Aufgaben:Exercise 5.2Z: About PN Modulation: Difference between revisions

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{{quiz-Header|Buchseite=Modulationsverfahren/PN–Modulation
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[[File:P_ID1871__Mod_Z_5_2.png|right|frame|Modelle von PN–Modulation (oben) und BPSK (unten)]]
[[File:P_ID1871__Mod_Z_5_2.png|right|frame|Models of PN modulation (top) and BPSK (bottom)]]
Die Grafik zeigt das Ersatzschaltbild der  $\rm PN$–Modulation  $($englisch:   ''Direct Sequence Spread Spectrum'', abgekürzt  $\rm DS–SS)$  im äquivalenten Tiefpassbereich, wobei AWGN–Rauschen  $n(t)$  zugrunde liegt.  Darunter dargestellt ist das Tiefpass–Modell der binären Phasenmodulation  $\rm (BPSK)$.  
The diagram shows the equivalent circuit of  $\rm PN$ modulation  $($Direct Sequence Spread Spectrum, abbreviated  $\rm DS–SS)$  in the equivalent low-pass range, based on AWGN noise  $n(t)$.  Shown below is the low-pass model of binary phase modulation  $\rm (BPSK)$.  


Das Tiefpass–Sendesignal  $s(t)$  ist aus Gründen einheitlicher Darstellung gleich dem rechteckförmigen Quellensignal  $q(t) ∈ \{+1, –1\}$  mit Rechteckdauer  $T$  gesetzt.  
The low-pass transmitted signal  $s(t)$  is set equal to the rectangular source signal  $q(t) ∈ \{+1, –1\}$  with rectangular duration  $T$  for reasons of uniformity.


Die Funktion des Integrators kann wie folgt beschrieben werden:
The function of the integrator can be described as follows:
:$$d (\nu T) = \frac{1}{T} \cdot \hspace{-0.1cm} \int_{(\nu -1 )T }^{\nu T} \hspace{-0.3cm} b (t )\hspace{0.1cm} {\rm d}t \hspace{0.05cm}.$$
:$$d (\nu T) = \frac{1}{T} \cdot \hspace{-0.1cm} \int_{(\nu -1 )T }^{\nu T} \hspace{-0.3cm} b (t )\hspace{0.1cm} {\rm d}t \hspace{0.05cm}.$$


Die beiden Modelle unterscheiden sich durch die Multiplikation mit dem  $±1$–Spreizsignal  $c(t)$  bei Sender und Empfänger, wobei von  $c(t)$  lediglich der Spreizgrad  $J$  bekannt ist.
The two models differ by multiplication with the  $±1$ spread signal  $c(t)$  at transmitter and receiver, where only the degree of spread  $J$  is known from  $c(t)$. 


Zu untersuchen ist, ob sich das untere BPSK–Modell auch bei PN–Modulation anwenden lässt und ob die BPSK–Fehlerwahrscheinlichkeit
It has to be investigated whether the lower BPSK model can also be used for PN modulation and whether the BPSK error probability
:$$p_{\rm B} = {\rm Q} \left( \hspace{-0.05cm} \sqrt { {2 \cdot E_{\rm B}}/{N_{\rm 0}} } \hspace{0.05cm} \right )$$
:$$p_{\rm B} = {\rm Q} \left( \hspace{-0.05cm} \sqrt { {2 \cdot E_{\rm B}}/{N_{\rm 0}} } \hspace{0.05cm} \right )$$
auch für die PN–Modulation gültig ist, bzw. wie die angegebene Gleichung zu modifizieren ist.
is also valid for PN modulation, or how the given equation should be modified.




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''Hinweise:''  
''Notes:''  
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Modulation_Methods/PN–Modulation|PN–Modulation]].
*This exercise belongs to the chapter  [[Modulation_Methods/Direct-Sequence_Spread_Spectrum_Modulation|Direct-Sequence Spread Spectrum Modulation]].
*Für die Lösung dieser Aufgabe ist die Angabe der spezifischen Spreizfolge  $($M–Sequenz oder Walsh–Funktion$)$  nicht von Bedeutung.
*For the solution of this exercise, the specification of the specific spreading sequence  $($M-sequence or Walsh function$)$  is not important.
   
   


===Fragebogen===
===Questions===


<quiz display=simple>
<quiz display=simple>
{Welche Detektionssignalwerte sind bei BPSK (im rauschfreien Fall) möglich?
{Which detection signal values are possible with BPSK (in the noise-free case)?
|type="[]"}
|type="[]"}
- $d(νT)$&nbsp; kann gaußverteilt sein.
- $d(νT)$&nbsp; can be Gaussian distributed.
- $d(νT)$&nbsp; kann die Werte &nbsp;$+1$, &nbsp;$0$&nbsp; und &nbsp;$-1$&nbsp; annehmen.
- $d(νT)$&nbsp; can take the values &nbsp;$+1$, &nbsp;$0$&nbsp; and &nbsp;$-1$.&nbsp;
+ Es sind nur die Werte &nbsp;$d(νT) = +1$&nbsp; und &nbsp;$d(νT) = -1$&nbsp; möglich.
+ Only the values &nbsp;$d(νT) = +1$&nbsp; and &nbsp;$d(νT) = -1$&nbsp; are possible.


{Welche Werte sind bei PN–Modulation (im rauschfreien) Fall möglich?
{Which values are possible in PN modulation (in the noise-free) case?
|type="[]"}
|type="[]"}
- $d(νT)$&nbsp; kann gaußverteilt sein.
- $d(νT)$&nbsp; can be Gaussian distributed.
- $d(νT)$&nbsp; kann die Werte &nbsp;$+1$, &nbsp;$0$&nbsp; und &nbsp;$-1$&nbsp; annehmen.
- $d(νT)$&nbsp; can take the values &nbsp;$+1$, &nbsp;$0$&nbsp; and &nbsp;$-1$.&nbsp;
+ Es sind nur die Werte &nbsp;$d(νT) = +1$&nbsp; und &nbsp;$d(νT) = -1$&nbsp; möglich.
+ Only the values &nbsp;$d(νT) = +1$&nbsp; and &nbsp;$d(νT) = -1$&nbsp; are possible.


{Welche Modifikation muss am BPSK–Modell vorgenommen werden, damit es auch für die PN–Modulation anwendbar ist?
{What modification must be made to the BPSK model to make it applicable to PN modulation?
|type="[]"}
|type="[]"}
+ Das Rauschen &nbsp;$n(t)$&nbsp; muss durch &nbsp;$n'(t) = n(t) · c(t)$&nbsp; ersetzt werden.
+ The noise &nbsp;$n(t)$&nbsp; must be replaced by &nbsp;$n'(t) = n(t) · c(t)$.&nbsp;  
- Die Integration muss nun über &nbsp;$J · T$&nbsp; erfolgen.
- The integration must now be done over &nbsp;$J · T$.&nbsp;
- Die Rauschleistung &nbsp;$σ_n^2$&nbsp; muss um den Faktor &nbsp;$J$&nbsp; vermindert werden.
- The noise power &nbsp;$σ_n^2$&nbsp; must be reduced by a factor of &nbsp;$J$.&nbsp;  


{Welche Bitfehlerwahrscheinlichkeit &nbsp;$p_{\rm B}$&nbsp; ergibt sich für &nbsp;$10 \lg \  (E_{\rm B}/N_0) = 6\ \rm  dB$&nbsp; bei PN–Modulation?&nbsp; ''Hinweis:'' &nbsp; Bei BPSK gilt in diesem Fall: &nbsp; $p_{\rm B} ≈ 2.3 · 10^{–3}$.
{What is the bit error probability &nbsp;$p_{\rm B}$&nbsp; for &nbsp;$10 \lg \  (E_{\rm B}/N_0) = 6\ \rm  dB$&nbsp; for PN modulation?&nbsp; ''Note:'' &nbsp; For BPSK, the following applies in this case: &nbsp; $p_{\rm B} ≈ 2.3 · 10^{–3}$.
|type="()"}
|type="()"}
- Je größer &nbsp;$J$&nbsp; gewählt wird, desto kleiner ist &nbsp;$p_{\rm B}$.
- The larger &nbsp;$J$&nbsp; is chosen, the smaller &nbsp;$p_{\rm B}$ is.
- Je größer &nbsp;$J$&nbsp; gewählt wird, desto größer ist &nbsp;$p_{\rm B}$.
- The larger &nbsp;$J$&nbsp; is chosen, the larger &nbsp;$p_{\rm B}$ is.
+ Es ergibt sich unabhängig von &nbsp;$J$&nbsp; stets der Wert &nbsp;$p_{\rm B} ≈ 2.3 · 10^{–3}$.
+ Independent of &nbsp;$J$,&nbsp; the value &nbsp;$p_{\rm B} ≈ 2.3 · 10^{–3}$ is always obtained.
</quiz>
</quiz>


===Musterlösung===
===Solution===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Richtig ist der <u>letzte Lösungsvorschlag</u>:
'''(1)'''&nbsp; The <u>last Lösungsvorschlag</u> is correct:
*Es handelt sich hier um einen optimalen Empfänger.  
*We are dealing here with an optimal receiver.
*Ohne Rauschen ist das Signal&nbsp; $b(t)$&nbsp; innerhalb eines jeden Bits konstant gleich&nbsp; $+1$&nbsp; oder&nbsp; $-1$.  
*Without noise, the signal&nbsp; $b(t)$&nbsp; within each bit is constantly equal to&nbsp; $+1$&nbsp; or&nbsp; $-1$.  
*Aus der angegebenen Gleichung für den Integrator
*From the given equation for the integrator
:$$d (\nu T) = \frac{1}{T} \cdot \hspace{-0.1cm} \int_{(\nu -1 )T }^{\nu T} \hspace{-0.3cm} b (t )\hspace{0.1cm} {\rm d}t $$
:$$d (\nu T) = \frac{1}{T} \cdot \hspace{-0.1cm} \int_{(\nu -1 )T }^{\nu T} \hspace{-0.3cm} b (t )\hspace{0.1cm} {\rm d}t $$
:folgt, dass&nbsp; $d(νT)$&nbsp; nur die Werte&nbsp; $+1$&nbsp; und&nbsp; $-1$&nbsp; annehmen kann.
:it follows that&nbsp; $d(νT)$&nbsp; can take only the values&nbsp; $+1$&nbsp; and&nbsp; $-1$.&nbsp;






'''(2)'''&nbsp; Richtig ist wieder der <u>letzte Lösungsvorschlag</u>:
'''(2)'''&nbsp; Again the <u>last solution</u> is correct:
* Im rausch&ndash; und störungsfreien Fall &nbsp; ⇒ &nbsp; $n(t) = 0$&nbsp; kann auf die zweifache Multiplikation mit&nbsp; $c(t) ∈ \{+1, –1\}$&nbsp; verzichtet werden,  
* In the noise&ndash; and interference-free case &nbsp; ⇒ &nbsp; $n(t) = 0$,&nbsp; the twofold multiplication by&nbsp; $c(t) ∈ \{+1, –1\}$&nbsp; can be omitted,
*so dass das obere Modell mit dem unteren Modell identisch ist.
*so that the upper model is identical to the lower model.






'''(3)'''&nbsp; Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 1</u>:
'''(3)'''&nbsp; <u>Solution 1</u> is correct:
*Da beide Modelle im rauschfreien Fall identisch sind, muss nur das Rauschsignal angepasst werden: &nbsp; $n'(t) = n(t) · c(t)$.  
*Since both models are identical in the noise-free case, only the noise signal has to be adjusted: &nbsp; $n'(t) = n(t) · c(t)$.  
*Die beiden anderen Lösungsvorschläge sind dagegen nicht zutreffend:  
*In contrast, the other two solutions are not applicable:
*Die Integration muss weiterhin über&nbsp; $T = J · T_c$&nbsp; erfolgen und die PN–Modulation verringert das AWGN–Rauschen nicht.
*The integration must still be done over&nbsp; $T = J · T_c$&nbsp; and the PN modulation does not reduce the AWGN noise.






'''(4)'''&nbsp; Richtig ist  der <u>letzte Lösungsvorschlag</u>:
'''(4)'''&nbsp; The <u>last solution</u> is correct:
*Multipliziert man das AWGN–Rauschen mit dem hochfrequenten&nbsp; $±1$–Signal&nbsp; $c(t)$, so ist auch das Produkt gaußförmig und weiß.
*Multiplying the AWGN noise by the high-frequency&nbsp; $±1$ signal&nbsp; $c(t)$, the product is also Gaussian and white.
* Wegen &nbsp;${\rm E}\big[c^2(t)\big] = 1$&nbsp; wird auch die Rauschvarianz nicht verändert.  
*Because of &nbsp;${\rm E}\big[c^2(t)\big] = 1$,&nbsp; the noise variance is not changed either.
*Die für BPSK gültige Gleichung&nbsp; $p_{\rm B} = {\rm Q} \left( \hspace{-0.05cm} \sqrt {{2 E_{\rm B}}/{N_{\rm 0}} } \hspace{0.05cm} \right )$&nbsp; ist somit auch bei der PN–Modulation anwendbar und zwar unabhängig vom Spreizfaktor&nbsp; $J$&nbsp; und von der spezifischen Spreizfolge.  
*Thus, the equation&nbsp; $p_{\rm B} = {\rm Q} \left( \hspace{-0.05cm} \sqrt {{2 E_{\rm B}}/{N_{\rm 0}} } \hspace{0.05cm} \right )$&nbsp; valid for BPSK is also applicable for PN modulation, independent of the spreading factor&nbsp; $J$&nbsp; and the specific spreading sequence.
*Ergo: &nbsp; &nbsp; Bei AWGN–Rauschen wird die Fehlerwahrscheinlichkeit durch Bandspreizung weder vergrößert noch verkleinert.  
*Ergo: &nbsp; &nbsp; For AWGN noise, band spreading neither increases nor decreases the error probability.
{{ML-Fuß}}
{{ML-Fuß}}



Revision as of 16:31, 29 November 2021

Models of PN modulation (top) and BPSK (bottom)

The diagram shows the equivalent circuit of  $\rm PN$ modulation  $($Direct Sequence Spread Spectrum, abbreviated  $\rm DS–SS)$  in the equivalent low-pass range, based on AWGN noise  $n(t)$.  Shown below is the low-pass model of binary phase modulation  $\rm (BPSK)$.

The low-pass transmitted signal  $s(t)$  is set equal to the rectangular source signal  $q(t) ∈ \{+1, –1\}$  with rectangular duration  $T$  for reasons of uniformity.

The function of the integrator can be described as follows:

$$d (\nu T) = \frac{1}{T} \cdot \hspace{-0.1cm} \int_{(\nu -1 )T }^{\nu T} \hspace{-0.3cm} b (t )\hspace{0.1cm} {\rm d}t \hspace{0.05cm}.$$

The two models differ by multiplication with the  $±1$ spread signal  $c(t)$  at transmitter and receiver, where only the degree of spread  $J$  is known from  $c(t)$. 

It has to be investigated whether the lower BPSK model can also be used for PN modulation and whether the BPSK error probability

$$p_{\rm B} = {\rm Q} \left( \hspace{-0.05cm} \sqrt { {2 \cdot E_{\rm B}}/{N_{\rm 0}} } \hspace{0.05cm} \right )$$

is also valid for PN modulation, or how the given equation should be modified.





Notes:

  • This exercise belongs to the chapter  Direct-Sequence Spread Spectrum Modulation.
  • For the solution of this exercise, the specification of the specific spreading sequence  $($M-sequence or Walsh function$)$  is not important.


Questions

1 Which detection signal values are possible with BPSK (in the noise-free case)?

$d(νT)$  can be Gaussian distributed.
$d(νT)$  can take the values  $+1$,  $0$  and  $-1$. 
Only the values  $d(νT) = +1$  and  $d(νT) = -1$  are possible.

2 Which values are possible in PN modulation (in the noise-free) case?

$d(νT)$  can be Gaussian distributed.
$d(νT)$  can take the values  $+1$,  $0$  and  $-1$. 
Only the values  $d(νT) = +1$  and  $d(νT) = -1$  are possible.

3 What modification must be made to the BPSK model to make it applicable to PN modulation?

The noise  $n(t)$  must be replaced by  $n'(t) = n(t) · c(t)$. 
The integration must now be done over  $J · T$. 
The noise power  $σ_n^2$  must be reduced by a factor of  $J$. 

4 What is the bit error probability  $p_{\rm B}$  for  $10 \lg \ (E_{\rm B}/N_0) = 6\ \rm dB$  for PN modulation?  Note:   For BPSK, the following applies in this case:   $p_{\rm B} ≈ 2.3 · 10^{–3}$.

The larger  $J$  is chosen, the smaller  $p_{\rm B}$ is.
The larger  $J$  is chosen, the larger  $p_{\rm B}$ is.
Independent of  $J$,  the value  $p_{\rm B} ≈ 2.3 · 10^{–3}$ is always obtained.


Solution

(1)  The last Lösungsvorschlag is correct:

  • We are dealing here with an optimal receiver.
  • Without noise, the signal  $b(t)$  within each bit is constantly equal to  $+1$  or  $-1$.
  • From the given equation for the integrator
$$d (\nu T) = \frac{1}{T} \cdot \hspace{-0.1cm} \int_{(\nu -1 )T }^{\nu T} \hspace{-0.3cm} b (t )\hspace{0.1cm} {\rm d}t $$
it follows that  $d(νT)$  can take only the values  $+1$  and  $-1$. 


(2)  Again the last solution is correct:

  • In the noise– and interference-free case   ⇒   $n(t) = 0$,  the twofold multiplication by  $c(t) ∈ \{+1, –1\}$  can be omitted,
  • so that the upper model is identical to the lower model.


(3)  Solution 1 is correct:

  • Since both models are identical in the noise-free case, only the noise signal has to be adjusted:   $n'(t) = n(t) · c(t)$.
  • In contrast, the other two solutions are not applicable:
  • The integration must still be done over  $T = J · T_c$  and the PN modulation does not reduce the AWGN noise.


(4)  The last solution is correct:

  • Multiplying the AWGN noise by the high-frequency  $±1$ signal  $c(t)$, the product is also Gaussian and white.
  • Because of  ${\rm E}\big[c^2(t)\big] = 1$,  the noise variance is not changed either.
  • Thus, the equation  $p_{\rm B} = {\rm Q} \left( \hspace{-0.05cm} \sqrt {{2 E_{\rm B}}/{N_{\rm 0}} } \hspace{0.05cm} \right )$  valid for BPSK is also applicable for PN modulation, independent of the spreading factor  $J$  and the specific spreading sequence.
  • Ergo:     For AWGN noise, band spreading neither increases nor decreases the error probability.