Aufgaben:Aufgabe 2.15: RS-Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei AWGN: Unterschied zwischen den Versionen
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[[Datei:P_ID2571__KC_A_2_15neu.png|right|frame|Unvollständige Ergebnistabelle]] | [[Datei:P_ID2571__KC_A_2_15neu.png|right|frame|Unvollständige Ergebnistabelle]] | ||
− | Am Beispiel des $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$ mit den Parametern | + | Am Beispiel des $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$ mit den Parametern |
− | * $n = 7$ (Anzahl der Codesymbole) | + | * $n = 7$ $($Anzahl der Codesymbole$)$, |
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+ | * $k =3$ $($Anzahl der Informationssymbole$)$, | ||
− | soll die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit beim [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete#Blockfehlerwahrscheinlichkeit_f.C3.BCr_RSC_und_BDD|Bounded Distance Decoding]] (BDD) gezeigt werden. Die entsprechende Gleichung lautet: | + | * $t = 2$ $($Korrekturfähigkeit$)$ |
− | :$${\rm Pr(Blockfehler)} = | + | |
− | + | ||
+ | soll die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit beim [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete#Blockfehlerwahrscheinlichkeit_f.C3.BCr_RSC_und_BDD|"Bounded Distance Decoding"]] $\rm (BDD)$ gezeigt werden. Die entsprechende Gleichung lautet: | ||
+ | :$${\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) = | ||
\sum_{f = t + 1}^{n} {n \choose f} \cdot {\varepsilon_{\rm S}}^f \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^{n-f} \hspace{0.05cm}.$$ | \sum_{f = t + 1}^{n} {n \choose f} \cdot {\varepsilon_{\rm S}}^f \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^{n-f} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | Die Berechnung erfolgt für den [[Kanalcodierung/Klassifizierung_von_Signalen#AWGN.E2.80.93Kanal_bei_bin.C3.A4rem_Eingang|AWGN–Kanal]], der durch den Parameter $E_{\rm B}/N_0$ gekennzeichnet ist. | + | ⇒ Die Berechnung erfolgt für den [[Kanalcodierung/Klassifizierung_von_Signalen#AWGN.E2.80.93Kanal_bei_bin.C3.A4rem_Eingang|"AWGN–Kanal"]], der durch den Parameter $E_{\rm B}/N_0$ gekennzeichnet ist. |
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− | in das [[Kanalcodierung/Klassifizierung_von_Signalen#Binary_Symmetric_Channel_.E2.80.93_BSC|BSC–Modell]] | + | *Der Quotient $E_{\rm B}/{N_0}$ lässt sich über die Beziehung |
+ | :$$\varepsilon = {\rm Q} \big (\sqrt{{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}/{N_0}} \big ) $$ | ||
+ | :in das [[Kanalcodierung/Klassifizierung_von_Signalen#Binary_Symmetric_Channel_.E2.80.93_BSC|"BSC–Modell"]] überführen, wobei $R$ die Coderate bezeichnet $($hier: $R = 3/7)$ und ${\rm Q}(x)$ das [[Stochastische_Signaltheorie/Gaußverteilte_Zufallsgrößen#.C3.9Cberschreitungswahrscheinlichkeit|"komplementäre Gaußsche Fehlerintegral"]] angibt. | ||
+ | |||
+ | *Da aber beim betrachteten Code die Symbole aus $\rm GF(2^3)$ entstammen, muss das BSC–Modell mit Parameter $\varepsilon$ ebenfalls noch an die Aufgabenstellung adaptiert werden. | ||
+ | |||
+ | *Für die Verfälschungwahrscheinlichkeit des [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete#Blockfehlerwahrscheinlichkeit_f.C3.BCr_RSC_und_BDD|"''m''–BSC–Modells"]] gilt, wobei hier $m = 3$ zu setzen ist (drei Bit pro Codesymbol): | ||
:$$\varepsilon_{\rm S} = 1 - (1 - \varepsilon)^m | :$$\varepsilon_{\rm S} = 1 - (1 - \varepsilon)^m | ||
− | \hspace{0.05cm} | + | \hspace{0.05cm}.$$ |
− | + | ⇒ Für einige $E_{\rm B}/N_0$–Werte sind die Ergebnisse in obiger Tabelle eingetragen. Die beiden gelb hinterlegten Zeilen werden hier kurz erläutert: | |
+ | * Für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 4 \ \rm dB$ ergibt sich $\varepsilon \approx {\rm Q}(1.47) \approx 0.071$ und $\varepsilon_{\rm S} \approx 0.2$. Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit kann hier am einfachsten über das Komplement berechnet werden: | ||
+ | :$${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - \left [ {7 \choose 0} \cdot 0.8^7 + {7 \choose 1} \cdot 0.2 \cdot 0.8^6 + {7 \choose 2} \cdot 0.2^2 \cdot 0.8^5\right ] | ||
+ | \approx 0.148 \hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | Für | + | * Für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 12 \ \rm dB$ erhält man $\varepsilon \approx 1.2 \cdot 10^{-4}$ und $\varepsilon_{\rm S} \approx 3.5 \cdot 10^{-4}$. Mit dieser sehr kleinen Verfälschungswahrscheinlichkeit dominiert der $f = 3$–Term, und man erhält: |
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:$${\rm Pr(Blockfehler)} \approx {7 \choose 3} \cdot (3.5 \cdot 10^{-4})^3 \cdot (1- 3.5 \cdot 10^{-4})^4 | :$${\rm Pr(Blockfehler)} \approx {7 \choose 3} \cdot (3.5 \cdot 10^{-4})^3 \cdot (1- 3.5 \cdot 10^{-4})^4 | ||
\approx 1.63 \cdot 10^{-9} \hspace{0.05cm}.$$ | \approx 1.63 \cdot 10^{-9} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | + | ⇒ Sie sollen für die rot hinterlegten Zeilen $(10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 5 \ \rm dB, \ 8 \ dB$, $10 \ \rm dB)$ die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten berechnen. | |
+ | :*Die blau hinterlegten Zeilen zeigen einige Ergebnisse der [[Aufgaben:Aufgabe_2.15Z:_Nochmals_RS-Blockfehlerwahrscheinlichkeit|"Aufgabe 2.15Z"]]. Dort wird ${\rm Pr}(\underline{v} ≠ \underline{u})$ für $\varepsilon_{\rm S} = 10\%, \ 1\%$ $0.1\%$ berechnet. | ||
+ | |||
+ | :*In den Teilaufgaben '''(4)''' und '''(5)''' sollen Sie den Zusammenhang zwischen den Größen $\varepsilon_{\rm S}$ und $E_{\rm B}/N_0$ herstellen und somit die obige Tabelle vervollständigen. | ||
+ | |||
− | |||
− | + | ||
− | * Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete| Fehlerwahrscheinlichkeit und Anwendungsgebiete]]. | + | |
− | * Wir | + | <u>Hinweise:</u> |
− | + | * Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete| "Fehlerwahrscheinlichkeit und Anwendungsgebiete"]]. | |
− | + | ||
+ | * Wir verweisen Sie hier auf die beiden interaktiven HTML5/JavaScript– Applets | ||
+ | :*[[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen|"Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen"]] und | ||
+ | :*[[Applets:Binomial-_und_Poissonverteilung_(Applet)|"Binomial- und Poissonverteilung"]]. | ||
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===Fragebogen=== | ===Fragebogen=== | ||
<quiz display=simple> | <quiz display=simple> | ||
− | { | + | {Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \hspace{0.15cm}\underline{= 5 \ \rm dB}$? |
− | |type=" | + | |type="{}"} |
− | + | ${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ ${ 6.66 3% } $\ \cdot 10^{-2}$ | |
− | - | ||
− | { | + | {Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \hspace{0.15cm}\underline{= 8 \ \rm dB}$? |
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
− | $ | + | ${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ ${ 8.63 3% } $\ \cdot 10^{-4}$ |
+ | |||
+ | {Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.15cm}\underline{ = 10 \ \rm dB}$? | ||
+ | |type="{}"} | ||
+ | ${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ ${ 4.3 3% } $\ \cdot 10^{-6}$ | ||
+ | |||
+ | {Wie hängen $\varepsilon_{\rm S} = 0.1$ mit $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}$ zusammen? <u>Hinweis:</u> Verwenden Sie das angegebene Applet zur Berechnung von ${\rm Q}(x)$. | ||
+ | |type="{}"} | ||
+ | $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-1} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ ${ 5.87 3% } $\ \rm dB$ | ||
+ | |||
+ | {Ermitteln Sie auch die $E_{\rm B}/N_0$–Werte $($in $\rm dB)$ für $\varepsilon_{\rm S} = 0.01$ und $\varepsilon_{\rm S} = 0.001$. Vervollständigen Sie die Tabelle. | ||
+ | |type="{}"} | ||
+ | $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $ { 9.32 3% } $\ \rm dB$ | ||
+ | $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $ { 11.3 3% } $\ \rm dB$ | ||
</quiz> | </quiz> | ||
===Musterlösung=== | ===Musterlösung=== | ||
{{ML-Kopf}} | {{ML-Kopf}} | ||
− | '''(1)''' | + | '''(1)''' Aus der Tabelle auf der Angabenseite kann der BSC–Parameter $\varepsilon = 0.0505$ abgelesen werden. |
− | '''(2)''' | + | *Damit erhält man für die Symbolverfälschungswahrscheinlichkeit $\varepsilon_{\rm S}$ mit $m = 3$: |
− | '''(3)''' | + | :$$1 - \varepsilon_{\rm S} = (1 - 0.0505)^3 \approx 0.856 |
− | '''(4)''' | + | \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} |
− | '''(5)''' | + | \varepsilon_{\rm S} \approx 0.144 |
− | {{ | + | \hspace{0.05cm}.$$ |
+ | |||
+ | *Der schnellste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über die Formel | ||
+ | :$${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr}(f=0) - {\rm Pr}(f=1) - {\rm Pr}(f=2) = 1 - 1 \cdot 0.856^7 - | ||
+ | 7 \cdot 0.144^1 \cdot 0.856^6 - 21 \cdot 0.144^2 \cdot 0.856^5$$ | ||
+ | :$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) =1 - 0.3368 - 0.3965 - 0.2001 \hspace{0.15cm} \underline{=0.0666} | ||
+ | \hspace{0.05cm}.$$ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | '''(2)''' Nach gleichem Rechengang wie in Teilaufgabe '''(1)''' ergibt sich mit $\varepsilon_{\rm S} \approx 0.03 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.97$: | ||
+ | :$${\rm Pr(Blockfehler)} | ||
+ | \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 1 \cdot 0.97^7 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} | ||
+ | 7 \cdot 0.03^1 \cdot 0.97^6 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 21 \cdot 0.03^2 \cdot 0.97^5 =1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.8080 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.1749\hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.0162= 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.9991 = 9 \cdot 10^{-4} | ||
+ | \hspace{0.05cm}.$$ | ||
+ | |||
+ | *Man sieht, dass hier die Differenz zwischen zwei fast gleich großen Zahlen gebildet werden muss, so dass das Ergebnis mit einem Fehler behaftet sein könnte. | ||
+ | |||
+ | *Deshalb berechnen wir noch folgende Größen: | ||
+ | :$${\rm Pr}(f=3) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} | ||
+ | {7 \choose 3} \cdot \varepsilon_{\rm S}^3 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^4 = 35 \cdot 0.03^3 \cdot 0.97^4 = 8.366 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$ | ||
+ | :$${\rm Pr}(f=4) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} | ||
+ | {7 \choose 4} \cdot \varepsilon_{\rm S}^4 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^3 = 35 \cdot 0.03^4 \cdot 0.97^3 = 0.259 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$ | ||
+ | :$${\rm Pr}(f=5) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} | ||
+ | {7 \choose 5} \cdot \varepsilon_{\rm S}^5 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^2 = 21 \cdot 0.03^5 \cdot 0.97^2 = 0.005 \cdot 10^{-4}$$ | ||
+ | :$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) + {\rm Pr}(f=4) + {\rm Pr}(f=5) \hspace{0.15cm} \underline{=8.63 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
+ | |||
+ | *Auf die Terme für $f = 6$ und $f = 7$ kann hier verzichtet werden. Sie liefern keinen relevanten Beitrag. | ||
+ | |||
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+ | '''(3)''' Hier ist bereits $\varepsilon_{\rm S} = 0.005 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.995$ in der Tabelle vorgegeben. | ||
+ | *Der (weitaus) dominierende Term bei der Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist ${\rm Pr}(f = 3)$: | ||
+ | :$${\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) = {7 \choose 3} \cdot 0.005^3 \cdot 0.995^4 | ||
+ | \hspace{0.15cm} \underline{\approx 4.3 \cdot 10^{-6}} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | '''(4)''' Für den BSC–Parameter $\varepsilon$ gilt mit $\varepsilon_{\rm S} = 0.1$: | ||
+ | :$$\varepsilon = 1 -(1 - \varepsilon_{\rm S})^{1/3} = 1 - 0.9^{1/3} \approx 0.0345 | ||
+ | \hspace{0.05cm}.$$ | ||
+ | |||
+ | *Der Zusammenhang zwischen $\varepsilon$ und $E_{\rm B}/N_0$ lautet: | ||
+ | :$$\varepsilon = {\rm Q}(x)\hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} x = \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
+ | |||
+ | *Die Inverse $x = {\rm Q}^{-1}(0.0345)$ ergibt sich mit dem Applet [[Applets:QFunction|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]] zu $x = 1.82$. Damit erhält man weiter: | ||
+ | :$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{1.82^2}{2R \cdot 3/7} \approx 3.864 | ||
+ | \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} | ||
+ | 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) | ||
+ | \hspace{0.15cm} \underline{\approx 5.87 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}. $$ | ||
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+ | '''(5)''' Nach gleicher Rechnung erhält man | ||
+ | * für $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-2} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 2.71$ | ||
+ | :$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{2.71^2}{2R \cdot 3/7} \approx 8.568 | ||
+ | \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} | ||
+ | 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) | ||
+ | \hspace{0.15cm} \underline{\approx 9.32 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}, $$ | ||
+ | |||
+ | * für $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-3} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 3.4$: | ||
+ | :$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{3.4^2}{2R \cdot 3/7} \approx 13.487 | ||
+ | \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} | ||
+ | 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) | ||
+ | \hspace{0.15cm} \underline{\approx 11.3 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}. $$ | ||
+ | |||
+ | [[Datei:P_ID2572__KC_A_2_15e_neu.png|right|frame|Ergebnisse zur $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$–Decodierung]] | ||
+ | |||
+ | Die Grafik zeigt | ||
+ | *den Verlauf der Blockfehlerwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}$ | ||
+ | |||
+ | *sowie die vollständig ausgefüllte Ergebnistabelle. | ||
+ | |||
+ | Man erkennt das deutlich ungünstigere (asymptotische) Verhalten dieses (grünen) Codes $\rm RSC \, (7, \, 5, \, 3)_8$ gegenüber dem (roten) Vergleichscode $\rm RSC \, (255, \, 223, \, 33)_8$: | ||
+ | # Für Abszissenwerte kleiner als $10 \ \rm dB$ ergibt sich sogar ein schlechteres Ergebnis als ohne Codierung. | ||
+ | # Deshalb soll hier nochmals darauf hingewiesen werden, dass dieser $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$ wenig praktische Bedeutung hat. | ||
+ | # Er wurde für diese Aufgabe nur deshalb ausgewählt, um mit vertretbarem Aufwand die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei "Bounded Distance Decoding" $\rm (BDD)$ demonstrieren zu können. | ||
+ | {{ML-Fuß}} | ||
− | [[Category:Aufgaben zu Kanalcodierung|^2.6 Fehlerwahrscheinlichkeit | + | [[Category:Aufgaben zu Kanalcodierung|^2.6 RSC–Fehlerwahrscheinlichkeit^]] |
Aktuelle Version vom 1. November 2022, 17:15 Uhr
Am Beispiel des $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$ mit den Parametern
- $n = 7$ $($Anzahl der Codesymbole$)$,
- $k =3$ $($Anzahl der Informationssymbole$)$,
- $t = 2$ $($Korrekturfähigkeit$)$
soll die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit beim "Bounded Distance Decoding" $\rm (BDD)$ gezeigt werden. Die entsprechende Gleichung lautet:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) = \sum_{f = t + 1}^{n} {n \choose f} \cdot {\varepsilon_{\rm S}}^f \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^{n-f} \hspace{0.05cm}.$$
⇒ Die Berechnung erfolgt für den "AWGN–Kanal", der durch den Parameter $E_{\rm B}/N_0$ gekennzeichnet ist.
- Der Quotient $E_{\rm B}/{N_0}$ lässt sich über die Beziehung
- $$\varepsilon = {\rm Q} \big (\sqrt{{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}/{N_0}} \big ) $$
- in das "BSC–Modell" überführen, wobei $R$ die Coderate bezeichnet $($hier: $R = 3/7)$ und ${\rm Q}(x)$ das "komplementäre Gaußsche Fehlerintegral" angibt.
- Da aber beim betrachteten Code die Symbole aus $\rm GF(2^3)$ entstammen, muss das BSC–Modell mit Parameter $\varepsilon$ ebenfalls noch an die Aufgabenstellung adaptiert werden.
- Für die Verfälschungwahrscheinlichkeit des "m–BSC–Modells" gilt, wobei hier $m = 3$ zu setzen ist (drei Bit pro Codesymbol):
- $$\varepsilon_{\rm S} = 1 - (1 - \varepsilon)^m \hspace{0.05cm}.$$
⇒ Für einige $E_{\rm B}/N_0$–Werte sind die Ergebnisse in obiger Tabelle eingetragen. Die beiden gelb hinterlegten Zeilen werden hier kurz erläutert:
- Für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 4 \ \rm dB$ ergibt sich $\varepsilon \approx {\rm Q}(1.47) \approx 0.071$ und $\varepsilon_{\rm S} \approx 0.2$. Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit kann hier am einfachsten über das Komplement berechnet werden:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - \left [ {7 \choose 0} \cdot 0.8^7 + {7 \choose 1} \cdot 0.2 \cdot 0.8^6 + {7 \choose 2} \cdot 0.2^2 \cdot 0.8^5\right ] \approx 0.148 \hspace{0.05cm}.$$
- Für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 12 \ \rm dB$ erhält man $\varepsilon \approx 1.2 \cdot 10^{-4}$ und $\varepsilon_{\rm S} \approx 3.5 \cdot 10^{-4}$. Mit dieser sehr kleinen Verfälschungswahrscheinlichkeit dominiert der $f = 3$–Term, und man erhält:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} \approx {7 \choose 3} \cdot (3.5 \cdot 10^{-4})^3 \cdot (1- 3.5 \cdot 10^{-4})^4 \approx 1.63 \cdot 10^{-9} \hspace{0.05cm}.$$
⇒ Sie sollen für die rot hinterlegten Zeilen $(10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 5 \ \rm dB, \ 8 \ dB$, $10 \ \rm dB)$ die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten berechnen.
- Die blau hinterlegten Zeilen zeigen einige Ergebnisse der "Aufgabe 2.15Z". Dort wird ${\rm Pr}(\underline{v} ≠ \underline{u})$ für $\varepsilon_{\rm S} = 10\%, \ 1\%$ $0.1\%$ berechnet.
- In den Teilaufgaben (4) und (5) sollen Sie den Zusammenhang zwischen den Größen $\varepsilon_{\rm S}$ und $E_{\rm B}/N_0$ herstellen und somit die obige Tabelle vervollständigen.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel "Fehlerwahrscheinlichkeit und Anwendungsgebiete".
- Wir verweisen Sie hier auf die beiden interaktiven HTML5/JavaScript– Applets
Fragebogen
Musterlösung
- Damit erhält man für die Symbolverfälschungswahrscheinlichkeit $\varepsilon_{\rm S}$ mit $m = 3$:
- $$1 - \varepsilon_{\rm S} = (1 - 0.0505)^3 \approx 0.856 \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} \varepsilon_{\rm S} \approx 0.144 \hspace{0.05cm}.$$
- Der schnellste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über die Formel
- $${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr}(f=0) - {\rm Pr}(f=1) - {\rm Pr}(f=2) = 1 - 1 \cdot 0.856^7 - 7 \cdot 0.144^1 \cdot 0.856^6 - 21 \cdot 0.144^2 \cdot 0.856^5$$
- $$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) =1 - 0.3368 - 0.3965 - 0.2001 \hspace{0.15cm} \underline{=0.0666} \hspace{0.05cm}.$$
(2) Nach gleichem Rechengang wie in Teilaufgabe (1) ergibt sich mit $\varepsilon_{\rm S} \approx 0.03 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.97$:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 1 \cdot 0.97^7 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 7 \cdot 0.03^1 \cdot 0.97^6 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 21 \cdot 0.03^2 \cdot 0.97^5 =1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.8080 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.1749\hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.0162= 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.9991 = 9 \cdot 10^{-4} \hspace{0.05cm}.$$
- Man sieht, dass hier die Differenz zwischen zwei fast gleich großen Zahlen gebildet werden muss, so dass das Ergebnis mit einem Fehler behaftet sein könnte.
- Deshalb berechnen wir noch folgende Größen:
- $${\rm Pr}(f=3) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 3} \cdot \varepsilon_{\rm S}^3 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^4 = 35 \cdot 0.03^3 \cdot 0.97^4 = 8.366 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$
- $${\rm Pr}(f=4) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 4} \cdot \varepsilon_{\rm S}^4 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^3 = 35 \cdot 0.03^4 \cdot 0.97^3 = 0.259 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$
- $${\rm Pr}(f=5) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 5} \cdot \varepsilon_{\rm S}^5 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^2 = 21 \cdot 0.03^5 \cdot 0.97^2 = 0.005 \cdot 10^{-4}$$
- $$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) + {\rm Pr}(f=4) + {\rm Pr}(f=5) \hspace{0.15cm} \underline{=8.63 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm}.$$
- Auf die Terme für $f = 6$ und $f = 7$ kann hier verzichtet werden. Sie liefern keinen relevanten Beitrag.
(3) Hier ist bereits $\varepsilon_{\rm S} = 0.005 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.995$ in der Tabelle vorgegeben.
- Der (weitaus) dominierende Term bei der Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist ${\rm Pr}(f = 3)$:
- $${\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) = {7 \choose 3} \cdot 0.005^3 \cdot 0.995^4 \hspace{0.15cm} \underline{\approx 4.3 \cdot 10^{-6}} \hspace{0.05cm}.$$
(4) Für den BSC–Parameter $\varepsilon$ gilt mit $\varepsilon_{\rm S} = 0.1$:
- $$\varepsilon = 1 -(1 - \varepsilon_{\rm S})^{1/3} = 1 - 0.9^{1/3} \approx 0.0345 \hspace{0.05cm}.$$
- Der Zusammenhang zwischen $\varepsilon$ und $E_{\rm B}/N_0$ lautet:
- $$\varepsilon = {\rm Q}(x)\hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} x = \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.05cm}.$$
- Die Inverse $x = {\rm Q}^{-1}(0.0345)$ ergibt sich mit dem Applet Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen zu $x = 1.82$. Damit erhält man weiter:
- $$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{1.82^2}{2R \cdot 3/7} \approx 3.864 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 5.87 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}. $$
(5) Nach gleicher Rechnung erhält man
- für $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-2} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 2.71$
- $$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{2.71^2}{2R \cdot 3/7} \approx 8.568 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 9.32 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}, $$
- für $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-3} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 3.4$:
- $$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{3.4^2}{2R \cdot 3/7} \approx 13.487 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 11.3 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}. $$
Die Grafik zeigt
- den Verlauf der Blockfehlerwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}$
- sowie die vollständig ausgefüllte Ergebnistabelle.
Man erkennt das deutlich ungünstigere (asymptotische) Verhalten dieses (grünen) Codes $\rm RSC \, (7, \, 5, \, 3)_8$ gegenüber dem (roten) Vergleichscode $\rm RSC \, (255, \, 223, \, 33)_8$:
- Für Abszissenwerte kleiner als $10 \ \rm dB$ ergibt sich sogar ein schlechteres Ergebnis als ohne Codierung.
- Deshalb soll hier nochmals darauf hingewiesen werden, dass dieser $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$ wenig praktische Bedeutung hat.
- Er wurde für diese Aufgabe nur deshalb ausgewählt, um mit vertretbarem Aufwand die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei "Bounded Distance Decoding" $\rm (BDD)$ demonstrieren zu können.