Aufgaben:Aufgabe 3.8: Rate Compatible Punctured Convolutional Codes: Unterschied zwischen den Versionen
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− | Rechts sind die zu analysierenden Punktierungsmatrizen $\mathbf{P}_0, \ ... \ , \ \mathbf{P}_4$ dargestellt. Ist bei der Matrix $\mathbf{P}_l$ das Matrixelement $P_{ij} = 1$, so wird das entsprechende Codebit übertragen, während $P_{ij} = 0$ auf eine Punktierung hinweist. Im Fragebogen verwenden wir für das Element $P_{ij}$ der Matrix $\mathbf{P}_l$ auch die kürzere Schreibweise $P_{ij}^{(l)}$. | + | Rechts sind die zu analysierenden Punktierungsmatrizen $\mathbf{P}_0, \hspace{0.05cm}\text{ ...} \hspace{0.05cm} , \ \mathbf{P}_4$ dargestellt. |
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+ | *Kann das punktierte Codewort im Empfänger nicht korrekt decodiert werden, fordert der Empfänger vom Sender weitere Redundanz in Form der zuvor auspunktierten Bits an. | ||
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+ | *Die Literaturstelle [Hag88] verweist auf das Paper „Hagenauer, J.: ''Rate Compatible Punctured Convolutional Codes (RCPC codes) and their Applications''. In: IEEE Transactions on Communications, vol COM-36, S. 389 - 400, 1988”. | ||
+ | * Professor [[Biografien_und_Bibliografien/Lehrstuhlinhaber_des_LNT#Prof._Dr.-Ing._Dr.-Ing._E.h._Joachim_Hagenauer_.281993-2006.29| Joachim Hagenauer]] war von 1993 bis 2006 Leiter des Lehrstuhls für Nachrichtentechnik (LNT) der Technischen Universität München. | ||
+ | *Die Initiatoren des von Ihnen gerade genutzten Lerntutorials – Günter Söder und Klaus Eichin – danken ihrem langjährigen Chef für die Unterstützung und Förderung unseres $\rm LNTwww$–Projekts während der ersten sechs Jahre. | ||
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+ | + Aus $P_{ij}^{(l)} = 0$ folgt $P_{ij}^{(\lambda)} = 0$ für alle $\lambda > l$. | ||
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− | '''(1)''' | + | '''(1)''' Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 und 2</u>: |
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+ | '''(2)''' Für die Rate des Codes $\mathcal{C}_l = p/N_l$, wobei $N_l$ die Anzahl aller Einsen in der Punktierungsmatrix $\mathbf{P}_l$ und $p$ die Punktierungsperiode bezeichnet. Ausgehend von der Rate $R_0 = 1/3$ des Muttercodes $\mathcal{C}_0$ erhält man: | ||
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+ | '''(3)''' Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 und 4</u>: | ||
+ | *Alle Einsen in der Matrix $\mathbf{P}_4$ sind auch in den darüber liegenden Matrizen $\mathbf{P}_3, \hspace{0.05cm}\text{ ...} \hspace{0.05cm}, \ \mathbf{P}_0$ enthalten. | ||
+ | *In der Matrix $\mathbf{P}_3$ kommen gegenüber $\mathbf{P}_4$ drei Einsen hinzu, in der Matrix $\mathbf{P}_2$ gegenüber $\mathbf{P}_3$ nochmals vier, usw. | ||
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− | [[Category:Aufgaben zu Kanalcodierung|^3.3 | + | [[Category:Aufgaben zu Kanalcodierung|^3.3 Zustands– und Trellisdiagramm^]] |
Aktuelle Version vom 7. Juni 2019, 16:05 Uhr
Eine wichtige Anwendung für punktierte Faltungscodes sind die Rate Compatible Punctured Convolutional Codes (oder kurz RCPC–Codes), die von Joachim Hagenauer in [Hag88] vorgeschlagen wurden. Ausgehend von einem Muttercode $\mathcal{C}_0$ mit der Rate $R_0 = 1/n$ werden durch verschiedene Punktierungsmatrizen $\mathbf{P}_l$ andere Codes $\mathcal{C}_l$ mit höherer Coderate $(R_l > R_0)$ festgelegt.
Rechts sind die zu analysierenden Punktierungsmatrizen $\mathbf{P}_0, \hspace{0.05cm}\text{ ...} \hspace{0.05cm} , \ \mathbf{P}_4$ dargestellt.
- Ist bei der Matrix $\mathbf{P}_l$ das Matrixelement $P_{ij} = 1$, so wird das entsprechende Codebit übertragen, während $P_{ij} = 0$ auf eine Punktierung hinweist.
- Im Fragebogen verwenden wir für das Element $P_{ij}$ der Matrix $\mathbf{P}_l$ auch die kürzere Schreibweise $P_{ij}^{(l)}$.
In der Grafik sind alle die Nullen in der Matrix $\mathbf{P}_l$ rot markiert, die in der Matrix $\mathbf{P}_{l–1}$ noch Einsen waren. Durch diese Maßnahme wird die Coderate $R_{l}$ gegenüber $R_{l-1}$ vergrößert.
Die RCPC–Codes eignen sich gut zur Realisierung von
- ungleichem Fehlerschutz für hybride ARQ–Verfahren,
- Systemen mit inkrementeller Redundanz.
Unter „Systemen mit inkrementeller Redundanz” versteht man, dass nach der herkömmlichen Faltungscodierung aus dem Codewort $\underline{x}^{(0)}$ Bits entsprechend der Punktierungsmatrix $\mathbf{P}_l$ weggelassen werden und das verkürzte Codewort $\underline{x}^{(l)}$ übertragen wird:
- Kann das punktierte Codewort im Empfänger nicht korrekt decodiert werden, fordert der Empfänger vom Sender weitere Redundanz in Form der zuvor auspunktierten Bits an.
- Somit wird die Übertragung von nicht benötigter Redundanz verhindert und der Durchsatz an die Kanalgegebenheiten angepasst.
Hinweise:
- Die Aufgabe bezieht sich auf den Abschnitt Punktierte Faltungscodes im Kapitel „Codebeschreibung mit Zustands– und Trellisdiagramm”.
- Die Literaturstelle [Hag88] verweist auf das Paper „Hagenauer, J.: Rate Compatible Punctured Convolutional Codes (RCPC codes) and their Applications. In: IEEE Transactions on Communications, vol COM-36, S. 389 - 400, 1988”.
- Professor Joachim Hagenauer war von 1993 bis 2006 Leiter des Lehrstuhls für Nachrichtentechnik (LNT) der Technischen Universität München.
- Die Initiatoren des von Ihnen gerade genutzten Lerntutorials – Günter Söder und Klaus Eichin – danken ihrem langjährigen Chef für die Unterstützung und Förderung unseres $\rm LNTwww$–Projekts während der ersten sechs Jahre.
Fragebogen
Musterlösung
- Die Zeilenzahl der Punktierungsmatrizen gibt den Parameter $n$ des $(n, \ k = 1)$–RCPC–Muttercodes an.
- Daraus ergibt sich dessen Rate zu $R_0 = 1/3$. Die Spaltenzahl ist gleich der Punktierungsperiode $p$. Bei der betrachteten Codeklasse gilt $p = 8$.
- Dagegen liefern die Punktierungsmatrizen keine Aussagen über das Gedächtnis des Codes ⇒
(2) Für die Rate des Codes $\mathcal{C}_l = p/N_l$, wobei $N_l$ die Anzahl aller Einsen in der Punktierungsmatrix $\mathbf{P}_l$ und $p$ die Punktierungsperiode bezeichnet. Ausgehend von der Rate $R_0 = 1/3$ des Muttercodes $\mathcal{C}_0$ erhält man:
- $R_1 = 8/20 = 2/5 = \underline{0.400}$,
- $R_2 = 8/16 = 1/2 = \underline{0.500}$,
- $R_3 = 8/12 = 2/3 = \underline{0.667}$,
- $R_4 = 8/9 = \underline{0.889}$.
(3) Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 4:
- Alle Einsen in der Matrix $\mathbf{P}_4$ sind auch in den darüber liegenden Matrizen $\mathbf{P}_3, \hspace{0.05cm}\text{ ...} \hspace{0.05cm}, \ \mathbf{P}_0$ enthalten.
- In der Matrix $\mathbf{P}_3$ kommen gegenüber $\mathbf{P}_4$ drei Einsen hinzu, in der Matrix $\mathbf{P}_2$ gegenüber $\mathbf{P}_3$ nochmals vier, usw.