{Berechnen Sie die tatsächliche Symbolfehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm S} < p_{\rm UB}$.
{Calculate the actual symbol error probability $p_{\rm S} < p_{\rm UB}$.
|type="{}"}
|type="{}"}
$p_{\rm S} \ = \ $ { 1.2 3% } $\ \%$
$p_{\rm S} \ = \ $ { 1.2 3% } $\ \%$
{Berechnen Sie die tatsächliche Bitfehlerwahrscheinlichkeit bei Graycodierung.
{Calculate the actual bit error rate for Gray coding.
|type="{}"}
|type="{}"}
$p_{\rm B} \ = \ $ { 0.3 3% } $\ \%$
$p_{\rm B} \ = \ $ { 0.3 3% } $\ \%$
</quiz>
</quiz>
===Musterlösung===
===Solution===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)''' Der Quotient $E_{\rm S}/E$ ergibt sich als der mittlere quadratische Abstand der $M = 16$ Signalraumpunkte $\boldsymbol{s}_i$ vom Ursprung.
'''(1)''' Der Quotient $E_{\rm S}/E$ ergibt sich als der mittlere quadratische Abstand der $M = 16$ Signalraumpunkte $\boldsymbol{s}_i$ vom Ursprung.
The Gray assignment is given in the graphic (red lettering).
The probability that the upper left symbol is falsified into one of the neighboring symbols is abbreviated to $p$ (blue arrows in the graph).
A diagonal falsification ⇒ two bit falsified (green arrow) is excluded.
For the AWGN channel, with the complementary Gaussian error integral for this auxiliary variable, the following applies: $p = {\rm Q} \left ( \sqrt{ { 2E}/{ N_0} }\right )\hspace{0.05cm}.$
For numerical calculations, use $E = 1 \ \rm mWs$ and $p = 0.4\%$.
The AWGN noise power density $N_0$ can be calculated approximately from these values:
Zur Verdeutlichung der 16–QAM–Fehlerwahrscheinlichkeit
(3) Die Union Bound ist eine obere Schranke für die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit.
Sie berücksichtigt nur den Übergang zu benachbarten Entscheidungsregionen aufgrund von AWGN–Rauschen.
Aus der Grafik geht hervor, dass die Ecksymbole (gelb gefüllt) nur zu zwei anderen Symbolen hin verfälscht werden können und die restlichen Randsymbole (grüne Füllung) in drei Richtungen.
Der "worst case" sind die vier inneren Symbole (mit blauer Füllung) mit jeweils vier Verfälschungsmöglichkeiten. Daraus folgt: