Aufgabe 4.1: Zum „Log Likelihood Ratio”

Betrachtete Kanalmodelle

Zur Interpretation von Log–Likelihood–Verhältnissen (kurz $L$–Werten) gehen wir wie im Theorieteil vom Binary Symmetric Channel (BSC) aus. Die englische Bezeichung ist Log Likelihood Ratio (LLR).

Für die binären Zufallsgrößen am Eingang und Ausgang gelte

$$x \in \{0\hspace{0.05cm}, 1\} \hspace{0.05cm},\hspace{0.25cm}y \in \{0\hspace{0.05cm}, 1\} \hspace{0.05cm}. $$

Dieses Modell ist in der oberen Grafik dargestellt. Für die bedingten Wahrscheinlichkeiten in Vorwärtsrichtung gilt:

$${\rm Pr}(y = 1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} x = 0) \hspace{-0.2cm} \ = \ \hspace{-0.2cm} {\rm Pr}(y = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} x = 1) = \varepsilon \hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr}(y = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} x = 0) \hspace{-0.2cm} \ = \ \hspace{-0.2cm} {\rm Pr}(y = 1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} x = 1) = 1-\varepsilon \hspace{0.05cm}.$$

Die Verfälschungswahrscheinlichkeit $\varepsilon$ ist der entscheidende Parameter des BSC–Modells.

Bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung am Eingang ist es zweckmäßig, anstelle der Wahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(x = 0)$ und ${\rm Pr}(x = 1)$ das Log Likelihood Ratio (LLR) zu betrachten.

Für dieses gilt bei der hier verwendeten unipolaren Betrachtungsweise per Definition:

$$L_{\rm A}(x)={\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x = 0)}{{\rm Pr}(x = 1)}\hspace{0.05cm},$$

wobei der Index $\rm A$ auf die Apriori–Wahrscheinlichkeit hinweist.

Beispielsweise ergibt sich für ${\rm Pr}(x = 0) = 0.2 \ \Rightarrow \ {\rm Pr}(x = 1) = 0.8$ das Apriori–LLR $L_{\rm A}(x) = \, -1.382$.

Aus dem BSC–Modell lässt sich zudem der $L$–Wert der bedingten Wahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x)$ in Vorwärtsrichtung ermitteln, der in der vorliegenden Aufgabe auch mit $L_{\rm V}(y)$ bezeichnet wird:

$$L_{\rm V}(y) = L(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = 0)}{{\rm Pr}(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = 1)} = \left\{ \begin{array}{c} {\rm ln} \hspace{0.15cm} [(1 - \varepsilon)/\varepsilon]\\ {\rm ln} \hspace{0.15cm} [\varepsilon/(1 - \varepsilon)] \end{array} \right.\hspace{0.15cm} \begin{array}{*{1}c} {\rm f\ddot{u}r} \hspace{0.15cm} y = 0, \\ {\rm f\ddot{u}r} \hspace{0.15cm} y = 1. \\ \end{array}$$

Beispielsweise ergibt sich für $\varepsilon = 0.1$:

$$L_{\rm V}(y = 0) = +2.197\hspace{0.05cm}, \hspace{0.3cm}L_{\rm V}(y = 1) = -2.197\hspace{0.05cm}.$$

Von besonderer Bedeutung für die Codierungstheorie sind die Rückschlusswahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(x\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y)$, die mit den Vorwärtswahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x)$ sowie den Eingangswahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(x = 0)$ und ${\rm Pr}(x = 1)$ über den Satz von Bayes in Zusammenhang stehen.

Der entsprechende $L$–Wert wird in dieser Aufgabe mit $L_{\rm R}(y)$ bezeichnet:

$$L_{\rm R}(y) = L(x\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y) = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x = 0)\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y)}{{\rm Pr}(x = 1)\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y)} \hspace{0.05cm} .$$

Hinweise:

Die Aufgabe gehört zum Kapitel Soft–in Soft–out Decoder.
Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite Zuverlässigkeitsinformation – Log Likelihood Ratio.
In den letzten Teilaufgaben ist zu klären, ob die gefundenen Zusammenhänge zwischen $L_{\rm A}, \ L_{\rm V}$ und $L_{\rm R}$ auch auf den „2–auf–$M$–Kanal” übertragen werden können.
Hierzu wählen wir für die Eingangssymbole eine bipolare Betrachtungsweise: „$0$” → „$+1$” sowie „$1$” → „$–1$”.

Fragebogen

Musterlösung

(1) Für die bedingten Wahrscheinlichkeiten gilt nach dem Satz von Bayes mit der Schnittmenge $A ∩ B$:

$${\rm Pr}(B \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} A) = \frac{{\rm Pr}(A \cap B)}{{\rm Pr}(A)}\hspace{0.05cm}, \hspace{0.3cm} {\rm Pr}(A \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) = \frac{{\rm Pr}(A \cap B)}{{\rm Pr}(B)}\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B) = {\rm Pr}(B \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} A) \cdot \frac{{\rm Pr}(A)}{{\rm Pr}(B)}\hspace{0.05cm}.$$

Richtig ist der Lösungsvorschlag 3. Im Sonderfall ${\rm Pr}(B) = {\rm Pr}(A)$ wäre auch der Vorschlag 1 richtig.

(2) Mit $A$ ⇒ „$x = 0$” und $B$ ⇒ „$y = 0$” ergibt sich sofort die Gleichung gemäß Lösungsvorschlag 1:

$${\rm Pr}(x = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} y = 0) = {\rm Pr}(y = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} x = 0) \cdot \frac{{\rm Pr}(x = 0)}{{\rm Pr}(y = 0)}\hspace{0.05cm}.$$

(3) Wir berechnen den $L$–Wert der Rückschlusswahrscheinlichkeiten. Unter der Annahme $y = 0$ gilt:

$$L_{\rm R}(y= 0) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} L(x\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y= 0)= {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y=0)}{{\rm Pr}(x = 1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y=0)} = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=0) \cdot {\rm Pr}(x = 0) / {\rm Pr}(y = 0)}{{\rm Pr}(y = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = 1)\cdot {\rm Pr}(x = 1) / {\rm Pr}(y = 0)} $$

$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} L_{\rm R}(y= 0)= {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=0) }{{\rm Pr}(y = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = 1)} + {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x=0) }{{\rm Pr}(x = 1)}$$

$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} L_{\rm R}(y= 0) = L(x\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y= 0) = L_{\rm V}(y= 0) + L_{\rm A}(x)\hspace{0.05cm}.$$

In gleicher Weise ergibt sich unter der Annahme $y = 1$:

$$L_{\rm R}(y= 1) = L(x\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y= 1) = L_{\rm V}(y= 1) + L_{\rm A}(x)\hspace{0.05cm}.$$

Die beiden Ergebnisse lassen sich mit $y ∈ \{0, \, 1\}$ und

dem Eingangs–LLR,

$$L_{\rm A}(x) = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x=0) }{{\rm Pr}(x = 1)}\hspace{0.05cm},$$

sowie dem Vorwärts–LLR,

$$L_{\rm V}(y) = L(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=0) }{{\rm Pr}(y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = 1)} \hspace{0.05cm},$$

wie folgt zusammenfassen:

$$L_{\rm R}(y) = L(x\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}y) = L_{\rm V}(y) + L_{\rm A}(x)\hspace{0.05cm}.$$

Die Identität $L_{\rm R}(y) ≡ L_{\rm V}(y)$ erfordert $L_{\rm A}(x) = 0$ ⇒ gleichwahrscheinliche Symbole ⇒ Vorschlag 2.

(4) Der Aufgabenbeschreibung können Sie entnehmen, dass mit der Verfälschungswahrscheinlichkeit $\varepsilon = 0.1$ der Ausgangswert $y = 1$ zum Vorwärts–LLR $L_{\rm V}(y = 1) = \, –2.197$ führt.

Wegen ${\rm Pr}(x = 0) = 1/2 \ \Rightarrow \ L_{\rm A}(x) = 0$ gilt somit auch:

$$L_{\rm R}(y = 1) = L_{\rm V}(y = 1) \hspace{0.15cm}\underline{= -2.197}\hspace{0.05cm}.$$

(5) Bei gleicher Verfälschungswahrscheinlichkeit $\varepsilon = 0.1$ unterscheidet sich $L_{\rm V}(y = 0)$ von $L_{\rm V}(y = 1)$ nur durch das Vorzeichen.

Mit ${\rm Pr}(x = 0) = 0.2 \ \Rightarrow \ L_{\rm A}(x) = \, -1.382$ erhält man somit:

$$L_{\rm R}(y = 0) = (+)2.197 - 1.382 \hspace{0.15cm}\underline{=+0.815}\hspace{0.05cm}.$$

(6) Wie Sie sicher gerne nachprüfen werden, gilt der Zusammenhang $L_{\rm R} = L_{\rm V} + L_{\rm A}$ auch für den „2–auf–$M$–Kanal”, unabhängig vom Umfang $M$ des Ausgangsalphabets ⇒ Antwort Ja.

(7) Der AWGN–Kanal wird durch den skizzierten „2–auf–$M$–Kanal” mit $M → ∞$ ebenfalls beschrieben ⇒ Antwort Ja.

	${\rm Pr}(A\hspace{0.05cm}\|\hspace{0.05cm} B) = {\rm Pr}(B \hspace{0.05cm}\|\hspace{0.05cm} A)$,
	${\rm Pr}(A\hspace{0.05cm}\|\hspace{0.05cm}B) = {\rm Pr}(B\hspace{0.05cm}\|\hspace{0.05cm} A) \cdot {\rm Pr}(B) / {\rm Pr}(A)$,
	${\rm Pr}(A\hspace{0.05cm}\|\hspace{0.05cm} B) = {\rm Pr}(B \hspace{0.05cm}\|\hspace{0.05cm}A) \cdot {\rm Pr}(A) / {\rm Pr}(B)$.

	${\rm Pr}(x = 0 \| y = 0) = {\rm Pr}(y = 0 \| x = 0) \cdot {\rm Pr}(x = 0) / {\rm Pr}(y = 0)$,
	${\rm Pr}(x = 0 \| y = 0) = {\rm Pr}(y = 0 \| x = 0) \cdot {\rm Pr}(y = 0) / {\rm Pr}(x = 0)$.

	Für jede beliebige Eingangsverteilung ${\rm Pr}(x = 0), \ {\rm Pr}(x = 1)$.
	Nur für die Gleichverteilung: $\hspace{0.2cm} {\rm Pr}(x = 0) = {\rm Pr}(x = 1) = 1/2$.

	Ja.
	Nein.

	Ja.
	Nein.