Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.14: Bhattacharyya Bound for BEC"
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:$$\underline{x}_0 \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} (0, 0, 0, 0, 0) \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}\underline{x}_1 = (0, 1, 0, 1, 1)\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}\underline{x}_2 \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} (1, 0, 1, 1, 0) \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}\underline{x}_3 = (1, 1, 1, 0, 1)\hspace{0.05cm}.$$ | :$$\underline{x}_0 \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} (0, 0, 0, 0, 0) \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}\underline{x}_1 = (0, 1, 0, 1, 1)\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}\underline{x}_2 \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} (1, 0, 1, 1, 0) \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}\underline{x}_3 = (1, 1, 1, 0, 1)\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | + | At the output of the digital channel defined by the [[Channel_Coding/Channel_Models_and_Decision_Structures#Binary_Erasure_Channel_.E2.80.93_BEC|BEC model]] (''Binary Erasure Channel'') with the erasure probability $\lambda = 0.001$ the received vector | |
:$$\underline{y} = (y_1, \hspace{0.05cm}y_2, \hspace{0.05cm}y_3, \hspace{0.05cm}y_4, \hspace{0.05cm}y_5)$$ | :$$\underline{y} = (y_1, \hspace{0.05cm}y_2, \hspace{0.05cm}y_3, \hspace{0.05cm}y_4, \hspace{0.05cm}y_5)$$ | ||
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− | + | Please note: | |
− | * | + | *The event $[\underline{x}_{0} → \underline{x}_{1}]$ does not necessarily say that at the received vector under consideration $\underline{y}$ is actually decided for the codeword $\underline{x}_{1}$ is decided, but only that the decision for $x_{1}$ would be more reasonable than the decision for $\underline{x}_{0}$ due to statistics. |
− | * | + | *But it could also be decided for $\underline{x}_{2}$ or $\underline{x}_{3}$ if the [[Channel_Coding/Channel_Models_and_Decision_Structures#Criteria_. C2.BBMaximum-a-posteriori.C2.AB_and_.C2.BBMaximum-likelihood.C2.AB|maximum-likelihood criterion]] is in favor. |
Revision as of 16:42, 28 July 2022
In this exercise, we consider the systematic $(5, 2)$ code
- with the $2×5$ generator matrix
- $${ \boldsymbol{\rm G}}_{(5, 2)} = \begin{pmatrix} 1 &0 &1 &1 &0\\ 0 &1 &0 &1 &1 \end{pmatrix} \hspace{0.05cm},$$
- the $3 × 5$ parity-check matrix
- $${ \boldsymbol{\rm H}}_{(5, 2)} = \begin{pmatrix} 1 &0 &1 &0 &0\\ 1 &1 &0 &1 &0\\ 0 &1 &0 &0 &1 \end{pmatrix} \hspace{0.05cm},$$
- and the $2^k = 4$ code words
- $$\underline{x}_0 \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} (0, 0, 0, 0, 0) \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}\underline{x}_1 = (0, 1, 0, 1, 1)\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}\underline{x}_2 \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} (1, 0, 1, 1, 0) \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}\underline{x}_3 = (1, 1, 1, 0, 1)\hspace{0.05cm}.$$
At the output of the digital channel defined by the BEC model (Binary Erasure Channel) with the erasure probability $\lambda = 0.001$ the received vector
- $$\underline{y} = (y_1, \hspace{0.05cm}y_2, \hspace{0.05cm}y_3, \hspace{0.05cm}y_4, \hspace{0.05cm}y_5)$$
occurs, where for $i = 1, \hspace{...} \ , 5$ holds: $y_{i} \in \{0, 1, \rm E\}$.
The BEC channel is characterized by the fact that.
- corruptions $(0 → 1, 1 → 0)$ are excluded,
- but cancellations $(0 → \rm E, 1 → E)$ may occur.
The graph explicitly shows all possible received vectors $\underline{y}$ with three or more erasures $\rm E$ assuming that the all-zero vector $(0, 0, 0, 0, 0)$ was sent.
- For less than three extinctions, for the considered $(5, 2)$ code, the codeword finder always returns the correct decision: $\underline{z} = \underline{x}$.
- On the other hand, if there are three or more erasures, wrong decisions may occur. In this case, the following applies to the block error probability:
- $$ {\rm Pr(block\:error)}= {\rm Pr} (\underline{z} \ne \underline{x}) = {\rm Pr}\left \{ \hspace{0.1cm} [\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \mapsto \underline{x}_{\hspace{0.02cm}1}] \hspace{0.05cm}\cup\hspace{0.05cm}[\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \mapsto \underline{x}_{\hspace{0.02cm}2}] \hspace{0.05cm}\cup \hspace{0.05cm}[\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \mapsto \underline{x}_{\hspace{0.02cm}3}] \hspace{0.1cm}\right \} \hspace{0.05cm}.$$
Please note:
- The event $[\underline{x}_{0} → \underline{x}_{1}]$ does not necessarily say that at the received vector under consideration $\underline{y}$ is actually decided for the codeword $\underline{x}_{1}$ is decided, but only that the decision for $x_{1}$ would be more reasonable than the decision for $\underline{x}_{0}$ due to statistics.
- But it could also be decided for $\underline{x}_{2}$ or $\underline{x}_{3}$ if the maximum-likelihood criterion is in favor.
Die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist schwierig, da die Ereignisse $[\underline{x}_{0} → \underline{x}_{1}]$ , $[\underline{x}_{0} → \underline{x}_{2}]$ und $[\underline{x}_{0} → \underline{x}_{3}]$ nicht notwendigerweise disjunkt sind. Eine obere Schranke liefert die Union Bound:
- $${\rm Pr(Union \hspace{0.15cm}Bound)} = {\rm Pr}[\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \hspace{-0.02cm}\mapsto \hspace{-0.02cm}\underline{x}_{\hspace{0.02cm}1}] +{\rm Pr}[\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \hspace{-0.02cm}\mapsto \hspace{-0.02cm} \underline{x}_{\hspace{0.02cm}2}] +{\rm Pr}[\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \hspace{-0.02cm}\mapsto \hspace{-0.02cm} \underline{x}_{\hspace{0.02cm}3}] \ge {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{0.05cm}.$$
Eine weitere Schranke wurde von Bhattacharyya angegeben:
- $${\rm Pr(Bhattacharyya)} = W(\beta)-1 \ge {\rm Pr(Union \hspace{0.15cm}Bound)} \ge {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{0.05cm},$$
wobei beim Binary Erasure Channel für den Bhattacharyya–Parameter $\beta = \lambda$ gilt und $W(X)$ die Gewichtsfunktion angibt, wobei die Pseudo–Variable $X$ hier durch den Bhattacharyya–Parameter $\lambda$ zu ersetzen ist.
- Die Bhattacharyya–Schranke liegt je nach Kanal mehr oder weniger weit oberhalb der Union Bound.
- Ihre Bedeutung liegt darin, dass die Schranke für unterschiedliche Kanäle in gleicher Weise angebbar ist.
Hinweis:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Schranken für die Blockfehlerwahrscheinlichkeit.
Fragebogen
Musterlösung
- $\underline{y} = (0, {\rm E}, 0, {\rm E}, {\rm E})$ mit Wahrscheinlichkeit $\lambda^3 \ · \ (1 – \lambda)^2$,
- $\underline{y} = (0, {\rm E}, {\rm E}, {\rm E}, {\rm E})$ mit Wahrscheinlichkeit $\lambda^4 \ · \ (1 – \lambda)$,
- $\underline{y} = ({\rm E}, {\rm E}, 0, {\rm E}, {\rm E})$ mit Wahrscheinlichkeit $\lambda^4 \ · \ (1 – \lambda)$,
- $\underline{y} = ({\rm E}, {\rm E}, {\rm E}, {\rm E}, {\rm E})$ mit Wahrscheinlichkeit $\lambda^5$.
Die Wahrscheinlichkeit, dass aufgrund des spezifischen Empfangsvektors $\underline{y}$ das Codewort $\underline{x}_{1}$ genau so wahrscheinlich ist wie $\underline{x}_{0}$, ergibt sich zu
- $$\ {\rm Pr}\ [\underline{x}_0 \hspace{0.12cm}{\rm und}\hspace{0.12cm} \underline{x}_1 \hspace{0.15cm}{\rm sind \hspace{0.15cm}gleichwahrscheinlich}] = \lambda^3 \cdot (1- \lambda)^2 + 2 \cdot \lambda^4 \cdot (1- \lambda) + \lambda^5 =\lambda^3 \cdot \left [ (1- \lambda)^2 + 2 \cdot \lambda \cdot (1- \lambda) + \lambda^2 \right ] = \lambda^3 \hspace{0.05cm}.$$
In diesem Fall entscheidet man sich nach dem Zufallsprinzip für $\underline{x}_{0}$ (wäre richtig) oder für $\underline{x}_{1}$ (leider falsch), und zwar mit gleicher Wahrscheinlichkeit. Daraus folgt:
- $${\rm Pr} [\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \mapsto \underline{x}_{\hspace{0.02cm}1}] = 1/2 \cdot \lambda^3 \hspace{0.15cm} \underline{= 0.5 \cdot 10^{-3}} \hspace{0.05cm}.$$
(2) Nach Teilaufgabe (1) ist die Antwort 2 richtig und nicht die Antwort 1. Auch die Aussage 3 ist falsch:
- ${\rm Pr}[\underline{x}_{0} → \underline{x}_{1}]$ sagt nicht aus, dass mit dieser Wahrscheinlickeit das Codewort $\underline{x}_{0}$ tatsächlich in das falsche Codewort $\underline{x}_{1}$ übergeht, sondern nur, dass es mit dieser Wahrscheinlichkeit zu $\underline{x}_{1}$ übergehen könnte.
- ${\rm Pr}[\underline{x}_{0} → \underline{x}_{1}]$ beinhaltet auch Konstellationen, bei denen die Entscheidung tatsächlich für $\underline{x}_{2}$ bzw. $\underline{x}_{3}$ fällt.
(3) Wegen $d_{\rm H}(\underline{x}_{0}, \underline{x}_{2}) = 3$ und $d_{\rm H}(\underline{x}_{0}, \underline{x}_{3}) = 4$ ergibt sich hierfür
- $${\rm Pr} [\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \mapsto \underline{x}_{\hspace{0.02cm}2}] = 1/2 \cdot \lambda^3 \hspace{0.15cm} \underline{= 0.5 \cdot 10^{-3}} \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} {\rm Pr} [\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \mapsto \underline{x}_{\hspace{0.02cm}3}] = 1/2 \cdot \lambda^4 \hspace{0.15cm} \underline{= 0.05 \cdot 10^{-3}} \hspace{0.05cm}.$$
(4) Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist nie größer (mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit eher kleiner) als die so genannte Union Bound:
- $${\rm Pr(Union \hspace{0.15cm}Bound)} \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} {\rm Pr}[\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \hspace{-0.02cm}\mapsto \hspace{-0.02cm}\underline{x}_{\hspace{0.02cm}1}] +{\rm Pr}[\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \hspace{-0.02cm}\mapsto \hspace{-0.02cm} \underline{x}_{\hspace{0.02cm}2}] +{\rm Pr}[\underline{x}_{\hspace{0.02cm}0} \hspace{-0.02cm}\mapsto \hspace{-0.02cm} \underline{x}_{\hspace{0.02cm}3}] = 2 \cdot \lambda^3/2 + \lambda^4/2 = 0.001 + 0.00005 \hspace{0.15cm} \underline{= 1.05 \cdot 10^{-3}} \hspace{0.05cm}.$$
(5) Allgemein gilt:
- $${\rm Pr(Blockfehler) ≤ {\rm Pr(Union \hspace{0.15cm}Bound)} \le Pr(Bhattacharyya)} = W(\beta) - 1.$$
- Für das Distanzspektrum bzw. die Gewichtsfunktion erhält man im vorliegenden Fall:
- $$W_0 = 1 \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} W_3 = 2 \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}W_4 = 1 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} W(X) = 1+ 2 \cdot X^{3} +X^{4} \hspace{0.05cm}.$$
- Beim BEC–Kanal gilt zudem $\beta = \lambda$. Daraus folgt als Endergebnis für $\lambda = 0.001$:
- $${\rm Pr(Bhattacharyya)} = 2 \cdot \lambda^3 + \lambda^4 \hspace{0.15cm} \underline{= 2.1 \cdot 10^{-3}} \hspace{0.05cm}.$$
Anzumerken ist, dass beim BEC–Modell die Bhattacharyya–Schranke stets doppelt so groß ist wie die Union Bound, die ja selbst wieder eine obere Schranke für die Blockfehlerwahrscheinlichkeit darstellt.