Aufgaben:Aufgabe 1.5: Nachbildung des Jakes–Spektrums: Unterschied zwischen den Versionen
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Bei einem Mobilfunksystem macht sich der [[Mobile_Kommunikation/Statistische_Bindungen_innerhalb_des_Rayleigh%E2%80%93Prozesses#Ph.C3.A4nomenologische_Beschreibung_des_Dopplereffekts|Dopplereffekt]] auch im Leistungsdichtespektrum der Dopplerfrequenz $f_{\rm D}$ bemerkbar. | Bei einem Mobilfunksystem macht sich der [[Mobile_Kommunikation/Statistische_Bindungen_innerhalb_des_Rayleigh%E2%80%93Prozesses#Ph.C3.A4nomenologische_Beschreibung_des_Dopplereffekts|Dopplereffekt]] auch im Leistungsdichtespektrum der Dopplerfrequenz $f_{\rm D}$ bemerkbar. | ||
− | Es ergibt sich das so genannte [[Mobile_Kommunikation/Statistische_Bindungen_innerhalb_des_Rayleigh%E2%80%93Prozesses#AKF_und_LDS_bei_Rayleigh.E2.80.93Fading|Jakes–Spektrum]], das für die maximale Dopplerfrequenz $f_{\rm D, \ max} = 100 \ \rm Hz$ in der Grafik dargestellt ist. ${\it \Phi}_z(f_{\rm D})$ hat nur Anteile innerhalb des Bereichs $± f_{\rm D, \ max}$, wobei gilt: | + | Es ergibt sich das so genannte [[Mobile_Kommunikation/Statistische_Bindungen_innerhalb_des_Rayleigh%E2%80%93Prozesses#AKF_und_LDS_bei_Rayleigh.E2.80.93Fading|Jakes–Spektrum]], das für die maximale Dopplerfrequenz $f_{\rm D, \ max} = 100 \ \rm Hz$ in der Grafik dargestellt ist. ${\it \Phi}_z(f_{\rm D})$ hat nur Anteile innerhalb des Bereichs $± f_{\rm D, \ max}$, wobei gilt: |
:$${\it \Phi}_z(f_{\rm D}) = \frac{2 \cdot \sigma^2}{\pi \cdot f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max} \cdot \sqrt { 1 - (f_{\rm D}/f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max})^2 } } | :$${\it \Phi}_z(f_{\rm D}) = \frac{2 \cdot \sigma^2}{\pi \cdot f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max} \cdot \sqrt { 1 - (f_{\rm D}/f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max})^2 } } | ||
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− | Was im Frequenzbereich durch das Leistungsdichtespektrum (LDS) ausgedrückt wird, beschreibt man im Zeitbereich durch die Autokorrelationsfunktion (AKF). Diese ergibt sich aus ${\it \Phi}_z(f_{\rm D})$ durch die [[Signaldarstellung/Fouriertransformation_und_-r%C3%BCcktransformation#Das_zweite_Fourierintegral|Fourierrücktransformation]]. | + | Was im Frequenzbereich durch das Leistungsdichtespektrum $\rm (LDS)$ ausgedrückt wird, beschreibt man im Zeitbereich durch die Autokorrelationsfunktion $\rm (AKF)$. Diese ergibt sich aus ${\it \Phi}_z(f_{\rm D})$ durch die [[Signaldarstellung/Fouriertransformation_und_-r%C3%BCcktransformation#Das_zweite_Fourierintegral|Fourierrücktransformation]]. |
− | Mit der | + | Mit der Besselfunktion erster Art und nullter Ordnung $({\rm J}_0)$ erhält man: |
:$$\varphi_z ({\rm \Delta}t) = 2 \sigma^2 \cdot {\rm J_0}(2\pi \cdot f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max} \cdot {\rm \Delta}t)\hspace{0.05cm}.$$ | :$$\varphi_z ({\rm \Delta}t) = 2 \sigma^2 \cdot {\rm J_0}(2\pi \cdot f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max} \cdot {\rm \Delta}t)\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | Um den Dopplereffekt und damit eine Relativbewegung zwischen Sender und Empfänger – bei einer Systemsimulation zu berücksichtigen, werden im [[Mobile_Kommunikation/Wahrscheinlichkeitsdichte_des_Rayleigh%E2%80%93Fadings#Modellierung_von_nichtfrequenzselektivem_Fading|Rayleigh–Kanalmodell]] zwei digitale Filter eingefügt, jeweils mit dem Frequenzgang $H_{\rm DF}(f_{\rm D})$. | + | Um den Dopplereffekt – und damit eine Relativbewegung zwischen Sender und Empfänger – bei einer Systemsimulation zu berücksichtigen, werden im [[Mobile_Kommunikation/Wahrscheinlichkeitsdichte_des_Rayleigh%E2%80%93Fadings#Modellierung_von_nichtfrequenzselektivem_Fading|Rayleigh–Kanalmodell]] zwei digitale Filter eingefügt, jeweils mit dem Frequenzgang $H_{\rm DF}(f_{\rm D})$. |
Die Dimensionierung dieser Filter ist Inhalt dieser Aufgabe. | Die Dimensionierung dieser Filter ist Inhalt dieser Aufgabe. | ||
− | *Wir beschränken uns hier auf den Zweig zur Generierung des Realteils $x(t)$. Für den Imaginärteil $y(t)$ ergeben sich genau gleiche Verhältnisse. | + | *Wir beschränken uns hier auf den Zweig zur Generierung des Realteils $x(t)$. Für den Imaginärteil $y(t)$ ergeben sich genau gleiche Verhältnisse. |
− | *Am Eingang des im [[Mobile_Kommunikation/Wahrscheinlichkeitsdichte_des_Rayleigh%E2%80%93Fadings# | + | *Am Eingang des im [[Mobile_Kommunikation/Wahrscheinlichkeitsdichte_des_Rayleigh%E2%80%93Fadings#Modellierung_von_nichtfrequenzselektivem_Fading|Rayleigh–Kanalmodell]] linken digitalen Filters liegt weißes Gaußsches Rauschen $n(t)$ mit der Varianz $\sigma^2 = 0.5$ an. |
*Die Realteilkomponente ergibt sich dann gemäß der Faltung zu | *Die Realteilkomponente ergibt sich dann gemäß der Faltung zu | ||
:$$x(t) = n(t) \star h_{\rm DF}(t) \hspace{0.05cm}.$$ | :$$x(t) = n(t) \star h_{\rm DF}(t) \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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{Welche Dimensionierung ist richtig, wobei $K$ eine geeignet gewählte Konstante ist? | {Welche Dimensionierung ist richtig, wobei $K$ eine geeignet gewählte Konstante ist? | ||
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- Es gilt $H_{\rm DF}(f_{\rm D}) = K \cdot {\it \Phi}_x(f_{\rm D})$. | - Es gilt $H_{\rm DF}(f_{\rm D}) = K \cdot {\it \Phi}_x(f_{\rm D})$. | ||
+ Es gilt $|H_{\rm DF}(f_{\rm D})|^2 = K \cdot {\it \Phi}_x(f_{\rm D})$ | + Es gilt $|H_{\rm DF}(f_{\rm D})|^2 = K \cdot {\it \Phi}_x(f_{\rm D})$ | ||
{Aus welcher Bedingung lässt sich die Konstante $K$ bestimmen? | {Aus welcher Bedingung lässt sich die Konstante $K$ bestimmen? | ||
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- $K$ kann beliebig gewählt werden. | - $K$ kann beliebig gewählt werden. | ||
- Das Integral über $|H_{\rm DF}(f_{\rm D})|$ muss $1$ ergeben. | - Das Integral über $|H_{\rm DF}(f_{\rm D})|$ muss $1$ ergeben. | ||
+ Das Integral über $|H_{\rm DF}(f_{\rm D})|^2$ muss $1$ ergeben. | + Das Integral über $|H_{\rm DF}(f_{\rm D})|^2$ muss $1$ ergeben. | ||
− | {Ist $H_{\rm DF}(f)$ durch die beiden Bedingungen gemäß '''(2)''' und '''(3)''' eindeutig festgelegt? | + | {Ist $H_{\rm DF}(f)$ durch die beiden Bedingungen gemäß '''(2)''' und '''(3)''' eindeutig festgelegt? |
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− | '''(1)''' Das Jakes–Spektrum des Realteils ist halb so groß wie das resultierende Spektrum ${\it \Phi}_z(f)$: | + | '''(1)''' Das Jakes–Spektrum des Realteils ist halb so groß wie das resultierende Spektrum ${\it \Phi}_z(f)$: |
:$${\it \Phi}_x(f_{\rm D} = 0) = {\it \Phi}_y(f_{\rm D} = 0) = \frac{{\it \Phi}_z(f_{\rm D} = 0)}{2}= \frac{\sigma^2}{\pi \cdot f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max}} = | :$${\it \Phi}_x(f_{\rm D} = 0) = {\it \Phi}_y(f_{\rm D} = 0) = \frac{{\it \Phi}_z(f_{\rm D} = 0)}{2}= \frac{\sigma^2}{\pi \cdot f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max}} = | ||
\frac{0.5}{\pi \cdot 100\,\,{\rm Hz}} \hspace{0.15cm} \underline{ = 1.59 \cdot 10^{-3}\,\,{\rm Hz^{-1}}} | \frac{0.5}{\pi \cdot 100\,\,{\rm Hz}} \hspace{0.15cm} \underline{ = 1.59 \cdot 10^{-3}\,\,{\rm Hz^{-1}}} | ||
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'''(2)''' Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 2</u>: | '''(2)''' Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 2</u>: | ||
− | *Das Eingangssignal $n(t)$ besitzt ein weißes (konstantes) LDS ${\it \Phi}_n(f_{\rm D})$. | + | *Das Eingangssignal $n(t)$ besitzt ein weißes (konstantes) LDS ${\it \Phi}_n(f_{\rm D})$. |
*Für das LDS am Ausgang gilt dann: | *Für das LDS am Ausgang gilt dann: | ||
:$${\it \Phi}_x(f_{\rm D}) = {\it \Phi}_n(f_{\rm D}) \cdot | H_{\rm DF}(f_{\rm D}|^2 | :$${\it \Phi}_x(f_{\rm D}) = {\it \Phi}_n(f_{\rm D}) \cdot | H_{\rm DF}(f_{\rm D}|^2 | ||
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− | '''(3)''' Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 3</u>. Nur wenn diese Bedingung erfüllt ist, hat das Signal $x(t)$ die gleiche Varianz $\sigma^2$ wie das Rauschsignal $n(t)$. | + | |
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− | *Die beiden Bedingungen nach den Teilaufgaben (2) und (3) beziehen sich nur auf die Betragsfunktion. | + | *Die beiden Bedingungen nach den Teilaufgaben (2) und (3) beziehen sich nur auf die Betragsfunktion. |
*Für die Phase des digitalen Filters gibt es keine Vorschrift. | *Für die Phase des digitalen Filters gibt es keine Vorschrift. | ||
− | *Diese ist frei wählbar. Meist wählt man diese so, dass sich ein minimalphasiges Netzwerk ergibt. | + | *Diese ist frei wählbar. Meist wählt man diese so, dass sich ein minimalphasiges Netzwerk ergibt. |
− | *In diesem Fall hat dann die Impulsantwort $h_{\rm DF}(t)$ die geringst mögliche Ausdehnung. | + | *In diesem Fall hat dann die Impulsantwort $h_{\rm DF}(t)$ die geringst mögliche Ausdehnung. |
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+ | [[Datei:P_ID2125__Mob_A_1_5d.png|right|frame|Approximation des Jakes–Spektrums und der AKF]] | ||
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+ | Die Grafik zeigt das Ergebnis der Approximation. Die roten Kurven wurden simulativ über $100\hspace{0.05cm}000$ Abtastwerte ermittelt. | ||
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− | + | * Das Jakes–Leistungsdichtespektrum (linke Grafik) lässt sich aufgrund des senkrechten Abfalls bei $± f_{\rm D, \ max}$ nur sehr ungenau nachbilden. | |
− | * Das Jakes–Leistungsdichtespektrum (linke Grafik) lässt sich aufgrund des senkrechten Abfalls bei $± f_{\rm D, \ max}$ nur sehr ungenau nachbilden. | + | * Für den Zeitbereich bedeutet dies, dass die AKF sehr viel schneller abfällt, als es die Theorie besagt. |
− | * Für den Zeitbereich bedeutet dies, dass die AKF sehr viel schneller abfällt, als es die Theorie besagt. Für kleine $\Delta t$–Werte ist die Approximation aber sehr gut (rechte Grafik). | + | *Für kleine $\Delta t$–Werte ist die Approximation aber sehr gut (rechte Grafik). |
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Aktuelle Version vom 12. Mai 2020, 14:12 Uhr
Bei einem Mobilfunksystem macht sich der Dopplereffekt auch im Leistungsdichtespektrum der Dopplerfrequenz $f_{\rm D}$ bemerkbar.
Es ergibt sich das so genannte Jakes–Spektrum, das für die maximale Dopplerfrequenz $f_{\rm D, \ max} = 100 \ \rm Hz$ in der Grafik dargestellt ist. ${\it \Phi}_z(f_{\rm D})$ hat nur Anteile innerhalb des Bereichs $± f_{\rm D, \ max}$, wobei gilt:
- $${\it \Phi}_z(f_{\rm D}) = \frac{2 \cdot \sigma^2}{\pi \cdot f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max} \cdot \sqrt { 1 - (f_{\rm D}/f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max})^2 } } \hspace{0.05cm}.$$
Was im Frequenzbereich durch das Leistungsdichtespektrum $\rm (LDS)$ ausgedrückt wird, beschreibt man im Zeitbereich durch die Autokorrelationsfunktion $\rm (AKF)$. Diese ergibt sich aus ${\it \Phi}_z(f_{\rm D})$ durch die Fourierrücktransformation.
Mit der Besselfunktion erster Art und nullter Ordnung $({\rm J}_0)$ erhält man:
- $$\varphi_z ({\rm \Delta}t) = 2 \sigma^2 \cdot {\rm J_0}(2\pi \cdot f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max} \cdot {\rm \Delta}t)\hspace{0.05cm}.$$
Um den Dopplereffekt – und damit eine Relativbewegung zwischen Sender und Empfänger – bei einer Systemsimulation zu berücksichtigen, werden im Rayleigh–Kanalmodell zwei digitale Filter eingefügt, jeweils mit dem Frequenzgang $H_{\rm DF}(f_{\rm D})$.
Die Dimensionierung dieser Filter ist Inhalt dieser Aufgabe.
- Wir beschränken uns hier auf den Zweig zur Generierung des Realteils $x(t)$. Für den Imaginärteil $y(t)$ ergeben sich genau gleiche Verhältnisse.
- Am Eingang des im Rayleigh–Kanalmodell linken digitalen Filters liegt weißes Gaußsches Rauschen $n(t)$ mit der Varianz $\sigma^2 = 0.5$ an.
- Die Realteilkomponente ergibt sich dann gemäß der Faltung zu
- $$x(t) = n(t) \star h_{\rm DF}(t) \hspace{0.05cm}.$$
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Themengebiet Statistische Bindungen innerhalb des Rayleigh–Prozesses.
- Das digitale Filter wird im Kapitel Digitale Filter des Buches „Stochastische Signaltheorie” ausführlich behandelt.
Fragebogen
Musterlösung
- $${\it \Phi}_x(f_{\rm D} = 0) = {\it \Phi}_y(f_{\rm D} = 0) = \frac{{\it \Phi}_z(f_{\rm D} = 0)}{2}= \frac{\sigma^2}{\pi \cdot f_{\rm D, \hspace{0.05cm} max}} = \frac{0.5}{\pi \cdot 100\,\,{\rm Hz}} \hspace{0.15cm} \underline{ = 1.59 \cdot 10^{-3}\,\,{\rm Hz^{-1}}} \hspace{0.05cm}.$$
(2) Richtig ist der Lösungsvorschlag 2:
- Das Eingangssignal $n(t)$ besitzt ein weißes (konstantes) LDS ${\it \Phi}_n(f_{\rm D})$.
- Für das LDS am Ausgang gilt dann:
- $${\it \Phi}_x(f_{\rm D}) = {\it \Phi}_n(f_{\rm D}) \cdot | H_{\rm DF}(f_{\rm D}|^2 \hspace{0.05cm}.$$
(3) Richtig ist der Lösungsvorschlag 3.
- Nur wenn diese Bedingung erfüllt ist, hat das Signal $x(t)$ die gleiche Varianz $\sigma^2$ wie das Rauschsignal $n(t)$.
(4) Richtig ist NEIN:
- Die beiden Bedingungen nach den Teilaufgaben (2) und (3) beziehen sich nur auf die Betragsfunktion.
- Für die Phase des digitalen Filters gibt es keine Vorschrift.
- Diese ist frei wählbar. Meist wählt man diese so, dass sich ein minimalphasiges Netzwerk ergibt.
- In diesem Fall hat dann die Impulsantwort $h_{\rm DF}(t)$ die geringst mögliche Ausdehnung.
Die Grafik zeigt das Ergebnis der Approximation. Die roten Kurven wurden simulativ über $100\hspace{0.05cm}000$ Abtastwerte ermittelt.
Man erkennt:
- Das Jakes–Leistungsdichtespektrum (linke Grafik) lässt sich aufgrund des senkrechten Abfalls bei $± f_{\rm D, \ max}$ nur sehr ungenau nachbilden.
- Für den Zeitbereich bedeutet dies, dass die AKF sehr viel schneller abfällt, als es die Theorie besagt.
- Für kleine $\Delta t$–Werte ist die Approximation aber sehr gut (rechte Grafik).