Digitalsignalübertragung/Fehlerwahrscheinlichkeit unter Berücksichtigung von Impulsinterferenzen

1. Digitalsignalübertragung
2. Impulsinterferenzen und Entzerrungsverfahren
3. Fehlerwahrscheinlichkeit unter Berücksichtigung von Impulsinterferenzen

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Gaußförmiges Empfangsfilter

Wir gehen von folgendem Blockschaltbild ausgegangen.

Blockschaltbild für das Kapitel bdquo;Fehlerwahrscheinlichkeit unter Berücksichtigung von Impulsinterferenzen”

Zur quantitativen Berücksichtigung der Impulsinterferenzen wird folgende Konfiguration angenommen:

• Rechteckförmiger NRZ–Sendegrundimpuls $g_s(t)$ mit der Höhe $s_0$ und der Dauer T,
  
• Gaußförmiges Empfangsfilter mit der Grenzfrequenz $f_{\rm G}$:

$$H_{\rm E}(f) = H_{\rm G}(f) = {\rm exp}\left [- \frac{\pi \cdot f^2}{(2f_{\rm G})^2} \right ] \hspace{0.2cm} \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ \hspace{0.2cm}h_{\rm E}(t) = h_{\rm G}(t) = {\rm exp}\left [- \pi \cdot (2 f_{\rm G} t)^2\right ] \hspace{0.05cm}.$$

• AWGN–Kanal, das heißt, es gilt $H_{\rm K}(f) = 1 $ und ${\it \Phi}_n(f) = N_0/2$.

Aufgrund der hier getroffenen Voraussetzungen gilt für den Detektionsgrundimpuls:

$$g_d(t) = g_s(t) \star h_{\rm G}(t) = 2 f_{\rm G} \cdot s_0 \cdot \int_{t-T/2}^{t+T/2} {\rm exp}\left [- \pi \cdot (2 \cdot f_{\rm G}\cdot \tau )^2\right ] \,{\rm d} \tau \hspace{0.05cm}.$$

Die Integration führt zu folgenden äquivalenten Ergebnissen:

$$g_d(t) = s_0 \cdot \left [ {\rm Q} \left ( 2 \cdot \sqrt {2 \pi} \cdot f_{\rm G}\cdot ( t - {T}/{2})\right )- {\rm Q} \left ( 2 \cdot \sqrt {2 \pi} \cdot f_{\rm G}\cdot ( t + {T}/{2} )\right ) \right ],\hspace{0.5cm}\text{oder:}$$

$$g_d(t) = {s_0}/{2} \cdot \left [ {\rm erfc} \left ( 2 \cdot \sqrt {\pi} \cdot f_{\rm G}\cdot ( t - {T}/{2})\right )- {\rm erfc} \left ( 2 \cdot \sqrt {\pi} \cdot f_{\rm G}\cdot ( t + {T}/{2} )\right ) \right ]\hspace{0.05cm}.$$

Hierbei sind zwei Varianten der komplementären Gaußschen Fehlerfunktion verwendet, nämlich

$${\rm Q} (x) = \frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}}\int_{\it x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}/\rm 2}\,d {\it u} \hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm} {\rm erfc} (\it x) = \frac{\rm 2}{\sqrt{\rm \pi}}\int_{\it x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}}\,d \it u \hspace{0.05cm}.$$

Das Modul Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen liefert die Zahlenwerte von ${\rm Q} (x)$ und ${\rm erfc} (x)$.

Die Rauschleistung am Ausgang des gaußförmigen Empfangsfilters $H_{\rm G}(f)$ ist gleich

$$\sigma_d^2 = \frac{N_0}{2} \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} |H_{\rm G}(f)|^2 \,{\rm d} f = \frac{N_0\cdot f_{\rm G}}{\sqrt{2}}\hspace{0.05cm}.$$

Aus diesen beiden Gleichungen erkennt man bereits:

• Je kleiner die Grenzfrequenz $f_{\rm G}$ des Gauß–Tiefpasses ist, desto kleiner ist der Rauscheffektivwert $\sigma_d$ und umso besser ist demzufolge das Rauschverhalten.
  

• Eine kleine Grenzfrequenz führt aber zu einer starken Abweichung des Detektionsgrundimpulses $g_d(t)$ von der Rechteckform und damit zu nicht vernachlässigbaren Impulsinterferenzen.
  
  

$\text{Beispiel 1:}$  Die linke Grafik zeigt den Detektionsgrundimpuls $g_d(t)$ am Ausgang eines Gaußtiefpasses $H_{\rm G}(f)$ mit der Grenzfrequenz $f_{\rm G}$, wenn am Eingang ein NRZ–Rechteckimpuls (blauer Kurvenverlauf) anliegt.

Grundimpuls und Rauschleistungsdichte bei gaußförmigem Empfangsfilter

Man erkennt aus dieser Darstellung:

• Der Gaußtiefpass $H_{\rm G}(f)$ bewirkt, dass der Dektionsimpuls $g_d(t)$ gegenüber dem Sendeimpuls $g_s(t)$ verkleinert und verbreitert wird. Man spricht von Zeitdispersion.
  

• Diese Impulsverformung ist umso stärker, je kleiner die Grenzfrequenz $f_{\rm G}$ ist. Beispielsweise wird mit $f_{\rm G} \cdot T = 0.4$ (rote Kurve) das Impulsmaximum bereits auf etwa $68\%$ herabgesetzt.
  

• Im Grenzfall $f_{\rm G} \to \infty$ hat der Gaußtiefpass keine Wirkung   ⇒   $g_s(t) = g_d(t)$. Allerdings ist in diesem Fall keinerlei Rauschbegrenzung wirksam, wie aus dem rechten Bild hervorgeht.

$\text{Beispiel 2:}$  Es gelten die gleichen Vorausetzungen wie für das letzte Beispiel. Die Grafik zeigt das Detektionssignal $d(t)$ nach dem Gaußtiefpass (vor dem Entscheider) für zwei verschiedene Grenzfrequenzen, nämlich $f_{\rm G} \cdot T = 0.8$ und $f_{\rm G} \cdot T = 0.4$

Detektionssignal bei gaußförmigem Empfangsfilter

Dargestellt sind in beiden Diagrammen gleichermaßen (aber als Bildschirmabzug zugegebenermaßen schwer zu erkennen):

• der Anteil $d_{\rm S}(\nu \cdot T)$ ohne Berücksichtigung des Rauschens (blaue Kreuze bei den Detektionszeitpunkten),
  
• das gesamte Detektionssignal $d(t)$ inklusive der Rauschkomponente (gelb),
  
• das Sendesignal $s(t)$ als Referenzsignal (grün gepunktet).
  
  

Durch einen Vergleich dieser Bilder lassen sich folgende Aussagen verifizieren:

• Mit der Grenzfrequenz $f_{\rm G} \cdot T = 0.8$ (obere Grafik) ergeben sich zu den Detektionszeitpunkten (bei Vielfachen von $T$) nur geringfügige Impulsinterferenzen. Durch den Gaußtiefpass werden hier in erster Linie die Ecken des Sendesignals $s(t)$abgerundet.
  
• Dagegen sind im unteren Bild $(f_{\rm G} \cdot T = 0.4)$ die Auswirkungen der Impulsinterferenzen deutlich zu erkennen. Zu den Detektionszeitpunkten $(\nu \cdot T)$ kann das blau dargestellte Detektionsnutzsignal $d_{\rm S}(\nu \cdot T)$ sechs verschiedene Werte annehmen (eingezeichnete Rasterlinien).
  
• Der Rauschanteil $d_{\rm N}(t)$ – erkennbar als Differenz zwischen der gelben Kurve und den blauen Kreisen – ist mit $f_{\rm G} \cdot T = 0.8$ im statistischen Mittel größer als mit $(f_{\rm G} \cdot T = 0.4)$.
  
• Dieses Ergebnis kann mit der der rechten Grafik von $\text{Beispiel 1}$ erklärt werden, die das Leistungsdichtespektrum der Rauschkomponente $d_{\rm N}(t)$ zeigt:

$${\it \Phi}_{d{\rm N} }(f) = {N_0}/{2} \cdot \vert H_{\rm G}(f) \vert^2 = {N_0}/{2} \cdot {\rm exp}\left [- \frac{2\pi f^2}{(2f_{\rm G})^2} \right ] .$$

• Das Integral über ${\it \Phi}_{d{\rm N} }(f)$ – also die Rauschleistung $\sigma_d^2$ – ist für $f_{\rm G} \cdot T = 0.8$ (violette Kurve) doppelt so groß als mit der kleineren Grenzfrequenz $f_{\rm G} \cdot T = 0.4$ (rote Kurve).

Definition und Aussagen des Augendiagramms

Der oben dargelegte Sachverhalt lässt sich auch am Augendiagramm erklären.

$\text{Definition:}$  Unter dem Augendiagramm (im Englischen: Eye Pattern) versteht man die Summe aller übereinander gezeichneten Ausschnitte des Detektionssignals, deren Dauer ein ganzzahliges Vielfaches der Symboldauer $T$ ist.

$\text{Beispiel 3:}$  Wir gehen von einem redundanzfreien binären bipolaren NRZ–Rechtecksignal $s(t)$ und dem Gaußtiefpass mit der Grenzfrequenz $f_{\rm G} \cdot T = 0.4$ aus.

Augendiagramme mit und ohne Rauschen

Dargestellt sind die Augendiagramme nach dem Gaußtiefpass,

• links mit Berücksichtigung des Rauschens   ⇒  Signal $d(t)$,
• rechts ohne Berücksichtigung des Rauschens  ⇒  Signal $d_{\rm S}(t)$.

Dieses Diagramm hat eine gewisse Ähnlichkeit mit einem Auge, was zu seiner Namensgebung geführt hat.

Diese Darstellung erlaubt wichtige Aussagen über die Qualität eines digitalen Übertragungssystems:

• Nur das Augendiagramm des Signals $d(t)$ kann messtechnisch auf einem Oszilloskop dargestellt werden, das mit dem Taktsignal getriggert wird. Aus diesem Augendiagramm (linke Grafik) kann beispielsweise der Rauscheffektivwert $\sigma_d$ abgelesen – besser gesagt: abgeschätzt – werden.
  

• Das Augendiagramm ohne Rauschen (rechte Grafik) bezieht sich auf das Detektionsnutzsignal $d_{\rm S}(t)$ und kann nur mittels einer Rechnersimulation ermittelt werden. Für ein realisiertes System ist dieses Augendiagramm nicht darstellbar, da der Rauschanteil $d_{\rm N}(t)$ nicht eliminiert werden kann.
  

• Bei beiden Diagrammen wurden jeweils 2048 Augenlinien gezeichnet. In der rechten Grafik sind jedoch nur $2^5 = 32$ Augenlinien unterscheidbar, da der vorliegende Detektionsgrundimpuls $g_d(t)$ auf den Zeitbereich $\vert t\vert \le 2T$ beschränkt ist (siehe Grafik im Beispiel 1 mit $f_{\rm G} \cdot T = 0.4$, rote Kurve).
  

• Die inneren Augenlinien bestimmen die vertikale Augenöffnung $\ddot{o}(T_{\rm D})$. Je kleiner diese ist, desto größer ist der Einfluss von Impulsinterferenzen. Bei einem (impulsinterferenzfreien) Nyquistsystem ist die vertikale Augenöffnung maximal. Normiert auf die Sendeamplitude gilt dann $\ddot{o}(T_{\rm D})/s_0 = 2$.
  

• Bei symmetrischem Grundimpuls ist der Detektionszeitpunkt $T_{\rm D} = 0$ optimal. Mit einem anderen Wert (zum Beispiel $T_{\rm D} = T/10 $) wäre $\ddot{o}(T_{\rm D})$ etwas kleiner und damit die Fehlerwahrscheinlichkeit deutlich größer. Dieser Fall ist in der Grafik durch die violett–gestrichelte Vertikale angedeutet.

Mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit

Wir gehen wie bei den bisherigen Grafiken in diesem Kapitel von folgenden Voraussetzungen aus:

• NRZ–Rechtecke mit Amplitude $s_0$, AWGN–Rauschen mit $N_0$, wobei

$$10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.1cm} \frac{s_0^2 \cdot T}{N_0}\approx 13\,{\rm dB}\hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} \frac{N_0}{s_0^2 \cdot T} = 0.05\hspace{0.05cm}.$$

• Gaußförmiges Empfangsfilter mit Grenzfrequenz $f_{\rm G} \cdot T = 0.4$:

$$\sigma_d^2 = \frac{(N_0 /T)\cdot (f_{\rm G}\cdot T)}{\sqrt{2}}= \frac{0.05 \cdot s_0^2\cdot0.4}{\sqrt{2}} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} \sigma_d = \sqrt{0.0141}\cdot s_0 \approx 0.119 \cdot s_0 \hspace{0.05cm}.$$

• Es gelte $g_d(\nu \cdot T) \approx 0$ für $|\nu| \ge 2$. Die anderen Detektionsgrundimpulswerte sind wie folgt gegeben:

$$g_0 = g_d(t=0) \approx 0.68 \cdot s_0, \hspace{0.5cm}g_1 = g_d(t=T) \approx 0.16 \cdot s_0, \hspace{0.2cm} g_{-1} = g_d(t=-T) \approx 0.16 \cdot s_0\hspace{0.05cm}.$$

Augendiagramm und WDF des Nutzsignals

Analysieren wir nun die möglichen Werte für das Detektionsnutzsignal $d_{\rm S}(t)$ zu den Detektionszeitpunkten:

• Von den insgesamt $32$ Augenlinien schneiden vier Linien die Ordinate $(t = 0)$ bei $g_0 + 2 \cdot g_1 = s_0$. Diese Linien gehören zu den Amplitudenkoeffizienten „$\text{...}\hspace{0.05cm} +1,\hspace{0.05cm} +1,\hspace{0.05cm} +1\hspace{0.05cm} \text{...}$”.
  
• Die vier Augenlinien, die jeweils die Koeffizienten „$\text{...}\hspace{0.05cm} -1,\hspace{0.05cm} +1,\hspace{0.05cm} -1\hspace{0.05cm} \text{...}$” repräsentieren, ergeben den Detektionsnutzabtastwert $d_{\rm S}(T_{\rm D} = 0) =g_0 - 2 \cdot g_1 = 0.36 \cdot s_0$.
  
• Dagegen tritt der Nutzabtastwert $d_{\rm S}(T_{\rm D} = 0) =g_0 = 0.68 \cdot s_0$ doppelt so häufig auf. Dieser geht entweder auf die Koeffizienten „$\text{...}\hspace{0.05cm} +1,\hspace{0.05cm} +1,\hspace{0.05cm} -1\hspace{0.05cm} \text{...}$” oder auf „$\text{...}\hspace{0.05cm} -1,\hspace{0.05cm} +1,\hspace{0.05cm} +1\hspace{0.05cm} \text{...}$”zurück.
  
• Für die 16 Augenlinien, welche die Ordinate $T_{\rm D} = 0$ unterhalb der Entscheiderschwelle $E = 0$ schneiden, ergeben sich genau spiegelbildliche Verhältnisse.
  
  

Die möglichen Werte $d_{\rm S}(T_{\rm D})$ und deren Auftrittswahrscheinlichkeiten findet man in obiger Grafik auf der linken Seite in der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (WDF) der Detektionsnutzabtastwerte wieder:

$$f_{d{\rm S}}(d_{\rm S}) = {1}/{8} \cdot \delta (d_{\rm S} - s_0)+ {1}/{4} \cdot \delta (d_{\rm S} - 0.68 \cdot s_0)+ {1}/{8} \cdot \delta (d_{\rm S} - 0.36 \cdot s_0)+ $$

$$\hspace{2.15cm} + \hspace{0.2cm} {1}/{8} \cdot \delta (d_{\rm S} + s_0)+{1}/{4} \cdot \delta (d_{\rm S} + 0.68 \cdot s_0)+{1}/{8} \cdot \delta (d_{\rm S} + 0.36 \cdot s_0)\hspace{0.05cm}.$$

Damit kann die (mittlere) Symbolfehlerwahrscheinlichkeit des impulsinterferenzbehafteten Systems angegeben werden. Unter Ausnutzung der Symmetrie erhält man mit $\sigma_d/s_0 = 0.119$:

$$p_{\rm S} = \frac{1}{4} \cdot {\rm Q} \left( \frac{s_0}{ \sigma_d} \right)+ \frac{1}{2} \cdot {\rm Q} \left( \frac{0.68 \cdot s_0}{ \sigma_d} \right)+\frac{1}{4} \cdot {\rm Q} \left( \frac{0.36 \cdot s_0}{ \sigma_d} \right)$$

$$\Rightarrow \hspace{0.3cm}p_{\rm S} \approx \frac{1}{4} \cdot {\rm Q}(8.40) +\frac{1}{2} \cdot {\rm Q}(5.71)+ \frac{1}{4} \cdot {\rm Q}(3.02)\approx \frac{1}{4} \cdot 2.20 \cdot 10^{-17}+ \frac{1}{2} \cdot 1.65 \cdot 10^{-9}+ \frac{1}{4} \cdot 1.26 \cdot 10^{-3} \approx 3.14 \cdot 10^{-4} \hspace{0.05cm}.$$

$\text{Fazit:}$  Anhand dieses Zahlenbeispiels erkennt man:

• Bei Vorhandensein von Impulsinterferenzen wird die (mittlere) Symbolfehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm S}$ im Wesentlichen durch die inneren Augenlinien bestimmt.
  

• Der Rechenaufwand zur Bestimmung der Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm S}$ kann sehr groß werden, insbesondere dann, wenn die Impulsinterferenzen von sehr vielen Grundimpulswerten $g_\nu$ herrühren.

$\text{Beispiel 4:}$ 

• Sind die Grundimpulswerte $g_{-5}, \text{...} , g_{+5}$ von Null verschieden und $E \ne 0$, so ist zur Bestimmung der Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm S}$ eine Mittelung über $2{^11} = 2048$ Augenlinien erforderlich.
• Sind dagegen nur die Grundimpulswerte $g_{-1}, g_0, g_{+1}$ von Null verschieden und wird zudem die Symmetrie bezüglich der Entscheiderschwelle $E = 0$ berücksichtigt, so reduziert sich der Aufwand auf die Mittelung über vier Terme.
• Gilt zusätzlich die Symmetrie $g_{-1} = g_{+1}$ wie bei den obigen Zahlenwerten, so kann auch die Symmetrie bezüglich $T_{\rm D}$ ausgenutzt werden und es genügt die Mittelung über drei Terme.

Ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit

Als eine sehr einfache Näherung für die tatsächliche Fehlerwahrscheinlichkeit p_S verwendet man häufig die ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit (englisch: Worst-Case Error Probability)

\[p_{\rm U} = {\rm Q} \left( \frac{\ddot{o}(T_{\rm D})/2}{ \sigma_d} \right) \hspace{0.05cm},\]

für deren Berechnung stets von den ungünstigsten Symbolfolgen ausgegangen wird. Das bedeutet, dass hier die tatsächliche WDF der Nutzabtastwerte (in der Grafik links eingezeichnet) durch eine vereinfachte WDF mit nur den beiden inneren Diracfunktionen (in der Grafik rechts dargestellt) ersetzt wird.

Für die halbe vertikale Augenöffnung gilt mit den Grundimpulswerten g_ν = g_d(T_D + ν · T) allgemein:

\[{\ddot{o}(T_{\rm D})}/{ 2}= g_0 - \sum_{\nu = 1}^{n}|g_{\nu}|- \sum_{\nu = 1}^{v}|g_{-\nu}| \hspace{0.05cm}.\]

Diese Gleichung kann wie folgt interpretiert werden:

• g₀ = g_d(T_D) ist der so genannte Hauptwert des Grundimpulses. Bei Nyquistsystemen gilt stets ö(T_D)/2 = g₀. Mit Ausnahme von Kapitel 3.6 wird im Folgenden stets T_D = 0 gesetzt.
  

• Die erste Summe beschreibt die Impulsinterferenzen der n Nachläufer vorangegangener Impulse. Stillschweigend vorausgesetzt wird g_ν = 0 für ν > n.
  

• Die zweite Summe berücksichtigt den Einfluss der υ Vorläufer nachfolgender Impulse unter der Voraussetzung g_–ν = 0 für ν > υ.
  

• Sind alle Impulsvor– und –nachläufer positiv, so lauten die beiden ungünstigsten Symbolfolgen „ ... , –1, –1, +1, –1, –1, ... ” und „ ... , +1, +1, –1, +1, +1, ... ”. Dies trifft zum Beispiel für das hier betrachtete gaußförmige Empfangsfilter zu.
  

• Sind einige Grundimpulswerte negativ, so wird dies in obiger Gleichung durch die Betragsbildung berücksichtigt. Es ergeben sich dann andere „Worst–case”–Folgen als gerade genannt.
  

Ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit (2)

Die Grafik zeigt die Fehlerwahrscheinlichkeiten in Abhängigkeit des Quotienten E_B/N₀, nämlich

• die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit p_S bei gaußförmigem Empfangsfilter (blaue Kreise),
  
• die ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit p_U bei gaußförmigem Empfangsfilter (blaue Rechtecke),
  
• die Fehlerwahrscheinlichkeit (p_S = p_U) des Optimalempfängers gemäß Kapitel 1.2 (rote Kurve).
  
  

Die Energie pro Bit ist dabei gleich E_B = s₀² · T (NRZ–Rechteck–Sendeimpulse).

Die linke Grafik gilt für die (normierte) Grenzfrequenz f_G · T = 0.4, die rechte für ein breitbandigeres Empfangsfilter mit f_G · T = 0.8. Diese Ergebnisse können wie folgt interpretiert werden:

• Die ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit p_U ist stets eine obere Schranke für die tatsächliche Symbolfehlerwahrscheinlichkeit p_S. Je kleiner der Einfluss der Impulsinterferenzen ist (große Grenzfrequenz), um so näher liegen p_S und p_U zusammen. Beim Optimalempfänger gilt p_S = p_U.
  

• Bei gaußförmigem Empfangsfilter mit f_G · T ≥ 0.3 werden die Impulsinterferenzen allein durch die Nachbarimpulse hervorgerufen (g₂ = g₃ = ... ≈ 0), so dass für p_S auch eine untere Schranke angegeben werden kann:

\[{p_{\rm U}}/{ 4} \le p_{\rm S} \le p_{\rm U} \hspace{0.05cm}.\]

• Die starken Impulsinterferenzen eines gaußförmigen Empfangsfilters mit f_G · T = 0.4 führen dazu, dass gegenüber dem Optimalempfänger ein um 6 dB größeres E_B/N₀ aufgewendet werden muss (vierfache Leistung), damit die Fehlerwahrscheinlichkeit den Wert 10^–8 nicht überschreitet.
  

• Der horizontale Abstand zwischen der blauen p_S–Kurve (markiert durch Kreise) und der roten Vergleichskurve ist aber nicht konstant. Bei p_S = 10^–2 beträgt der Abstand nur 4 dB.
  

• Die rechte Grafik zeigt, dass mit f_G · T = 0.8 der Abstand zum Vergleichssystem weniger als 1 dB beträgt. Auf der nächsten Seite wird gezeigt, dass bei einem gaußförmigen Empfangsfilter die (normierte) Grenzfrequenz f_G · T = 0.8 näherungsweise das Optimum darstellt.
  

Optimierung der Grenzfrequenz (1)

Für die Systemoptimierung und den Systemvergleich erweist es sich als zweckmäßig, anstelle von p_U das ungünstigste Signal–zu–Rausch–Leistungsverhältnis (S/N-Verhältnis) zu verwenden:

\[\rho_{\rm U} = \frac{[\ddot{o}(T_{\rm D})]^2}{ \sigma_d^2}\hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm U} = {\rm Q} \left( \sqrt{\rho_{\rm U}} \right) \hspace{0.05cm}\]

Die mittlere Symbolfehlerwahrscheinlichkeit p_S kann formal über die Q–Funktion ebenfalls durch ein S/N–Verhältnis ausgedrückt werden:

\[\rho_d = \left[{\rm Q}^{-1} \left( p_{\rm S} \right)\right]^2 \hspace{0.05cm}.\]

Die Grafik zeigt die beiden Größen in logarithmischer Form (10 · lg ρ_d bzw. 10 · lg ρ_U) abhängig von der normierten Grenzfrequenz f_G · T eines gaußförmigen Empfangsfilters, wobei 10 · lg E_B/N₀ = 13 dB zugrunde liegt. Zum Vergleich ist als rote horizontale Linie auch das Ergebnis für den Optimalempfänger eingezeichnet. Hier gilt gemäß Kapitel 1.2:

\[\rho_d = \rho_{\rm U} = \frac{2 \cdot E_{\rm B}}{ N_0}\hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.1cm} \rho_d = 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.1cm} \rho_{\rm U} \approx 16\,{\rm dB} \hspace{0.05cm}.\]

Die gelb gefüllten Kreise kennzeichnen 10 · lg ρ_d und die Quadrate 10 · lg ρ_U.

Die Bildbeschreibung folgt auf der nächsten Seite.

Optimierung der Grenzfrequenz (2)

Die Grafik zeigt die beiden soeben definierten Größen in logarithmischer Darstellung,

• 10 · lg ρ_d  ⇒  gelb gefüllte Kreise  ⇒  „mittleres” Detektions–SNR,
  

• 10 · lg ρ_U  ⇒  blau umrandete Quadrate  ⇒  ungünstigstes SNR,
  
  

abhängig von der Grenzfrequenz f_G · T eines gaußförmigen Empfangsfilters für 10 · lg E_B/N₀ = 13 dB. Die rote horizontale Linie zeigt das Ergebnis für den Optimalempfänger..

Man erkennt aus der Grafik:

• Das Optimierungskriterium ρ_d führt näherungsweise zur optimalen Grenzfrequenz f_G · T = 0.8. Eine kleinere Grenzfrequenz hat stärkere Impulsinterferenzen zur Folge (kleinere Augenöffnung), eine größere Grenzfrequenz bewirkt einen größeren Rauscheffektivwert σ_d.
  

• Ein gaußförmiges Empfangsfilter mit f_G · T ≈ 0.8 führt zum Störabstand 10 · lg ρ_d ≈ 15 dB und damit zur Fehlerwahrscheinlichkeit p_S ≈ 10^–8. Zum Vergleich: Für den optimalen Empfänger (an den Sender angepasste Impulsantwort) ergeben sich 10 · lg ρ_d ≈ 16 dB und p_S ≈ 10^–10.
  

• Die Grafik zeigt aber auch, dass das sehr viel einfachere Optimierungskriterien ρ_U (bzw. p_U) näherungsweise zur gleichen optimalen Grenzfrequenz f_G · T = 0.8 führt. Für diese Grenzfrequenz erhält man 10 · lg ρ_U ≈ 14.7 dB sowie die ungünstigste Fehlerwahrscheinlichkeit p_U ≈ 3 · 10^–8.
  

• Ist die Grenzfrequenz f_G · T < 0.27, so ergibt sich für die vertikale Augenöffnung ö(T_D) = 0. Man spricht von einem geschlossenen Auge. Dies hat zur Folge, dass einige ungünstige Impulsfolgen auch dann falsch entschieden würden, wenn überhaupt kein Rauschen vorhanden wäre.
  

• Weitere Untersuchungen haben gezeigt, dass das Optimierungskriterium ρ_U auch bei kleinerem E_B/N₀ ausreichend ist. Bei einem verzerrungsfreien Kanal, d.h. H_K(f) = 1, ergibt sich somit die optimale Grenzfrequenz stets zu f_G · T ≈ 0.8, zumindest bei realitätsnaher Betrachtungsweise.
  
  

Alle Aussagen von Kapitel 3.2 können mit folgendem Interaktionsmodul nachvollzogen werden:
Augendiagramm und Augenöffnung

Aufgaben

A3.2 Gauß-Auge

Zusatzaufgaben:Z3.2 Optimale Gauß-Grenzfrequenz