Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.06Z: Signal Space Constellations"

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[[File:P_ID2016__Dig_Z_4_6.png|right|frame|Three signal space constellations]]
 
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Die (mittlere) Fehlerwahrscheinlichkeit eines optimalen Binärsystems lautet:
+
The (mean) error probability of an optimal binary system is:
 
:$$p_{\rm S}  = {\rm Pr}({ \cal E} ) =  {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \right )\hspace{0.05cm}.$$
 
:$$p_{\rm S}  = {\rm Pr}({ \cal E} ) =  {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \right )\hspace{0.05cm}.$$
  
Hierzu ist anzumerken:
+
It should be noted here:
* ${\rm Q}(x)$  bezeichnet die komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion (Definition und Approximation):
+
* ${\rm Q}(x)$  denotes the complementary Gaussian error function (definition and approximation):
 
:$${\rm Q}(x) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}  \frac{1}{\sqrt{2\pi}}  \int_{x}^{\infty} {\rm e}^{-u^2/2} \,{\rm d} u  
 
:$${\rm Q}(x) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}  \frac{1}{\sqrt{2\pi}}  \int_{x}^{\infty} {\rm e}^{-u^2/2} \,{\rm d} u  
 
\approx  \frac{1}{\sqrt{2\pi} \cdot x} \cdot {\rm e}^{-x^2/2}
 
\approx  \frac{1}{\sqrt{2\pi} \cdot x} \cdot {\rm e}^{-x^2/2}
 
\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
  
* $d$  gibt den Abstand der beiden Sendesignalpunkte  $s_0$  und  $s_1$  im  Vektorraum an:
+
* $d$  specifies the distance between the two transmitted signal points  $s_0$  and  $s_1$  in vector space:
 
:$$d = \sqrt{ || \boldsymbol{ s }_1 - \boldsymbol{ s }_0||^2} \hspace{0.05cm}.$$
 
:$$d = \sqrt{ || \boldsymbol{ s }_1 - \boldsymbol{ s }_0||^2} \hspace{0.05cm}.$$
  
* $\sigma_n^2$&nbsp; ist die Varianz des AWGN&ndash;Rauschens nach dem Detektor, der zum Beispiel als Matched&ndash;Filter realisiert sein kann. <br>Es gelte&nbsp; $\sigma_n^2 = N_0/2$.
+
* $\sigma_n^2$&nbsp; is the variance of the AWGN noise after the detector, which, for example, can be implemented as a matched filter. <br>It is assumed that&nbsp; $\sigma_n^2 = N_0/2$.
  
  
Durch die Grafik sind drei unterschiedliche Signalraumkonstellationen gegeben, nämlich
+
The graphic shows three different signal space constellations, namely
  
* Variante $\rm A$: &nbsp; $s_0 = (+1, \,  +5), \hspace{0.4cm} s_1 = (+4, \,  +1)$,
+
* Variant $\rm A$: &nbsp; $s_0 = (+1, \,  +5), \hspace{0.4cm} s_1 = (+4, \,  +1)$,
* Variante $\rm B$: &nbsp; $s_0 = (-1.5, \,  +2), \, s_1 = (+1.5, \,  -2)$,
+
* Variant $\rm B$: &nbsp; $s_0 = (-1.5, \,  +2), \, s_1 = (+1.5, \,  -2)$,
* Variante $\rm C$: &nbsp; $s_0 = (-2.5, \,  0), \hspace{0.45cm} s_1 = (+2.5, \,  0)$.
+
* Variant $\rm C$: &nbsp; $s_0 = (-2.5, \,  0), \hspace{0.45cm} s_1 = (+2.5, \,  0)$.
  
  
Die jeweils mittlere Energie pro Symbol &nbsp;$(E_{\rm S})$&nbsp; kann wie folgt berechnet werden:
+
The mean energy per symbol &nbsp;$(E_{\rm S})$&nbsp; can be calculated as follows:
 
:$$E_{\rm S}  = {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_0) \cdot  ||  \boldsymbol{ s }_0||^2 +  
 
:$$E_{\rm S}  = {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_0) \cdot  ||  \boldsymbol{ s }_0||^2 +  
 
  {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_1) \cdot  ||  \boldsymbol{ s }_1||^2\hspace{0.05cm}.$$
 
  {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_1) \cdot  ||  \boldsymbol{ s }_1||^2\hspace{0.05cm}.$$
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''Hinweise:''
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''Notes:''
* Die Aufgabe gehört zum  Kapitel&nbsp; [[Digital_Signal_Transmission/Approximation_of_the_Error_Probability|"Approximation of the Error Probability"]].  
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* The chapter belongs to the chapter&nbsp; [[Digital_Signal_Transmission/Approximation_of_the_Error_Probability|"Approximation of the Error Probability"]].  
* Für numerische Berechnungen kann zur Vereinfachung die Energie&nbsp; $E = 1$&nbsp; gesetzt werden.
+
* For numeric calculations, the energy&nbsp; $E = 1$&nbsp; can be set for simplification.
* Wenn keine anderslautende Angabe gemacht ist, so kann von gleichwahrscheinlichen Symbolen ausgegangen werden:  
+
* Unless otherwise specified, equally probable symbols can be assumed:
 
:$${\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_0) = {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_1) = 0.5\hspace{0.05cm}.$$
 
:$${\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_0) = {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_1) = 0.5\hspace{0.05cm}.$$
 
   
 
   
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===Fragebogen===
+
===Questions===
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Welche Voraussetzungen müssen unbedingt (auf jeden Fall) erfüllt sein, damit die angegebene Fehlerwahrscheinlichkeitsgleichung gilt?
+
{Which prerequisites must absolutely (in any case) be fulfilled so that the given error probability equation is valid?
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
+ Additives weißes Gaußsches Rauschen mit Varianz&nbsp; $\sigma_n^2$.
+
+ Additive white Gaussian noise with variance&nbsp; $\sigma_n^2$.
+ Optimaler Binärempfänger.
+
+ Optimal binary receiver.
+ Entscheidungsgrenze in der Mitte zwischen den Symbolen.
+
+ Decision boundary in the middle between the symbols.
- Gleischwahrscheinliche Symbole&nbsp; $s_0$&nbsp; und&nbsp; $s_1$.
+
- Equally likely symbols&nbsp; $s_0$&nbsp; and&nbsp; $s_1$.
  
{Welche Aussage gilt für die Fehlerwahrscheinlichkeit mit&nbsp; $\sigma_n^2 = E$?
+
{Which statement applies to the error probability with&nbsp; $\sigma_n^2 = E$?
 
|type="[]"}
 
|type="[]"}
- Die kleinste Fehlerwahrscheinlichkeit tritt bei Variante &nbsp;$\rm A$&nbsp; auf.
+
- Variant &nbsp;$\rm A$&nbsp; has the lowest error probability.
- Die kleinste Fehlerwahrscheinlichkeit tritt bei Variante &nbsp;$\rm B$&nbsp; auf.
+
- Variant &nbsp;$\rm B$&nbsp; has the lowest error probability.
- Die kleinste Fehlerwahrscheinlichkeit tritt bei Variante &nbsp;$\rm C$&nbsp; auf.
+
- Variant &nbsp;$\rm C$&nbsp; has the lowest error probability.
+ Alle Varianten zeigen gleiches Fehlerverhalten.
+
+ All variants show the same error behavior.
  
{Geben Sie die Fehlerwahrscheinlichkeit für die Variante &nbsp;$\rm A$&nbsp; mit &nbsp;$\sigma_n^2 = E$&nbsp; an. Sie können&nbsp; ${\rm Q}(x)$&nbsp; entsprechend der Näherung berechnen.
+
{Give the error probability for variant &nbsp;$\rm A$&nbsp; with &nbsp;$\sigma_n^2 = E$.&nbsp; You can calculate&nbsp; ${\rm Q}(x)$&nbsp; according to the approximation.
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$p_{\rm S} \ = \ $ { 0.7 3% } $\ \%$
 
$p_{\rm S} \ = \ $ { 0.7 3% } $\ \%$
  
{Es gelte&nbsp; $N_0 = 2 \cdot 10^{\rm &ndash;6} \ {\rm W/Hz}$,&nbsp; $E_{\rm S} = 6.25 \cdot 10^{\rm &ndash;6} \ \rm Ws$. Welche Wahrscheinlichkeit ergibt sich für die Variante &nbsp;$\rm C$&nbsp; bei gleichwahrscheinlichen Symbolen?
+
{It is assumed that&nbsp; $N_0 = 2 \cdot 10^{\rm &ndash;6} \ {\rm W/Hz}$,&nbsp; $E_{\rm S} = 6.25 \cdot 10^{\rm &ndash;6} \ \rm Ws$. What is the probability for variant&nbsp;$\rm C$&nbsp; with equally probable symbols?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$p_{\rm S} \ = \ $ { 0.7 3% } $\ \%$
 
$p_{\rm S} \ = \ $ { 0.7 3% } $\ \%$
  
{Welche Fehlerwahrscheinlichkeit ergibt sich bei gleichen Voraussetzungen für die Variante &nbsp;$\rm B$
+
{What is the error probability for variant &nbsp;$\rm B$ under the same conditions?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$p_{\rm S} \ = \ $ { 0.7 3% } $\ \%$
 
$p_{\rm S} \ = \ $ { 0.7 3% } $\ \%$
  
{Wie groß ist bei der Variante &nbsp;$\rm A$&nbsp; die mittlere Energie pro Symbol &nbsp;$(E_{\rm S})$&nbsp; zu wählen, um die gleiche Fehlerwahrscheinlichkeit wie bei System &nbsp;$\rm C$&nbsp; zu erhalten?
+
{How large should the average energy per symbol &nbsp;$(E_{\rm S})$&nbsp; be chosen for variant&nbsp;$\rm A$&nbsp; in order to obtain the same error probability as for system &nbsp;$\rm C$?&nbsp;  
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$E_{\rm S} \ = \ $ { 21.5 3% } $\ \cdot 10^{\rm &ndash;6} \ \rm Ws$
 
$E_{\rm S} \ = \ $ { 21.5 3% } $\ \cdot 10^{\rm &ndash;6} \ \rm Ws$
 
</quiz>
 
</quiz>
  
===Musterlösung===
+
===Solution===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Die <u>drei erstgenannten Voraussetzungen</u> müssen auf jeden Fall erfüllt sein:  
+
'''(1)'''&nbsp; The <u>first three prerequisites</u> must be met in any case:
*Die Gleichung gilt dann unabhängig von den Auftrittswahrscheinlichkeiten.  
+
*The equation then applies independently of the occurrence probabilities.
*Im Fall ${\rm Pr}(\boldsymbol{s} = \boldsymbol{s}_0) &ne; {\rm Pr}(\boldsymbol{s} = \boldsymbol{s}_1)$ kann durch eine Verschiebung der Entscheiderschwelle eine kleinere Fehlerwahrscheinlichkeit erzielt werden.
+
*In the case of ${\rm Pr}(\boldsymbol{s} = \boldsymbol{s}_0) &ne; {\rm Pr}(\boldsymbol{s} = \boldsymbol{s}_1)$, a lower error probability can be achieved by shifting the decision threshold.
  
  
  
'''(2)'''&nbsp; Der Rauscheffektivwert $\sigma_n$ und damit auch die Signalenergie $E = \sigma_n^2$ sind für alle drei betrachteten Varianten gleich. Gleiches gilt für die Distanz der Signalraumpunkte. Für die Variante &nbsp;$\rm A$&nbsp; gilt zum Beispiel:
+
'''(2)'''&nbsp; The noise rms value $\sigma_n$ and thus also the signal energy $E = \sigma_n^2$ are the same for all three considered variants. The same applies to the distance of the signal space points. For variant &nbsp;$\rm A$,&nbsp; for example, the following applies:
 
:$$d = \sqrt{ || \boldsymbol{ s }_1 - \boldsymbol{ s }_0||^2} = \sqrt{ E \cdot (4-1)^2 + E \cdot (1-5)^2} = 5 \cdot \sqrt{E}\hspace{0.05cm}.$$
 
:$$d = \sqrt{ || \boldsymbol{ s }_1 - \boldsymbol{ s }_0||^2} = \sqrt{ E \cdot (4-1)^2 + E \cdot (1-5)^2} = 5 \cdot \sqrt{E}\hspace{0.05cm}.$$
  
Durch die Verschiebung des Koordinatensystems ändert sich am Absand zwischen $\boldsymbol{s}_0$ und $\boldsymbol{s}_1$ nichts (Variante &nbsp;$\rm B$), und auch bei Variante &nbsp;$\rm C$&nbsp; (nach Drehung) ergibt sich der gleiche Abstand.
+
Due to the shifting of the coordinate system, the distance between $\boldsymbol{s}_0$ and $\boldsymbol{s}_1$ does not change (variant &nbsp;$\rm B$), and the same distance results in variant &nbsp;$\rm C$&nbsp; (after rotation).
  
Richtig ist also der <u>Lösungsvorschlag 4</u>:  
+
<u>Solution 4</u> is correct:  
 
*Durch eine Drehung des Koordinatensystems kann man bei einem Binärsystem $(M = 2)$ stets mit einer Basisfunktion $(N = 1)$ auskommen.  
 
*Durch eine Drehung des Koordinatensystems kann man bei einem Binärsystem $(M = 2)$ stets mit einer Basisfunktion $(N = 1)$ auskommen.  
 
*Da das zweidimensionale Rauschen zirkulär symmetrisch ist &nbsp; &#8658; &nbsp; gleiche Streuung $\sigma_n$ in alle Richtungen, kann auch der Rauschterm wie im Kapitel [[Digitalsignal%C3%BCbertragung/Fehlerwahrscheinlichkeit_bei_Basisband%C3%BCbertragung|Fehlerwahrscheinlichkeit bei Basisbandübertragung]] eindimensional beschrieben werden.
 
*Da das zweidimensionale Rauschen zirkulär symmetrisch ist &nbsp; &#8658; &nbsp; gleiche Streuung $\sigma_n$ in alle Richtungen, kann auch der Rauschterm wie im Kapitel [[Digitalsignal%C3%BCbertragung/Fehlerwahrscheinlichkeit_bei_Basisband%C3%BCbertragung|Fehlerwahrscheinlichkeit bei Basisbandübertragung]] eindimensional beschrieben werden.

Revision as of 14:39, 5 July 2022

Three signal space constellations

The (mean) error probability of an optimal binary system is:

$$p_{\rm S} = {\rm Pr}({ \cal E} ) = {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \right )\hspace{0.05cm}.$$

It should be noted here:

  • ${\rm Q}(x)$  denotes the complementary Gaussian error function (definition and approximation):
$${\rm Q}(x) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{x}^{\infty} {\rm e}^{-u^2/2} \,{\rm d} u \approx \frac{1}{\sqrt{2\pi} \cdot x} \cdot {\rm e}^{-x^2/2} \hspace{0.05cm}.$$
  • $d$  specifies the distance between the two transmitted signal points  $s_0$  and  $s_1$  in vector space:
$$d = \sqrt{ || \boldsymbol{ s }_1 - \boldsymbol{ s }_0||^2} \hspace{0.05cm}.$$
  • $\sigma_n^2$  is the variance of the AWGN noise after the detector, which, for example, can be implemented as a matched filter.
    It is assumed that  $\sigma_n^2 = N_0/2$.


The graphic shows three different signal space constellations, namely

  • Variant $\rm A$:   $s_0 = (+1, \, +5), \hspace{0.4cm} s_1 = (+4, \, +1)$,
  • Variant $\rm B$:   $s_0 = (-1.5, \, +2), \, s_1 = (+1.5, \, -2)$,
  • Variant $\rm C$:   $s_0 = (-2.5, \, 0), \hspace{0.45cm} s_1 = (+2.5, \, 0)$.


The mean energy per symbol  $(E_{\rm S})$  can be calculated as follows:

$$E_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_0) \cdot || \boldsymbol{ s }_0||^2 + {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_1) \cdot || \boldsymbol{ s }_1||^2\hspace{0.05cm}.$$




Notes:

  • The chapter belongs to the chapter  "Approximation of the Error Probability".
  • For numeric calculations, the energy  $E = 1$  can be set for simplification.
  • Unless otherwise specified, equally probable symbols can be assumed:
$${\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_0) = {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_1) = 0.5\hspace{0.05cm}.$$



Questions

1

Which prerequisites must absolutely (in any case) be fulfilled so that the given error probability equation is valid?

Additive white Gaussian noise with variance  $\sigma_n^2$.
Optimal binary receiver.
Decision boundary in the middle between the symbols.
Equally likely symbols  $s_0$  and  $s_1$.

2

Which statement applies to the error probability with  $\sigma_n^2 = E$?

Variant  $\rm A$  has the lowest error probability.
Variant  $\rm B$  has the lowest error probability.
Variant  $\rm C$  has the lowest error probability.
All variants show the same error behavior.

3

Give the error probability for variant  $\rm A$  with  $\sigma_n^2 = E$.  You can calculate  ${\rm Q}(x)$  according to the approximation.

$p_{\rm S} \ = \ $

$\ \%$

4

It is assumed that  $N_0 = 2 \cdot 10^{\rm –6} \ {\rm W/Hz}$,  $E_{\rm S} = 6.25 \cdot 10^{\rm –6} \ \rm Ws$. What is the probability for variant $\rm C$  with equally probable symbols?

$p_{\rm S} \ = \ $

$\ \%$

5

What is the error probability for variant  $\rm B$ under the same conditions?

$p_{\rm S} \ = \ $

$\ \%$

6

How large should the average energy per symbol  $(E_{\rm S})$  be chosen for variant $\rm A$  in order to obtain the same error probability as for system  $\rm C$? 

$E_{\rm S} \ = \ $

$\ \cdot 10^{\rm –6} \ \rm Ws$


Solution

(1)  The first three prerequisites must be met in any case:

  • The equation then applies independently of the occurrence probabilities.
  • In the case of ${\rm Pr}(\boldsymbol{s} = \boldsymbol{s}_0) ≠ {\rm Pr}(\boldsymbol{s} = \boldsymbol{s}_1)$, a lower error probability can be achieved by shifting the decision threshold.


(2)  The noise rms value $\sigma_n$ and thus also the signal energy $E = \sigma_n^2$ are the same for all three considered variants. The same applies to the distance of the signal space points. For variant  $\rm A$,  for example, the following applies:

$$d = \sqrt{ || \boldsymbol{ s }_1 - \boldsymbol{ s }_0||^2} = \sqrt{ E \cdot (4-1)^2 + E \cdot (1-5)^2} = 5 \cdot \sqrt{E}\hspace{0.05cm}.$$

Due to the shifting of the coordinate system, the distance between $\boldsymbol{s}_0$ and $\boldsymbol{s}_1$ does not change (variant  $\rm B$), and the same distance results in variant  $\rm C$  (after rotation).

Solution 4 is correct:

  • Durch eine Drehung des Koordinatensystems kann man bei einem Binärsystem $(M = 2)$ stets mit einer Basisfunktion $(N = 1)$ auskommen.
  • Da das zweidimensionale Rauschen zirkulär symmetrisch ist   ⇒   gleiche Streuung $\sigma_n$ in alle Richtungen, kann auch der Rauschterm wie im Kapitel Fehlerwahrscheinlichkeit bei Basisbandübertragung eindimensional beschrieben werden.


(3)  Für alle hier betrachteten Varianten gilt, also auch für die Variante  $\rm A$:

$$p_{\rm S} = {\rm Pr}({ \cal E} ) = {\rm Q} \left ( \frac{d/2}{\sigma_n} \right )= {\rm Q} \left ( \frac{5/2 \cdot \sqrt{E}}{\sigma_n} \right ) = {\rm Q}(2.5)\hspace{0.05cm}.$$

Mit der angegebenen Näherung erhält man

$$p_{\rm S} = \frac{1}{\sqrt{2\pi} \cdot 2.5} \cdot {\rm e}^{-2.5^2/2} \hspace{0.1cm} \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.7 \%}\hspace{0.05cm}.$$


(4)  Bei der Variante  $\rm C$  ergibt sich für die mittlere Energie pro Symbol:

$$E_{\rm S} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_0) \cdot (-2.5 \cdot \sqrt{E})^2 + {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_1) \cdot (+ 2.5 \cdot \sqrt{E})^2 = \left [ {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_0) + {\rm Pr}(\boldsymbol{ s } = \boldsymbol{ s }_0) \right ] \cdot 6.25 \cdot E = 6.25 \cdot E$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} E = \frac {E_{\rm S}}{6.25} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} \sqrt{E}= \frac {\sqrt{E_{\rm S}}}{2.5} \hspace{0.05cm}.$$

Setzt man dieses Ergebnis in die unter (3) gefundene Gleichung ein, so erhält man mit $\sigma_n^2 = N_0/2$:

$$p_{\rm S} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Q} \left ( \frac{2.5 \cdot \sqrt{E}}{\sigma_n} \right )= {\rm Q} \left ( \frac{ \sqrt{E_{\rm S}}}{\sigma_n} \right ) = {\rm Q} \left ( \frac{ \sqrt{2 \cdot E_{\rm S}}}{N_0} \right ) ={\rm Q} \left ( \sqrt{\frac{ 2 \cdot 6.25 \cdot 10^{-6}\,{\rm Ws}}{2 \cdot 10^{-6}\,{\rm W/Hz}}} \right ) ={\rm Q}(2.5) \hspace{0.1cm} \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.7 \%}\hspace{0.05cm}. $$


(5)  Durch Drehung des Koordinatensystems ändert sich nichts an den Energieverhältnissen. Deshalb erhält man wieder $p_{\rm S} \ \underline {\approx 0.7\%}$.


(6)  Bei der Variante  $\rm A$  ist die mittlere Energie pro Symbol

$$E_{\rm S} = {1}/{2} \cdot \left [ (1^2 + 5^2) \cdot E + (4^2 + 1^2) \cdot E \right ] = 21.5 \cdot E \hspace{0.05cm}. $$

Der Abstand von der Schwelle, die bei gleichwahrscheinlichen Symbolen in der Mitte zwischen $\boldsymbol{s}_0$ und $\boldsymbol{s}_1$ liegen sollte, ist wie bei den anderen Varianten $d/2 = 2.5 \cdot E^{\rm 1/2}$. Mit $\sigma_n^2 = N_0/2$ erhält man somit die Bestimmungsgleichung:

$$p_{\rm S} = {\rm Q} \left ( \frac{ 2.5 \cdot \sqrt{E}}{\sqrt{N_0/2}} \right ) ={\rm Q}(2.5)\approx 0.7 \cdot 10^{-2} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} \sqrt{\frac {2E}{N_0}} = 1 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} \frac {E}{N_0} = 0.5 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}\frac {E_{\rm S}}{21.5 \cdot N_0} = 0.5$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {E_{\rm S}} = 0.5 \cdot {21.5 \cdot N_0} \hspace{0.1cm} \hspace{0.15cm}\underline { = 21.5 \cdot 10^{-6}\,{\rm Ws}}\hspace{0.05cm}.$$

Das bedeutet: Bei der Variante  $\rm A$  ist gegenüber den beiden anderen Symbolen eine um den Faktor $3.44$ größere mittlere Symbolenergie $E_{\rm S}$ erforderlich, um die gleiche Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm S} = 0.7%$ zu erzielen.

  • Das heißt: Diese Signalraumkonstellation ist sehr ungünstig. Es ergibt sich ein sehr großes $E_{\rm S}$, ohne dass gleichzeitig der Abstand $d$ vergrößert wird.
  • Mit $E_{\rm S} = 6.25 \cdot 10^{\rm –6} \ \rm Ws$ würde sich dagegen $p_{\rm S} = {\rm Q}(2.5/3.44^{\rm 1/2}) \approx {\rm Q}(1.35) \approx 9\%$ ergeben.
  • Das heißt:   Die Fehlerwahrscheinlichkeit würde um mehr als eine Zehnerpotenz größer.