Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.7: Optimal Nyquist Equalization once again"

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Wir gehen bei dieser Aufgabe von folgenden Voraussetzungen aus:
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We assume the following for this exercise:
* binäre bipolare NRZ–Rechteckimpulse
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* binary bipolar NRZ rectangular pulses
:$$|H_{\rm S}(f)|= {\rm si}(\pi f T) \hspace{0.05cm},$$
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:$$|H_{\rm S}(f)|= {\rm sinc}(f T) \hspace{0.05cm},$$
* Koaxialkabel mit der Kabeldämpfung  $a_* = 9.2 \ {\rm Np} \ (\approx 80 \ \rm dB)$:
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* coaxial cable with cable attenuation  $a_* = 9.2 \ {\rm Np} \ (\approx 80 \ \rm dB)$:
 
:$$|H_{\rm K}(f)|= {\rm e}^{ -9.2
 
:$$|H_{\rm K}(f)|= {\rm e}^{ -9.2
 
\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T}  }\hspace{0.05cm},$$
 
\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T}  }\hspace{0.05cm},$$
* optimaler Nyquistentzerrer, bestehend aus Matched–Filter und Transversalfilter:
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* optimal Nyquist equalizer consisting of matched filter and transversal filter:
 
:$$H_{\rm E}(f) = H_{\rm MF}(f) \cdot H_{\rm TF}(f)$$
 
:$$H_{\rm E}(f) = H_{\rm MF}(f) \cdot H_{\rm TF}(f)$$
:$$\hspace{0.8cm}{\rm mit}\hspace{0.2cm}H_{\rm MF}(f) = H_{\rm S}^{\star}(f) \cdot H_{\rm K}^{\star}(f)\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}
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:$$\hspace{0.8cm}{\rm where}\hspace{0.2cm}H_{\rm MF}(f) = H_{\rm S}^{\star}(f) \cdot H_{\rm K}^{\star}(f)\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}
 
   H_{\rm TF}(f) =
 
   H_{\rm TF}(f) =
 
  \frac{1}{\sum\limits_{\kappa = -\infty}^{+\infty}  |H_{\rm SK}(f -
 
  \frac{1}{\sum\limits_{\kappa = -\infty}^{+\infty}  |H_{\rm SK}(f -
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  |^2}\hspace{0.05cm}.$$
 
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:Hierbei bezeichnet  $H_{\rm SK}(f) = H_{\rm S}(f) \cdot H_{\rm K}(f)$  das Produkt von Sender– und Kanalfrequenzgang.
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:Here,  $H_{\rm SK}(f) = H_{\rm S}(f) \cdot H_{\rm K}(f)$  denotes the product of transmitter and channel frequency response.
  
  
Wegen der Nyquistentzerrung ist das Auge maximal geöffnet. Für die Fehlerwahrscheinlichkeit gilt:
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Because of Nyquist equalization, the eye is maximally open. For the error probability holds:
 
:$$p_{\rm S}  \left ( = p_{\rm U} \right ) = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{s_0^2 \cdot T}{N_0 \cdot \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2}} \right )
 
:$$p_{\rm S}  \left ( = p_{\rm U} \right ) = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{s_0^2 \cdot T}{N_0 \cdot \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2}} \right )
 
  \hspace{0.05cm}.$$
 
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Die normierte Störleistung am Entscheider ist durch folgende Gleichungen gegeben:
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The normalized interference power at the decision is given by the following equations:
 
:$$\sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot
 
:$$\sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot
 
\int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm E}(f)|^2 \,{\rm d} f
 
\int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm E}(f)|^2 \,{\rm d} f
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\hspace{0.05cm}.$$
 
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Die Gültigkeit dieser Gleichung ergibt sich aus der Periodizität des Transversalfilterfrequenzgangs  $H_{\rm TF}(f)$.  
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The validity of this equation follows from the periodicity of the transversal filter frequency response  $H_{\rm TF}(f)$.  
*In der Grafik erkennt man die normierte Störleistung als die rot hinterlegte Fläche.  
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*In the graph, the normalized noise power can be seen as the area highlighted in red.
*Näherungsweise kann die normierte Störleistung durch die in der Grafik blau eingezeichnete Dreieckfläche berechnet werden.
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*As an approximation, the normalized noise power can be calculated by the triangular area shown in blue in the graph.
  
  
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''Hinweise:''  
 
''Hinweise:''  
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Digitalsignal%C3%BCbertragung/Lineare_Nyquistentzerrung|Linare Nyquistentzerrung]].
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Digital_Signal_Transmission/Linear_Nyquist_Equalization|"Linear Nyquist Equalization"]].
 
   
 
   
 
* Zur Bestimmung der Fehlerwahrscheinlichkeit können Sie das interaktive Berechnungsmodul  [[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]  benutzen.
 
* Zur Bestimmung der Fehlerwahrscheinlichkeit können Sie das interaktive Berechnungsmodul  [[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]  benutzen.
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{{ML-Kopf}}
 
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'''(1)'''  Allgemein gilt für alle Frequenzen $f \ge  0$:    
 
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:$$|H_{\rm SK}(f)|= {\rm si}(\pi f T) \cdot {\rm e}^{ -9.2
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:$$|H_{\rm SK}(f)|= {\rm sinc}(f T) \cdot {\rm e}^{ -9.2
 
\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T}  }\hspace{0.05cm}.$$  
 
\cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T}  }\hspace{0.05cm}.$$  
 
*Daraus ergeben sich die gesuchten Sonderfälle:
 
*Daraus ergeben sich die gesuchten Sonderfälle:
:$$f= 0 \text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = 0)|= {\rm si}(0) \cdot {\rm e}^0 \hspace{0.15cm}\underline {= 1}
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:$$f= 0 \text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = 0)|= {\rm sinc}(0) \cdot {\rm e}^0 \hspace{0.15cm}\underline {= 1}
 
  \hspace{0.05cm},$$
 
  \hspace{0.05cm},$$
:$$ f= f_{\rm Nyq}\text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{2T})|= {\rm si}({\pi}/{2}) \cdot {\rm e}^{-9.2}
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:$$ f= f_{\rm Nyq}\text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{2T})|= {\rm sinc}({1}/{2}) \cdot {\rm e}^{-9.2}
 
\hspace{0.15cm}\underline { \approx 6.43 \cdot 10^{-5}}
 
\hspace{0.15cm}\underline { \approx 6.43 \cdot 10^{-5}}
 
  \hspace{0.05cm},$$
 
  \hspace{0.05cm},$$
:$$ f= {1}/{T} \text{:}\ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{T})|= {\rm si}({\pi}) \cdot {\rm e}^{...}
+
:$$ f= {1}/{T} \text{:}\ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{T})|= {\rm sinc}({1}) \cdot {\rm e}^{...}
 
\hspace{0.15cm}\underline { = 0} \hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.15cm}\underline { = 0} \hspace{0.05cm}.$$
  

Revision as of 09:08, 26 May 2022

Transversal filter frequency response

We assume the following for this exercise:

  • binary bipolar NRZ rectangular pulses
$$|H_{\rm S}(f)|= {\rm sinc}(f T) \hspace{0.05cm},$$
  • coaxial cable with cable attenuation  $a_* = 9.2 \ {\rm Np} \ (\approx 80 \ \rm dB)$:
$$|H_{\rm K}(f)|= {\rm e}^{ -9.2 \cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T} }\hspace{0.05cm},$$
  • optimal Nyquist equalizer consisting of matched filter and transversal filter:
$$H_{\rm E}(f) = H_{\rm MF}(f) \cdot H_{\rm TF}(f)$$
$$\hspace{0.8cm}{\rm where}\hspace{0.2cm}H_{\rm MF}(f) = H_{\rm S}^{\star}(f) \cdot H_{\rm K}^{\star}(f)\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} H_{\rm TF}(f) = \frac{1}{\sum\limits_{\kappa = -\infty}^{+\infty} |H_{\rm SK}(f - {\kappa}/{T}) |^2}\hspace{0.05cm}.$$
Here,  $H_{\rm SK}(f) = H_{\rm S}(f) \cdot H_{\rm K}(f)$  denotes the product of transmitter and channel frequency response.


Because of Nyquist equalization, the eye is maximally open. For the error probability holds:

$$p_{\rm S} \left ( = p_{\rm U} \right ) = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{s_0^2 \cdot T}{N_0 \cdot \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2}} \right ) \hspace{0.05cm}.$$

The normalized interference power at the decision is given by the following equations:

$$\sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm E}(f)|^2 \,{\rm d} f \hspace{0.5cm} = \hspace{0.5cm} \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot \int_{-1/(2T)}^{+1/(2T)} H_{\rm TF}(f) \,{\rm d} f \hspace{0.5cm}= \hspace{0.5cm}T \cdot \int_{0}^{1/T} H_{\rm TF}(f) \,{\rm d} f \hspace{0.05cm}.$$

The validity of this equation follows from the periodicity of the transversal filter frequency response  $H_{\rm TF}(f)$.

  • In the graph, the normalized noise power can be seen as the area highlighted in red.
  • As an approximation, the normalized noise power can be calculated by the triangular area shown in blue in the graph.



Hinweise:


Fragebogen

1

Berechnen Sie den Betrag des Sender–Kanal–Frequenzgangs für die Frequenzen  $f = 0$,  $f = 1/(2T)= f_{\rm Nyq}$  und  $f = 1/T = 2 \cdot f_{\rm Nyq}$.

$|H_{\rm SK} (f = 0)| \hspace{0.8cm} = \ $

$|H_{\rm SK} (f = f_{\rm Nyq})| \hspace{0.2cm} = \ $

$\ \cdot 10^{-5}$
$|H_{\rm SK} (f = 1/T)| \hspace{0.25cm} = \ $

2

Berechnen Sie den Maximalwert von  $H_{\rm TF}(f)$  bei der Frequenz  $f = f_{\rm Nyq}$.

$|H_{\rm TF} (f = f_{\rm Nyq})| \hspace{0.2cm} = \ $

$\ \cdot 10^8$

3

Berechnen Sie die normierte Störleistung entsprechend der Dreiecknäherung.

$\sigma_{d, \ \rm norm}^2 \hspace{0.2cm} = \ $

$\ \cdot 10^7$

4

Welche Symbolfehlerwahrscheinlichkeit ergibt sich mit  $s_0^2 \cdot T/N_0 = 10^8$?

$p_{\rm S} \hspace{0.2cm} = \ $

$\ \%$


Musterlösung

(1)  Allgemein gilt für alle Frequenzen $f \ge 0$:  

$$|H_{\rm SK}(f)|= {\rm sinc}(f T) \cdot {\rm e}^{ -9.2 \cdot \sqrt{2 \cdot |f| \cdot T} }\hspace{0.05cm}.$$
  • Daraus ergeben sich die gesuchten Sonderfälle:
$$f= 0 \text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = 0)|= {\rm sinc}(0) \cdot {\rm e}^0 \hspace{0.15cm}\underline {= 1} \hspace{0.05cm},$$
$$ f= f_{\rm Nyq}\text{:} \ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{2T})|= {\rm sinc}({1}/{2}) \cdot {\rm e}^{-9.2} \hspace{0.15cm}\underline { \approx 6.43 \cdot 10^{-5}} \hspace{0.05cm},$$
$$ f= {1}/{T} \text{:}\ \hspace{0.1cm}|H_{\rm SK}(f = \frac{1}{T})|= {\rm sinc}({1}) \cdot {\rm e}^{...} \hspace{0.15cm}\underline { = 0} \hspace{0.05cm}.$$


(2)  Die Grafik zeigt, dass $H_{\rm TF}(f)$ bei $f = f_{\rm Nyq}$ maximal wird. Daraus folgt mit der angegebenen Gleichung, dass

$${\sum\limits_{\kappa = -\infty}^{+\infty} |H_{\rm SK}(f - \frac{\kappa}{T}) |^2}$$

bei der Nyquistfrequenz minimal ist. Für $f = f_{\rm Nyq}$ tragen von der unendlichen Summe allerdings nur die Terme mit $\kappa = 0$ und $\kappa = 1$ relevant zum Ergebnis bei.

  • Daraus folgt weiter mit dem Ergebnis aus (1):
$${\rm Max} \left [ H_{\rm TF}(f) \right ] \ = \ H_{\rm TF}(f = f_{\rm Nyq})= {1}/{2 \cdot |H_{\rm SK}(f = f_{\rm Nyq}) |^2} = \ \frac{1}{2 \cdot (6.43 \cdot 10^{-5})^2}= \frac{10^{10}}{82.69} \hspace{0.15cm}\underline {\approx 1.21 \cdot 10^{8}} \hspace{0.05cm}.$$


(3)  Nähert man das Integral über $H_{\rm TF}(f)$ durch die in der Grafik eingezeichnete Dreieckfläche an, so erhält man:

$$\sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2 = T \cdot \int_{0}^{1/T} H_{\rm TF}(f) \,{\rm d} f \approx T \cdot \frac{1}{2}\cdot 1.21 \cdot 10^{8}\cdot (0.64 -0.36)\hspace{0.15cm}\underline {\approx 1.7 \cdot 10^{7}} \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Gemäß der gegebenen Gleichung erhält man für die (mittlere) Symbolfehlerwahrscheinlichkeit:

$$p_{\rm S} = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{s_0^2 \cdot T}{N_0 \cdot \sigma_{d,\hspace{0.05cm} {\rm norm}}^2}} \right ) = {\rm Q}\left ( \sqrt{\frac{10^{8}}{1.7 \cdot 10^{7}}} \right ) \approx {\rm Q}(2.42)\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm S} \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.8 \%} \hspace{0.05cm}.$$
Da ein Nyquistsystem vorliegt, ist die ungünstigste (worst–case) Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm U}$ genau so groß.