Aufgaben:Aufgabe 4.1Z: L–Werte des BEC–Modells: Unterschied zwischen den Versionen
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− | '''(1)''' | + | '''(1)''' Mit den gegebenen Symbolwahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(x = +1) = 3/4$ und ${\rm Pr}(x = \, –1) = 1/4$ erhält man: |
+ | :$$L(x)={\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x = +1)}{{\rm Pr}(x = -1)} | ||
+ | ={\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{3/4}{1/4}\hspace{0.15cm}\underline{= 1.099}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | '''(2)''' | + | '''(2)''' Entsprechend der Definition |
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+ | ergibt sich für $L(x) = \, –2$ die folgende Bestimmungsgleichung: | ||
+ | :$$\hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x = +1)}{1-{\rm Pr}(x = +1)} \stackrel{!}{=}{\rm e}^{-2} \approx 0.135 \hspace{0.25cm}\Rightarrow \hspace{0.25cm} | ||
+ | 1.135 \cdot {\rm Pr}(x = +1)\stackrel{!}{=}0.135$$ | ||
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+ | '''(3)''' Für den bedingten $L$–Wert $L(y = {\rm E} | x)$ in Vorwärtsrichtung gilt beim vorgegebenen BEC–Modell: | ||
+ | :$$L(y = {\rm E}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) = | ||
+ | {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y= {\rm E}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = +1)}{{\rm Pr}(y= {\rm E}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)} | ||
+ | = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{\lambda}{\lambda}\hspace{0.15cm}\underline{= 0}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
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+ | '''(4)''' Analog zur Musterlösung der Teilaufgabe (3) erhält man für $y = ±1$: | ||
+ | :$$L(y = +1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} | ||
+ | {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y= +1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = +1)}{{\rm Pr}(y= +1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)} | ||
+ | = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{1-\lambda}{0}\hspace{0.15cm}\underline{ \hspace{0.05cm}\Rightarrow \hspace{0.15cm}+\infty }\hspace{0.05cm},$$ | ||
+ | :$$L(y = -1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} | ||
+ | {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y= -1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = +1)}{{\rm Pr}(y= -1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)} | ||
+ | = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{0}{1-\lambda}\hspace{0.15cm}\underline{ \hspace{0.05cm}\Rightarrow \hspace{0.15cm}-\infty }\hspace{0.05cm}. $$ | ||
− | '''(5)''' | + | Richtig sind demnach die <u>Lösungsvorschläge 1 und 2</u>. |
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+ | '''(5)''' Richtig ist der <u>letzte Lösungsvorschlag</u>: | ||
+ | * Für $\lambda = 0$ (idealer Kanal) ergibt sich $L(y = {\rm E} | x) = \ln {(0/0)}$ ⇒ unbestimmtes Ergebnis. | ||
+ | * Für $\lambda = 1$ (vollständige Auslöschung, $y ≡ {\rm E}$) sind $L(y = +1 | x)$ und $L(y = \, – | x)$ unbestimmt. | ||
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Version vom 6. Dezember 2017, 13:37 Uhr
Wir betrachten das so genannte BEC–Kanalmodell (Binary Erasure Channel) mit
- der Eingangsgröße $x ∈ \{+1, \, –1\}$,
- der Ausgangsgröße $y ∈ \{+1, \, –1, \, {\rm E}\}$, und
- der Auslöschungswahrscheinlichket $\lambda$.
Hierbei bedeutet $y = {\rm E}$ (Erasure), dass der Ausgangswert $y$ weder als „$+1$” noch als „$–1$” entschieden werden konnte.
Bekannt sind zudem die Eingangswahrscheinlichkeiten
- $${\rm Pr}(x = +1) = 3/4\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Pr}(x = -1) = 1/4\hspace{0.05cm}.$$
Das Log–Likelihood–Verhältnis (kurz: $L$–Wert, englisch: Log Likelihood Ratio, LLR) der binären Zufallsgröße $x$ ist bei bipolarer Betrachtungsweise wie folgt gegeben:
- $$L(x)={\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x = +1)}{{\rm Pr}(x = -1)}\hspace{0.05cm}.$$
Entsprechend gilt für den bedingten $L$–Wert in Vorwärtsrichtung für alle $y ∈ \{+1, \, –1, \, {\rm E}\}$:
- $$L(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = +1)}{{\rm Pr}(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)} \hspace{0.05cm}. $$
Hinweis:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Soft–in Soft–out Decoder.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
- $$L(x)={\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x = +1)}{{\rm Pr}(x = -1)} ={\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{3/4}{1/4}\hspace{0.15cm}\underline{= 1.099}\hspace{0.05cm}.$$
(2) Entsprechend der Definition
- $$L(x)={\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x = +1)}{{\rm Pr}(x = -1)}$$
ergibt sich für $L(x) = \, –2$ die folgende Bestimmungsgleichung:
- $$\hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(x = +1)}{1-{\rm Pr}(x = +1)} \stackrel{!}{=}{\rm e}^{-2} \approx 0.135 \hspace{0.25cm}\Rightarrow \hspace{0.25cm} 1.135 \cdot {\rm Pr}(x = +1)\stackrel{!}{=}0.135$$
- $$\Rightarrow \hspace{0.25cm} {\rm Pr}(x = +1) = 0.119\hspace{0.05cm},\hspace{0.4cm}{\rm Pr}(x = -1) \hspace{0.15cm}\underline{= 0.881}\hspace{0.05cm}. $$
(3) Für den bedingten $L$–Wert $L(y = {\rm E} | x)$ in Vorwärtsrichtung gilt beim vorgegebenen BEC–Modell:
- $$L(y = {\rm E}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y= {\rm E}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = +1)}{{\rm Pr}(y= {\rm E}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)} = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{\lambda}{\lambda}\hspace{0.15cm}\underline{= 0}\hspace{0.05cm}.$$
(4) Analog zur Musterlösung der Teilaufgabe (3) erhält man für $y = ±1$:
- $$L(y = +1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y= +1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = +1)}{{\rm Pr}(y= +1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)} = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{1-\lambda}{0}\hspace{0.15cm}\underline{ \hspace{0.05cm}\Rightarrow \hspace{0.15cm}+\infty }\hspace{0.05cm},$$
- $$L(y = -1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y= -1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = +1)}{{\rm Pr}(y= -1\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)} = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{0}{1-\lambda}\hspace{0.15cm}\underline{ \hspace{0.05cm}\Rightarrow \hspace{0.15cm}-\infty }\hspace{0.05cm}. $$
Richtig sind demnach die Lösungsvorschläge 1 und 2.
(5) Richtig ist der letzte Lösungsvorschlag:
- Für $\lambda = 0$ (idealer Kanal) ergibt sich $L(y = {\rm E} | x) = \ln {(0/0)}$ ⇒ unbestimmtes Ergebnis.
- Für $\lambda = 1$ (vollständige Auslöschung, $y ≡ {\rm E}$) sind $L(y = +1 | x)$ und $L(y = \, – | x)$ unbestimmt.