + | {Welche Blockfehlerwahrscheinlichkeit besitzt der $(7, \, 4, \, 3)$–Hamming–Code bei "Hard Decision”? |
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$\varepsilon = 10^{-2} \text{:} \hspace{0.4cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $ { 2.03 3% } $\ \cdot 10^{-3} $ | $\varepsilon = 10^{-2} \text{:} \hspace{0.4cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $ { 2.03 3% } $\ \cdot 10^{-3} $ | ||
$\varepsilon = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $ { 0.021 3% } $\ \cdot 10^{-3} $ | $\varepsilon = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $ { 0.021 3% } $\ \cdot 10^{-3} $ | ||
− | {Wie kann man die Blockfehlerwahrscheinlichkeit eines Hamming–Codes annähern, | + | {Wie kann man die Blockfehlerwahrscheinlichkeit eines Hamming–Codes annähern, "Hard Decision” vorausgesetzt? |
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+ ${\rm Pr(Blockfehler)} = n · (n–1)/2 · \varepsilon^2.$ | + ${\rm Pr(Blockfehler)} = n · (n–1)/2 · \varepsilon^2.$ | ||
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{Welcher Hamming–Code besitzt die kleinste Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei konstantem BSC–Parameter $\varepsilon$? | {Welcher Hamming–Code besitzt die kleinste Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei konstantem BSC–Parameter $\varepsilon$? | ||
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− | + der Hamming–Code $(3, \, 1, \, 3)$, identisch mit dem | + | + der Hamming–Code $(3, \, 1, \, 3)$, identisch mit dem "Repetition Code” $\rm RC \ (3, \, 1, \, 3)$, |
- der Hamming–Code $(7, \, 4, \, 3)$, | - der Hamming–Code $(7, \, 4, \, 3)$, | ||
- der Hamming–Code $(15, \, 11, \, 3)$. | - der Hamming–Code $(15, \, 11, \, 3)$. | ||
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$\varepsilon = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $ { 9.22 3% } $\ \rm dB$ | $\varepsilon = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $ { 9.22 3% } $\ \rm dB$ | ||
− | {Welcher Gewinn (in dB) ist durch | + | {Welcher Gewinn (in dB) ist durch "Soft Decision” zu erzielen, wenn die Blockfehlerwahrscheinlichkeit den Wert $10^{–5}$ nicht überschreiten soll? |
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$\ 10 · \lg \, {G_{\rm SD}} \ = \ $ { 1.52 3% } $ \ \rm dB$ | $\ 10 · \lg \, {G_{\rm SD}} \ = \ $ { 1.52 3% } $ \ \rm dB$ |
Revision as of 15:17, 28 May 2021
Die Abbildung zeigt die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für den $(7, \, 4, \, 3)$–Hamming–Code, wobei für den Empfänger zwei Varianten berücksichtigt sind:
- Bei Maximum–Likelihood–Detektion mit harten Entscheidungen $($"Hard Decision”, $\rm HD)$, die im vorliegenden Fall (perfekter Code) auch durch Syndromdecodierung realisiert werden kann, ergibt sich die rote Kurve (mit Kreismarkierung).
- Der Kanal kann bei "Hard Decision” vereinfacht durch das BSC–Modell ersetzt werden. Der Zusammenhang zwischen dem BSC–Parameter $\varepsilon$ und dem AWGN–Quotienten $E_{\rm B}/N_{0}$ (in der Grafik verwendet) ist wie folgt gegeben:
- $$\varepsilon = {\rm Q}\left ( \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0} \right ) \hspace{0.05cm}.$$
- Hier bezeichnet ${\rm Q}(x)$ die komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion und $R$ die Coderate.
- Die grüne Kurve (mit Kreuzen) zeigt die Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei „weichen” Entscheidungen $($"Soft Decision”, $\rm SD)$. Dieser Funktionsverlauf lässt sich nicht in geschlossen–mathematischer Form angeben. Die in der Grafik eingezeichnete Kurve ist eine in [Fri96] angegebene obere Schranke:
- $$ {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ \le \ \hspace{-0.15cm} 7 \cdot {\rm Q}\left ( \sqrt{ 3 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right )+7 \cdot {\rm Q}\left ( \sqrt{ 4 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right ) + {\rm Q}\left ( \sqrt{ 7 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right ) \hspace{0.05cm}.$$
- Der jeweils erste Faktor im Argument der $\rm Q$–Funktion gibt die möglichen Hamming–Distanzen an: $i = 3, \, 4, \, 7$.
- Die Vorfaktoren berücksichtigen die Vielfachheiten $W_{3} = W_{4} = 7$ und $W_{7} = 1$. $R = 4/7$ beschreibt die Coderate.
- Für $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} > 8 \ \rm dB$ ist $\rm Pr(Blockfehler) < 10^{–5}$.
Hinweise:
- Die Aufgabe bezieht sich auf das Kapitel Decodierung linearer Blockcodes.
- Die oben zitierte Literaturstelle [Fri96] verweist auf das Buch
"Friedrichs, B.: Kanalcodierung – Grundlagen und Anwendungen in modernen Kommunikationssystemen. Berlin – Heidelberg: Springer, 1996”. - Verwenden Sie für numerische Ergebnisse das Berechnungsmodul Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen.
- Für die Teilaufgaben (1) bis (4) wird stets von "Hard Decision” ausgegangen.
Fragebogen
Musterlösung
(1) Jeder Hamming–Code ist perfekt und weist die minimale Distanz $d_{\rm min} = 3$ auf.
- Deshalb kann ein Bitfehler im Codewort korrigiert werden, während zwei Bitfehler stets zu einer Fehlentscheidung des Codewortes führen ⇒ Parameter $t = 1$.
- Damit ergibt sich für die Blockfehlerwahrscheinlichkeit:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr(kein\hspace{0.15cm} Blockfehler)} - {\rm Pr(ein\hspace{0.15cm} Blockfehler)} = 1 - (1 - \varepsilon)^7 - 7 \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^6 \hspace{0.05cm}.$$
- $$\varepsilon = 10^{-2} \text{:} \hspace{0.4cm}{\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - 0.99^7 - 7 \cdot 0.01 \cdot 0.99^6= 1 - 0.932065 - 0.065904\hspace{0.15cm}\underline{\approx 2.03 \cdot 10^{-3}}\hspace{0.05cm},$$
- $$\varepsilon = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - 0.999^7 - 7 \cdot 0.001 \cdot 0.999^6= 1 - 0.993021 - 0.006958\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.0209 \cdot 10^{-3}}\hspace{0.05cm}.$$
(2) Ein jeder $(n, \, k, \, 3)$–Hamming–Code kann nur einen Bitfehler korrigieren. Für den BSC–Kanal gilt somit allgemein mit der Codewortlänge $n$:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - \text{Pr(kein Bitfehler)} - \text{Pr(ein Bitfehler)} = 1 - (1 - \varepsilon)^n - n \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^{n-1}.$$
- Nach Reihenentwicklung von $(1 - \varepsilon)^n$ bzw. von $n \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^{n-1}$ erhält man hieraus:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - \left [ 1 - {n \choose 1}\cdot \varepsilon + {n \choose 2}\cdot \varepsilon^2 - \hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.05cm} \right ] -\left [ n \cdot \varepsilon \cdot \left ( 1 - {{n-1} \choose 1}\cdot \varepsilon + {{n-1} \choose 2}\cdot \varepsilon^2 - \hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.05cm}\right ) \right ] \hspace{0.05cm}.$$
- Bei Vernachlässigung aller Terme mit $\varepsilon^3, \ \varepsilon^4, \ \text{...}$ ergibt sich schließlich:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} n \cdot \varepsilon - {n \choose 2}\cdot \varepsilon^2 - n \cdot \varepsilon + n \cdot \varepsilon {{n-1} \choose 1}\cdot \varepsilon + \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm} = -n/2 \cdot (n-1)\cdot \varepsilon^2 + n \cdot (n-1)\cdot \varepsilon^2 = n \cdot (n-1)/2 \cdot \varepsilon^2 \hspace{0.05cm}.$$
Richtig ist somit Lösungsvorschlag 1.
Für den $(7, \, 4, \, 3)$–Hamming–Code folgt daraus:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} \le \left\{ \begin{array}{c} 2.03 \cdot 10^{-3}\\ 2.09 \cdot 10^{-5} \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} \varepsilon = 10^{-2} \\ {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} \varepsilon = 10^{-3} \\ \end{array} \hspace{0.05cm}.$$
- Durch Vergleich mit dem Ergebnis der Teilaufgabe (1) erkennt man die Gültigkeit dieser Näherung.
- Diese ist um so besser, je kleiner die BSC–Verfälschungswahrscheinlichkeit $\varepsilon$ ist.
(3) Die Ergebnisse der Teilaufgabe (2) lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} = \left\{ \begin{array}{l} 3 \cdot \varepsilon^2 \\ 21 \cdot \varepsilon^2\\ 105 \cdot \varepsilon^2\\ \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}l} {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} n = 3 \\ {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} n = 7 \\ {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} n = 15 \\ \end{array} \hspace{0.05cm}.$$
- Richtig ist Antwort 1.
- Die geringste Blockfehlerwahrscheinlichkeit besitzt natürlich der Hamming–Code mit der geringsten Rate $R = 1/3$, also mit der größten relativen Redundanz.
(4) Bei Hard Decision gilt mit der komplementären Gaußschen Fehlerfunktion ${\rm Q}(x)$:
- $$\varepsilon = {\rm Q}\left ( \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0} \right )\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} E_{\rm B}/N_0 = \frac{[{\rm Q}^{-1}(\varepsilon)]^2}{2R}\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 20 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm}[{\rm Q}^{-1}(\varepsilon)] - 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} (2R) \hspace{0.05cm}.$$
- Daraus erhält man mit $\varepsilon = 0.01 \ ⇒ \ {\rm Q}^{–1}(\varepsilon) = 2.33$:
- $$10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 20 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm}(2.33) - 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} (8/7) = 7.35\,{\rm dB} - 0.58\,{\rm dB}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 6.77\,{\rm dB}}\hspace{0.05cm}.$$
- $$10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 20 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm}(3.09) - 0.58\,{\rm dB}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 9.22\,{\rm dB}}\hspace{0.05cm}.$$
(5) Wir beziehen uns hier auf die Blockfehlerwahrscheinlichkeit $10^{–5}$.
- Nach dem Ergebnis der Teilaufgabe (2) darf dann die BSC–Verfälschungswahrscheinlichkeit nicht größer sein als
- $$\varepsilon = \sqrt{{10^{-5}}/{21}} = 6.9 \cdot 10^{-4} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 3.2 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 9.52\,{\rm dB}\hspace{0.05cm}.$$
- Mit Soft Decision genügen laut Angabe $8 \ {\rm dB} \ ⇒ \ 10 · \lg {G_{\rm SD}} \ \underline{= 1.52 \ {\rm dB}}$.