Applets:Kohärentes und inkohärentes On-Off-Keying: Unterschied zwischen den Versionen

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{{LntAppletLinkDeEn|on-off-keying|on-off-keying_en}}
[https://en.lntwww.de/Applets:Impulses_and_Spectra '''English Version''']
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==Programmbeschreibung==
 
==Programmbeschreibung==
 
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Dargestellt werden impulsförmige symmetrische Zeitsignale &nbsp; &rArr; &nbsp; &bdquo;Impulse&rdquo;&nbsp; $x(t)$&nbsp; und die dazugehörigen Spektralfunktionen&nbsp; $X(f)$, nämlich
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Betrachtet wird die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; $p_{\rm S}$&nbsp; von On&ndash;Off&ndash;Keying bei weißem Rauschen, gekennzeichnet durch die Streuung&nbsp; $\sigma_{\rm AWGN}$,&nbsp; und zwar sowohl bei kohärenter Demodulation als auch bei inkohärenter Demodulation.&nbsp; Dargestellt werden für beide Fälle die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen des Empfangssignals für die möglichen Sendesymbole&nbsp; $s_0$&nbsp; und&nbsp; $s_1 \equiv 0$.&nbsp;  
*Gaußimpuls&nbsp; (englisch:&nbsp; ''Gaussian pulse''),
+
*Im kohärenten Fall ergeben sich zwei Gaußfunktionen um&nbsp; $s_0$&nbsp; und&nbsp; $s_1$.
*Rechteckimpuls&nbsp; (englisch:&nbsp; ''Rectangular pulse''),
+
*Im inkohärenten Fall gibt es eine Rayleigh&ndash;WDF für das Symbol&nbsp; $s_1 = 0$&nbsp; und eine Rice&ndash;WDF für&nbsp; $s_0 \ne 0$,&nbsp; deren Form auch vom Eingabeparameter&nbsp; $C_{\rm Rice}$&nbsp; abhängt.
*Dreieckimpuls&nbsp; (englisch:&nbsp; ''Triangular pulse''),
 
*Trapezimpuls&nbsp; (englisch:&nbsp; ''Trapezoidal pulse''),
 
*Cosinus&ndash;Rolloff&ndash;Impuls&nbsp; (englisch:&nbsp; ''Cosine-rolloff pulse'').
 
  
  
Weiter ist zu beachten:
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Als Zahlenwerte ausgegeben werden die Verbundwahrscheinlichkeiten&nbsp; ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1})$ &nbsp; &rArr; &nbsp; (ausgefüllte blaue Fläche in der WDF&ndash;Grafik)&nbsp; und&nbsp; ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0})$ &nbsp; &rArr; &nbsp; (rote Fläche) sowie als Endergebnis&nbsp; $p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r} \ne \boldsymbol{s})= {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) + {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}).$&nbsp;  
* Die Funktionen&nbsp; $x(t)$&nbsp; bzw.&nbsp; $X(f)$&nbsp; werden für bis zu zwei Parametersätzen in jeweils einem Diagramm dargestellt.
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*Alle diese Größen hängen auch von der Entscheiderschwelle&nbsp; $G$&nbsp; ab, dessen jeweils optimaler Wert ebenfalls ermittelt wird.
* Die roten Kurven und Zahlenangaben gelten für den linken Parametersatz, die blauen für den rechten Parametersatz.
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*Außerdem zeigt das Applet, welchen Fehler man macht, wenn man die im allgemeinen kompliziertere Rice&ndash;WDF durch die bestmögliche Gauß&ndash;WDF approximiert. 
* Die Abszissen&nbsp; $t$&nbsp; (Zeit) und&nbsp; $f$&nbsp; (Frequenz) sowie die Ordinaten&nbsp; $x(t)$&nbsp; (Signalwerte) bzw.&nbsp; $X(f)$&nbsp; (Spektralwerte) sind jeweils normiert.  
 
 
 
  
 
==Theoretischer Hintergrund==
 
==Theoretischer Hintergrund==
 
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===Zusammenhang $x(t)\Leftrightarrow X(f)$===
+
===On&ndash;Off&ndash;Keying mit kohärenter Demodulation===
*Der Zusammenhang zwischen der Zeitfunktion&nbsp; $x(t)$&nbsp; und dem Spektrum&nbsp; $X(f)$&nbsp; ist durch das&nbsp; [[Signaldarstellung/Fouriertransformation_und_-rücktransformation#Das_erste_Fourierintegral|erste Fourierintegral]]&nbsp; gegeben:
 
:$$X(f)={\rm FT} [x(t)] = \int_{-\infty}^{+\infty}x(t)\cdot {\rm e}^{-{\rm j}2\pi f t}\hspace{0.15cm} {\rm d}t\hspace{1cm}
 
\rm FT\hspace{-0.1cm}: \ Fouriertransformation.$$
 
  
*Um aus der Spektralfunktion&nbsp; $X(f)$&nbsp; die Zeitfunktion&nbsp; $x(t)$&nbsp; berechnen zu können, benötigt man das&nbsp; [[Signaldarstellung/Fouriertransformation_und_-rücktransformation#Das_zweite_Fourierintegral|zweite Fourierintegral]]:
+
Das einfachste digitale Modulationsverfahren ist&nbsp; <i>On&ndash;Off&ndash;Keying</i>&nbsp; $\rm (OOK)$.&nbsp; Dieses Verfahren wird teilweise auch als <i>Amplitude Shift Keying</i>&nbsp; $\rm (2&ndash;ASK)$&nbsp; bezeichnet und kann im äquivalenten Tiefpassbereich wie folgt charakterisiert werden:
:$$x(t)={\rm IFT} [X(f)] = \int_{-\infty}^{+\infty}X(f)\cdot {\rm e}^{+{\rm j}2\pi f t}\hspace{0.15cm} {\rm d}f\hspace{1cm}
 
{\rm IFT}\hspace{-0.1cm}: \rm  Inverse \ Fouriertransformation.$$
 
  
*In allen Beispielen verwenden wir reelle und gerade Funktionen.&nbsp; Somit gilt:
+
[[Datei:P ID2054 Dig T 4 4 S3 version1.png|right|frame|Signalraumkonstellationen für On–Off–Keying|class=fit]]
:$$x(t)=\int_{-\infty}^{+\infty}X(f)\cdot \cos(2\pi ft) \hspace{0.15cm} {\rm d}f \ \ \circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\ \ \ X(f)=\int_{-\infty}^{+\infty}x(t)\cdot \cos(2\pi ft) \hspace{0.15cm} {\rm d}t .$$
 
*$x(t)$&nbsp; und&nbsp; $X(f)$&nbsp; haben unterschiedliche Einheiten, beispielsweise&nbsp; $x(t)$&nbsp; in&nbsp; $\rm V$,&nbsp; $X(f)$&nbsp; in&nbsp; $\rm V/Hz$.
 
*Der Zusammenhang zwischen diesem Modul und dem ähnlich aufgebauten Applet&nbsp; [[Applets:Frequenzgang_und_Impulsantwort|Frequenzgang & Impulsantwort]]&nbsp; basiert auf dem&nbsp; [[Signaldarstellung/Gesetzmäßigkeiten_der_Fouriertransformation#Vertauschungssatz|Vertauschungssatz]].
 
*Alle Zeiten sind auf eine Zeit&nbsp; $T$&nbsp; normiert und alle Frequenzen auf&nbsp; $1/T$ &nbsp; &rArr; &nbsp; die Spektralwerte&nbsp; $X(f)$&nbsp; müssen noch mit der Normierungszeit&nbsp; $T$&nbsp; multipliziert werden.
 
  
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$\rm OOK$&nbsp; ist ein binäres und eindimensionales Modulationsverfahren, zum Beispiel  mit&nbsp; $s_{1} \equiv 0$&nbsp; und
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*$\boldsymbol{s}_{0} = \{s_0,\  0\}$&nbsp; (bei Cosinus&ndash;Träger,&nbsp; linke Grafik)&nbsp; bzw. 
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*$\boldsymbol{s}_{0} = \{0,\ -s_0\}$&nbsp; (bei Sinus&ndash;Träger,&nbsp; rechte Grafik).
  
{{GraueBox|TEXT= 
 
$\text{Beispiel:}$ &nbsp; Stellt man einen Rechteckimpuls mit Amplitude&nbsp; $A_1 = 1$&nbsp; und äquivalenter Impulsdauer&nbsp; $\Delta t_1 = 1$&nbsp; ein, so ist&nbsp; $x_1(t)$&nbsp; im Bereich&nbsp; $-0.5 < t < +0.5$&nbsp; gleich Eins und außerhalb dieses Bereichs gleich Null.&nbsp; Die Spektralfunktion&nbsp; $X_1(f)$&nbsp; verläuft&nbsp; $\rm si$&ndash;förmig mit&nbsp; $X_1(f= 0) = 1$&nbsp; und der ersten Nullstelle bei&nbsp; $f=1$.
 
  
*Soll mit dieser Einstellung ein Rechteckimpuls mit&nbsp; $A = K = 3 \ \rm V$&nbsp; und&nbsp; $\Delta t = T = 2 \ \rm ms$&nbsp; nachgebildet werden, dann sind alle Signalwerte mit&nbsp; $K = 3 \ \rm V$&nbsp; und alle Spektralwerte mit&nbsp; $K \cdot T = 0.006 \ \rm V/Hz$&nbsp; zu multiplizieren.  
+
Bei kohärenter Demodulation ist die Signalraumkonstellation des Empfangssignals gleich der des Sendesignals und besteht wieder aus den zwei Punkten&nbsp; $\boldsymbol{r}_0=\boldsymbol{s}_0$&nbsp; und&nbsp; $\boldsymbol{r}_1=\boldsymbol{s}_1$.&nbsp; In diesem Fall  ist das AWGN&ndash;Rauschen eindimensional mit der Varianz&nbsp; $\sigma_{\rm AWGN}^2$&nbsp; anzusetzen und man erhält&nbsp; entsprechend dem&nbsp; [[Digitalsignalübertragung/Approximation_der_Fehlerwahrscheinlichkeit#Fehlerwahrscheinlichkeit_bei_gleichwahrscheinlichen_Symbolen| Theorieteil]]&nbsp; für die&nbsp; '''Symbolfehlerwahrscheinlichkeit'''&nbsp; $p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s})$:
*Der maximale Spektralwert ist dann&nbsp; $X(f= 0) = 0.006 \ \rm V/Hz$&nbsp; und die erste Nullstelle liegt bei&nbsp; $f=1/T = 0.5 \ \rm kHz$.}}
+
:$$p_{\rm S} =  {\rm Q} \left ( \frac{s_0/2}{\sigma_{\rm AWGN}}\right )
 +
= {\rm Q} \left ( \sqrt{ {E_{\rm S}}/{N_0}}\right ) \hspace{0.05cm}. $$
 +
Hierzu ist anzumerken:
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*Die Funktion&nbsp; ${\rm Q}(x)$&nbsp; nennt man das &bdquo;Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral&rdquo;.&nbsp; Der Link weist auf das Applet&nbsp;  [[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]].
 +
*Obige Gleichung gilt für gleichwahrscheinliche Symbole mit der Entscheiderschwelle&nbsp; $G$&nbsp; in der Mitte zwischen&nbsp; $\boldsymbol{r}_0$&nbsp; und&nbsp; $\boldsymbol{r}_1$.<br>
 +
*Der Abstand der beiden Signalpunkte von der Entscheiderschwelle&nbsp; $G$&nbsp; beträgt somit jeweils&nbsp; $\Delta G = s_0/2$&nbsp; $($Zähler im Argument der ersten&nbsp; $\rm Q$&ndash;Funktion$)$.  
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*$E_{\rm S}=s_0^2/2 \cdot T$&nbsp; bezeichnet für diesen Fall die &bdquo;mittlere Energie pro Symbol&rdquo; und&nbsp; $N_0=2T \cdot \sigma_{\rm AWGN}^2$&nbsp; die (einseitige) AWGN&ndash;Rauschleistungsdichte.  
 +
 
  
  
===Gaußimpuls &nbsp; $\Rightarrow$ &nbsp; Gaussian Pulse ===
+
[[Datei:Applet_Bild3.png|right|frame| $p_{\rm S}$&ndash;Berechnung für  kohärente Demodulation]]
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{{GraueBox|TEXT=   
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$\text{Beispiel 1:}$&nbsp; Es gelte &nbsp;$\sigma_{\rm AWGN}= 0.8$&nbsp; und&nbsp; $s_{0} = 2$,&nbsp; &rArr; &nbsp; $G=1$.&nbsp; Alle diese Werte seien auf den Wert&nbsp; $1\hspace{0.05cm} {\rm V}$&nbsp; normiert.
  
*Die Zeitfunktion des Gaußimpulses mit der Höhe&nbsp; $K$&nbsp; und der (äquivalenten) Dauer&nbsp; $\Delta t$&nbsp; lautet:
+
Die Grafik zeigt zwei &bdquo;halbe Gaußfunktionen&rdquo; um&nbsp; $s_1=0$&nbsp; (blaue Kurve) und&nbsp; $s_0=2$&nbsp; (rote Kurve) sowie den Schwellenwert&nbsp; $G$.&nbsp; Die schraffierten Flächen markieren die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit.    
:$$x(t)=K\cdot {\rm e}^{-\pi\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}(t/\Delta t)^2}.$$
 
*Die äquivalente Zeitdauer&nbsp; $\Delta t$&nbsp; ergibt sich aus dem flächengleichen Rechteck.
 
*Der Wert bei&nbsp; $t = \Delta t/2$&nbsp; ist um den Faktor&nbsp; $0.456$&nbsp; kleiner als der Wert bei&nbsp; $t=0$.
 
*Für die Spektralfunktion erhält man gemäß der Fouriertransformation:
 
:$$X(f)=K\cdot \Delta t \cdot {\rm e}^{-\pi(f\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \Delta t)^2} .$$
 
*Je kleiner die äquivalente Zeitdauer&nbsp; $\Delta t$&nbsp; ist, um so breiter und niedriger ist das Spektrum &nbsp; &rArr; &nbsp;  [[Signaldarstellung/Gesetzmäßigkeiten_der_Fouriertransformation#Reziprozit.C3.A4tsgesetz_von_Zeitdauer_und_Bandbreite|Reziprozitätsgesetz von Bandbreite und Impulsdauer]].
 
*Sowohl&nbsp; $x(t)$&nbsp; als auch&nbsp; $X(f)$&nbsp; sind zu keinem&nbsp; $f$&ndash; &nbsp;bzw.&nbsp; $t$&ndash;Wert exakt gleich Null.
 
*Für praktische Anwendungen kann der Gaußimpuls jedoch  in Zeit und Frequenz als begrenzt angenommen werden.&nbsp; Zum Beispiel ist&nbsp; $x(t)$&nbsp; bereits bei&nbsp; $t=1.5 \Delta t$&nbsp; auf weniger als&nbsp; $0.1\% $&nbsp; des Maximums abgefallen.
 
  
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*Nach der ersten Gleichung gilt mit&nbsp; $\Delta G = s_{0} -G= G-s_1 = 1$: &nbsp;
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:$$p_{\rm S} =  {\rm Q} ( 1/0.8 )=  {\rm Q} ( 1.25 )\approx 10.56 \%.$$
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*Ebenso liefert die zweite Gleichung:&nbsp; $E_{\rm S}/{N_0} = 1/4 \cdot s_0^2/\sigma_{\rm AWGN}^2 = 1.5615$:
 +
:$$p_{\rm S} =  {\rm Q} (\sqrt{1.5615} )\approx 10.56 \%.$$
  
===Rechteckimpuls  &nbsp; $\Rightarrow$ &nbsp;  Rectangular  Pulse  ===
 
*Die Zeitfunktion des Rechteckimpulses mit der Höhe&nbsp; $K$&nbsp; und der (äquivalenten) Dauer&nbsp; $\Delta t$&nbsp; lautet:
 
  
:$$x(t) = \left\{ \begin{array}{l} \hspace{0.25cm}K  \\  K /2 \\ \hspace{0.25cm} 0 \\  \end{array} \right.\quad \quad \begin{array}{*{20}c}  {\rm{f\ddot{u}r}}  \\  {\rm{f\ddot{u}r}} \\  {\rm{f\ddot{u}r}}  \\ \end{array}\begin{array}{*{20}c}  {\left| \hspace{0.05cm} t\hspace{0.05cm} \right| < T/2,} \\  {\left| \hspace{0.05cm}t\hspace{0.05cm} \right| = T/2,}  \\  {\left|\hspace{0.05cm} t \hspace{0.05cm} \right| > T/2.}  \\ \end{array}$$
+
Aufgrund der Symmetrie ist der Schwellenwert&nbsp; $G=1$&nbsp; optimal.&nbsp; In diesem Fall sind die rote und die blaue schraffierte Fläche gleich groß &nbsp; &rArr; &nbsp; die Symbole&nbsp; $\boldsymbol{s}_{0}$&nbsp; und&nbsp; $\boldsymbol{s}_{1}$&nbsp; werden in gleicher Weise verfälscht.    
  
*Der&nbsp; $\pm \Delta t/2$&ndash;Wert liegt mittig zwischen links- und rechtsseitigem Grenzwert.
+
Mit&nbsp; $G\ne 1$&nbsp; ergibt sich eine größere Verfälschungswahrscheinlichkeit.&nbsp; Beispielsweise ergibt sich mit&nbsp;  $G=0.6$:
*Für die Spektralfunktion erhält man entsprechend den Gesetzmäßigkeiten der Fouriertransformation (1. Fourierintegral):
+
:$$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) =    {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1})
:$$X(f)=K\cdot \Delta t \cdot {\rm si}(\pi\cdot \Delta t \cdot f) \quad \text{mit} \ {\rm si}(x)=\frac{\sin(x)}{x}.$$
+
+  {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0})= 1/2 \cdot {\rm Q} ( 0.75)+ 1/2 \cdot {\rm Q} ( 1.75)\approx 13.33\% .$$
*Der Spektralwert bei&nbsp; $f=0$&nbsp; ist gleich der Rechteckfläche der Zeitfunktion.
 
*Die Spektralfunktion besitzt Nullstellen in äquidistanten Abständen&nbsp; $1/\Delta t$.
 
*Das Integral über der Spektralfunktion&nbsp; $X(f)$&nbsp; ist gleich dem Signalwert zum Zeitpunkt&nbsp; $t=0$, also der Impulshöhe&nbsp; $K$.
 
  
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Hier ist die Verfälschungswahrscheinlichkeit für das Symbol&nbsp; $\boldsymbol{s}_{1}$ &nbsp; &rArr; &nbsp; blaue gefüllte Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 11.33\%$&nbsp; aufgrund der ungünstig gewählten Entscheiderschwelle sehr viel größer als die des Symbols&nbsp; $\boldsymbol{s}_{0}$ &nbsp; &rArr; &nbsp; rote gefüllte Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 2\%$. }}
  
===Dreieckimpuls $\Rightarrow$ Dreieckimpuls  Triangular  Pulse===
 
*Die Zeitfunktion des Dreieckimpulses mit der Höhe&nbsp; $K$&nbsp; und der (äquivalenten) Dauer&nbsp; $\Delta t$&nbsp; lautet:
 
  
:$$x(t) = \left\{ \begin{array}{l} \hspace{0.25cm}K\cdot (1-|t|/{\Delta t})  \\ \hspace{0.25cm} 0 \\  \end{array} \right.\quad \quad \begin{array}{*{20}c}  {\rm{f\ddot{u}r}}  \\    {\rm{f\ddot{u}r}}  \\ \end{array}\begin{array}{*{20}c}  {\left| \hspace{0.05cm} t\hspace{0.05cm} \right| < \Delta t,}  \\  {\left| \hspace{0.05cm}t\hspace{0.05cm} \right| \ge \Delta t.}  \\ \end{array}$$
+
===On&ndash;Off&ndash;Keying mit inkohärenter Demodulation===
  
*Die absolute Zeitdauer ist&nbsp; $2 \cdot \Delta t$;&nbsp; diese ist doppelt so groß als die des Rechtecks.
+
Die folgende Grafik zeigt die Strukur  (im äquivalenten Tiefpassbereich) des optimalen OOK&ndash;Empfängers für inkohärente Demodulation.&nbsp; [[Digitalsignalübertragung/Trägerfrequenzsysteme_mit_nichtkohärenter_Demodulation#Nichtkoh.C3.A4rente_Demodulation_von_On.E2.80.93Off.E2.80.93Keying|Detailbeschreibung]]
*Für die Spektralfunktion erhält man gemäß der Fouriertransformation:
 
:$$X(f)=K\cdot \Delta f \cdot {\rm si}^2(\pi\cdot \Delta t \cdot f) \quad \text{mit} \quad {\rm si}(x)=\frac{\sin(x)}{x}.$$
 
*Obige Zeitfunktion ist gleich der Faltung zweier Rechteckimpulse, jeweils mit Breite&nbsp; $\Delta t$.  
 
*Daraus folgt:&nbsp; $X(f)$&nbsp; beinhaltet anstelle der&nbsp; ${\rm si}$-Funktion die&nbsp; ${\rm si}^2$-Funktion.
 
*$X(f)$&nbsp; weist somit ebenfalls Nullstellen im äquidistanten Abständen&nbsp; $1/\Delta f$&nbsp; auf.
 
*Der asymptotische Abfall von&nbsp; $X(f)$&nbsp; erfolgt hier mit&nbsp; $1/f^2$, während zum Vergleich der Rechteckimpuls mit&nbsp; $1/f$&nbsp; abfällt.
 
  
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[[Datei:P ID3147 Dig T 4 5 S2b version1.png|right|frame|Empfänger für inkohärente OOK-Demodulation (komplexe Signale sind blau beschriftet)|class=fit]]
  
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Entsprechend dieser zweiten Grafik gilt:
 +
*Das Eingangssignal&nbsp; $\boldsymbol{r}(t) = \boldsymbol{s}(t) \cdot {\rm e}^{\hspace{0.02cm}{\rm j}\hspace{0.03cm}\phi} + \boldsymbol{n}(t)$&nbsp; am Empfänger ist aufgrund des aktuellen Phasenwinkels&nbsp; $\phi$&nbsp; und wegen des komplexen Rauschterms&nbsp; $\boldsymbol{n}(t)$&nbsp; im allgemeinen komplex.
 +
*Erforderlich ist nun die Korrelation zwischen dem komplexen Empfangssignal&nbsp;  $\boldsymbol{r}(t)$&nbsp; und einer&nbsp; [[Digitalsignalübertragung/Signale,_Basisfunktionen_und_Vektorräume#Basisfunktionen_komplexer_Zeitsignale| komplexen Basisfunktion]]&nbsp; $\boldsymbol{\xi}(t)$.<br>
  
===Trapezimpuls  &nbsp; $\Rightarrow$ &nbsp;  Trapezoidal  Pulse  ===
+
*Das Ergebnis ist der (komplexe) Detektorwert&nbsp; $\boldsymbol{r}$, woraus als reelle Entscheidereingangsgröße der Betrag&nbsp; $y = |\boldsymbol{r}(t)|$&nbsp; gebildet wird.<br>
Die Zeitfunktion des Trapezimpulses mit der Höhe&nbsp; $K$&nbsp; und den Zeitparametern&nbsp; $t_1$&nbsp; und&nbsp; $t_2$&nbsp; lautet:
 
:$$x(t) = \left\{ \begin{array}{l} \hspace{0.25cm}K  \\  K\cdot \frac{t_2-|t|}{t_2-t_1} \\ \hspace{0.25cm} 0 \\  \end{array} \right.\quad \quad \begin{array}{*{20}c}  {\rm{f\ddot{u}r}}\quad  \\  {\rm{f\ddot{u}r}}\quad  \\  {\rm{f\ddot{u}r}} \quad \\ \end{array}\begin{array}{*{20}c}  {\left| \hspace{0.05cm} t\hspace{0.05cm} \right| \le t_1,}  \\  {t_1\le \left| \hspace{0.05cm}t\hspace{0.05cm} \right| \le t_2,}  \\  {\left|\hspace{0.05cm} t \hspace{0.05cm} \right| \ge t_2.}  \\ \end{array}$$
 
  
*Für die äquivalente Impulsdauer (flächengleiches Rechteck) gilt: &nbsp; $\Delta t = t_1+t_2$.
+
*Ist&nbsp; $y \gt G$, so wird als Schätzwert&nbsp; $m_0$&nbsp; für das Symbol&nbsp; $\boldsymbol{s}_{0}$&nbsp; ausgegeben, andernfalls der Schätzwert&nbsp; $m_1$&nbsp; für das Symbol&nbsp; $\boldsymbol{s}_{1}$.  
*Der Rolloff-Faktor (im Zeitbereich) kennzeichnet die Flankensteilheit:
+
*Auch hier ist die mittlere Symbolfehlerwahrscheinlichkeit als Summe zweier Verbundwahrscheinlichkeiten darstellbar:
:$$r=\frac{t_2-t_1}{t_2+t_1}.$$
 
*Der Sonderfall&nbsp; $r=0$&nbsp; entspricht dem Rechteckimpuls und der Sonderfall&nbsp; $r=1$&nbsp; dem Dreieckimpuls.
 
*Für die Spektralfunktion erhält man gemäß der Fouriertransformation:
 
:$$X(f)=K\cdot \Delta t \cdot {\rm si}(\pi\cdot \Delta t \cdot f)\cdot {\rm si}(\pi \cdot r \cdot \Delta t \cdot f) \quad \text{mit} \quad {\rm si}(x)=\frac{\sin(x)}{x}.$$
 
*Der asymptotische Abfall von&nbsp; $X(f)$&nbsp; liegt zwischen&nbsp; $1/f$&nbsp; $($für Rechteck,&nbsp; $r=0)$&nbsp; und&nbsp; $1/f^2$&nbsp; $($für Dreieck,&nbsp; $r=1)$.
 
  
 +
:$$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) =    {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1})
 +
+  {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}).$$
  
===Cosinus-Rolloff-Impuls  &nbsp; $\Rightarrow$ &nbsp;  Cosine-rolloff  Pulse  ===
 
Die Zeitfunktion des Cosinus-Rolloff-Impulses mit der Höhe&nbsp; $K$&nbsp; und den Zeitparametern&nbsp; $t_1$&nbsp; und&nbsp; $t_2$&nbsp; lautet:
 
  
:$$x(t) = \left\{ \begin{array}{l} \hspace{0.25cm}K  \\  K\cdot \cos^2\Big(\frac{|t|-t_1}{t_2-t_1}\cdot {\pi}/{2}\Big) \\ \hspace{0.25cm} 0 \\  \end{array} \right.\quad \quad \begin{array}{*{20}c}  {\rm{f\ddot{u}r}}\quad  \\  {\rm{f\ddot{u}r}}\quad  \\  {\rm{f\ddot{u}r}}\quad  \\ \end{array}\begin{array}{*{20}c}  {\left| \hspace{0.05cm} t\hspace{0.05cm} \right| \le t_1,}  \\  {t_1\le \left| \hspace{0.05cm}t\hspace{0.05cm} \right| \le t_2,}  \\  {\left|\hspace{0.05cm} t \hspace{0.05cm} \right| \ge t_2.}  \\ \end{array}$$
+
===Fehlerwahrscheinlichkeitsberechnung unter Berücksichtigung von Rayleigh&ndash; und Riceverteilung===
  
*Für die äquivalente  Impulsdauer (flächengleiches Rechteck) gilt: &nbsp; $\Delta t = t_1+t_2$.
+
Zur Berechnung der Symbolfehlerwahrscheinlichkeit bei inkohärenter Demodulation gehen wir von folgender Grafik aus.&nbsp; Dargestellt ist das Empfangssignal im äquivalenten Tiefpassbereich in der komplexen Ebene.  
*Der Rolloff-Faktor (im Zeitbereich) kennzeichnet die Flankensteilheit:
 
:$$r=\frac{t_2-t_1}{t_2+t_1}.$$
 
*Der Sonderfall&nbsp; $r=0$&nbsp; entspricht dem Rechteckimpuls und der Sonderfall&nbsp; $r=1$&nbsp; dem Cosinus-Quadrat-Impuls.
 
*Für die Spektralfunktion erhält man gemäß der Fouriertransformation:
 
:$$X(f)=K\cdot \Delta t \cdot \frac{\cos(\pi \cdot r\cdot \Delta t \cdot f)}{1-(2\cdot r\cdot \Delta t \cdot f)^2} \cdot {\rm si}(\pi \cdot \Delta t \cdot f).$$
 
*Je größer der Rolloff-Faktor&nbsp; $r$&nbsp; ist, desto schneller nimmt&nbsp; $X(f)$&nbsp; asymptotisch mit&nbsp; $f$&nbsp; ab.
 
  
 +
[[Datei:Applet_Bild1.png|right|frame|Zur Fehlerwahrscheinlichkeitsberechnung bei inkohärenter Demodulation|class=fit]]
  
===Cosinus-Quadrat-Impuls ===
+
*Der Punkt&nbsp; $\boldsymbol{s_1}=0$&nbsp; führt im Empfangsignal wieder  zu&nbsp; $\boldsymbol{r_1}=0$.&nbsp;
*Dies ist ein Sonderfall des Cosinus-Rolloff-Impulses und ergibt sich für&nbsp; $r=1 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}t_1=0, \ t_2= \Delta t$:
+
*Dagegen kann&nbsp; $\boldsymbol{r}_0 = \boldsymbol{s}_0 \cdot {\rm e}^{\hspace{0.02cm}{\rm j}\hspace{0.03cm}\phi}$&nbsp; auf jedem Punkt eines Kreises mit&nbsp; Radius&nbsp; $1$&nbsp; liegen, da die Phase&nbsp; $\phi$&nbsp; unbekannt ist.<br>
  
:$$x(t) = \left\{ \begin{array}{l} \hspace{0.25cm}K\cdot \cos^2\Big(\frac{|t|\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \pi}{2\hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} \Delta t}\Big) \\ \hspace{0.25cm} 0 \\  \end{array} \right.\quad \quad \begin{array}{*{20}c}  {\rm{f\ddot{u}r}} \\    {\rm{f\ddot{u}r}}  \\ \end{array}\begin{array}{*{20}c}  {\left| \hspace{0.05cm} t\hspace{0.05cm} \right| < \Delta t,} \\  {\left| \hspace{0.05cm}t\hspace{0.05cm} \right| \ge \Delta t.}  \\ \end{array}$$
+
*Der Entscheidungsprozess unter Berücksichtigung des AWGN&ndash;Rauschens ist nun zweidimensional zu interpretieren, wie durch die Pfeile in der Grafik angedeutet.<br>
 +
   
 +
*Die Entscheidungsregion&nbsp; $I_1$&nbsp; für das Symbol&nbsp; $\boldsymbol{s_1}$&nbsp; ist der blau gefüllte Kreis mit Radius&nbsp; $G$,&nbsp; wobei der richtige Wert von&nbsp; $G$&nbsp;noch zu bestimmen ist.
  
*Für die Spektralfunktion erhält man gemäß der Fouriertransformation:
+
*Liegt der Empfangswert&nbsp; $\boldsymbol{r}$ außerhalb dieses Kreises also im rot hinterlegten Gebiet&nbsp; $I_0$, so fällt die Entscheidung zugunsten von&nbsp; $\boldsymbol{s_0}$.<br>
:$$X(f)=K\cdot \Delta f \cdot \frac{\pi}{4}\cdot \big  [{\rm si}(\pi(\Delta t\cdot f +0.5))+{\rm si}(\pi(\Delta t\cdot f -0.5))\big ]\cdot {\rm si}(\pi \cdot \Delta t \cdot f).$$
 
*Wegen der letzten&nbsp; ${\rm si}$-Funktion ist&nbsp; $X(f)=0$&nbsp; für alle Vielfachen von&nbsp; $F=1/\Delta t$.&nbsp; Die äquidistanten Nulldurchgänge des Cos-Rolloff-Impulses bleiben erhalten.
 
*Aufgrund des Klammerausdrucks weist&nbsp; $X(f)$&nbsp; nun weitere Nulldurchgänge bei&nbsp; $f=\pm1.5 F$,&nbsp; $\pm2.5 F$,&nbsp; $\pm3.5 F$, ... auf.
 
*Für die Frequenz&nbsp; $f=\pm F/2$&nbsp; erhält man die Spektralwerte&nbsp; $K\cdot \Delta t/2$.
 
*Der asymptotische Abfall von&nbsp; $X(f)$&nbsp; verläuft in diesem Sonderfall mit&nbsp; $1/f^3$.
 
  
==Versuchsdurchführung==
 
<br>
 
[[Datei:Aufgaben_2D-Gauss.png|right]]
 
  
*Wählen Sie zunächst die Nummer&nbsp; $(1,\ 2$, ... $)$&nbsp; der zu bearbeitenden Aufgabe.
 
*Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt.&nbsp; Die Parameterwerte sind angepasst.
 
*Lösung nach Drücken von &bdquo;Musterlösung&rdquo;.
 
*Die Nummer&nbsp; $0$&nbsp; entspricht einem &bdquo;Reset&rdquo;:&nbsp; Einstellung wie beim Programmstart.
 
*&bdquo;Rot&rdquo; bezieht sich auf den ersten Parametersatz &nbsp; &rArr; &nbsp; $x_1(t)  \circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\ X_1(f)$.
 
*&bdquo;Blau&rdquo; bezieht sich auf den zweiten Parametersatz &nbsp; &rArr; &nbsp; $x_2(t)  \circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\ X_2(f)$.
 
*Werte betragsmäßig kleiner&nbsp; $0.0005$&nbsp; werden im Programm zu Null gesetzt.<br>
 
  
 +
$\rm Rayleigh&ndash;Anteil$<br>
 +
Unter Berücksichtigung des AWGN&ndash;Rauschens gilt&nbsp; $\boldsymbol{r_1}=\boldsymbol{s_1} + \boldsymbol{n_1}$.&nbsp; Die Rauschkomponente&nbsp; $\boldsymbol{n_1}$&nbsp; besitzt eine&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Weitere_Verteilungen#Rayleighverteilung|Rayleighverteilung]]&nbsp; $($Betrag der beiden mittelwertfreien Gaußkomponenten für&nbsp; $I$&nbsp; und&nbsp; $Q)$.&nbsp;
  
{{BlaueBox|TEXT= 
+
Deren bedingte WDF lautet mit der rotationssymmetrischen Rauschkomponente&nbsp; $\eta$&nbsp; mit&nbsp; $\sigma=\sigma_{\rm AWGN}$ :
'''(1)''' &nbsp; Vergleichen Sie den &nbsp;'''roten Gaußimpuls'''&nbsp; $(A_1 = 1, \Delta t_1 = 1)$&nbsp; mit dem &nbsp;'''blauen Rechteckimpuls'''&nbsp; $(A_2 = 1, \Delta t_2 = 1)$ &nbsp; &rArr; &nbsp; Voreinstellung.
+
:$$f_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}\boldsymbol{s_1}} (\eta \hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm} \boldsymbol{s_1})=\frac{\eta}{\sigma^2}\cdot {\rm e}^{-\eta^2 / ( 2 \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}\sigma^2) } = f_{\rm Rayleigh}(\eta) .$$   
<br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Welche Unterschiede erkennt man im Zeit- und im Frequenzbereich?}}
+
Damit erhält man für die bedingte Wahrscheinlichkeit
 +
:$${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0}|\boldsymbol{s_1}) =    \int_{G}^{\infty}f_{\rm Rayleigh}(\eta) \,{\rm d} \eta 
 +
  \hspace{0.05cm},$$
 +
und mit dem Faktor&nbsp; $1/2$&nbsp; wegen der gleichwahrscheinlichen Sendesymbole die Verbundwahrscheinlichkeit:
 +
:$${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) = 1/2 \cdot {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0}|\boldsymbol{s_1})= 1/2 \cdot  \int_{G}^{\infty}f_{\rm Rayleigh}(\eta) \,{\rm d} \eta 
 +
  \hspace{0.05cm}.$$
  
*Der Gaußimpuls reicht sowohl im Zeit&ndash; als auch im Frequenzbereich theoretisch bis ins Unendliche.
+
$\rm Rice&ndash;Anteil$<br>
*Praktisch sind aber&nbsp; $x_1(t)$&nbsp; für&nbsp; $|t| > 1.5$&nbsp; und&nbsp; $X_1(f)$&nbsp; für&nbsp; $|f| > 1.5$&nbsp; nahezu Null.
+
Die Rauschkomponente&nbsp; $\boldsymbol{n_0}$&nbsp; besitzt eine&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Weitere_Verteilungen#Riceverteilung|Riceverteilung]]&nbsp; $($Betrag der Gaußkomponenten  mit Mittelwerten&nbsp; $m_x$&nbsp; und&nbsp; $m_y)$ &nbsp; &rArr; &nbsp; Konstante $C=\sqrt{m_x^2 + m_y^2}$<br>$($''Anmerkung'':&nbsp; Im Applet wird die Konstante&nbsp; $C$&nbsp; mit&nbsp; $C_{\rm Rice}$&nbsp; bezeichnet$)$.
*Das Rechteck ist zeitlich steng begrenzt:&nbsp; $x_2(|t| > 0.5) \equiv 0$.&nbsp; $X_2(f)$&nbsp; hat in einem viel größeren Bereich als&nbsp; $X_1(f)$&nbsp; Anteile.  
+
*Es gilt&nbsp; $X_1(f = 0) = X_2(f = 0)$, weil das Integral über den Gaußimpuls&nbsp; $x_1(t)$&nbsp; gleich dem  Integral über den Rechteckimpuls&nbsp; $x_2(t)$&nbsp; ist.
+
:$$f_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}\boldsymbol{s_0}} (\eta \hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm} \boldsymbol{s_0})=\frac{\eta}{\sigma^2}\cdot{\rm e}^{-({C^2+\it \eta^{\rm 2} })/ ({\rm 2 \it \sigma^{\rm 2} })}\cdot {\rm I_0}(\frac{\it \eta\cdot C}{\sigma^{\rm 2} }) = f_{\rm Rice}(\eta) \hspace{1.4cm}{\rm mit} \hspace{1.4cm} {\rm I_0}(\eta) = \sum_{k=0}^{\infty}\frac{(\eta/2)^{2k} }{k! \cdot {\rm \Gamma ({\it k}+1)} }.$$
  
 +
Damit ergibt sich für die zweite Verbundwahrscheinlichkeit:
 +
 
 +
:$${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) = 1/2 \cdot  \int_{0}^{G}f_{\rm Rice}(\eta) \,{\rm d} \eta 
 +
\hspace{0.05cm}.$$
  
{{BlaueBox|TEXT=   
+
[[Datei:Applet_Bild2.png|right|frame|Dichtefunktionen für „OOK, inkohärent”]]
'''(2)''' &nbsp; Vergleichen Sie den &nbsp;'''roten Gaußimpuls'''&nbsp; $(A_1 = 1, \Delta t_1 = 1)$&nbsp; mit dem&nbsp; '''blauen Rechteckimpuls'''&nbsp; $(A_2 = 1,\Delta t_2)$.<br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Variieren Sie  die äquivalente Impulsdauer&nbsp; $\Delta t_2$&nbsp; zwischen&nbsp; $0.5$&nbsp; und&nbsp; $2$.&nbsp; Interpretieren Sie die dargestellten Graphen.}}
+
{{GraueBox|TEXT=   
 +
$\text{Beispiel 2:}$&nbsp; Die Grafik zeigt das Ergebnis dieser Gleichung für&nbsp; $\sigma_{\rm AWGN} = 0.5$&nbsp; und&nbsp; $C_{\rm Rice} = 2$.&nbsp; Die Entscheidungsgrenze liegt bei&nbsp; $G \approx 1.25$.&nbsp; Man erkennt aus dieser Darstellung:
 +
*Die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; $p_{\rm S}$&nbsp; ist die Summe der beiden farblich hinterlegten Flächen.&nbsp; Wie im Beispiel 1 für den kohärenten Fall gilt auch hier:
 +
:$$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) =   {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1})
 +
+  {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}).$$
 +
*Die blau markierte Fläche gibt die Verbundwahrscheinlichkeit&nbsp; ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 2.2\%$&nbsp; an.&nbsp; Diese berechnet sich als das Integral über die halbe Rayleigh&ndash;WDF im Bereich von&nbsp; $G$&nbsp; bis&nbsp; $\infty$.
 +
*Die rot markierte Fläche gibt die Verbundwahrscheinlichkeit&nbsp; ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 2.4\%$&nbsp; an.&nbsp; Diese berechnet sich als das Integral über die halbe Rice&ndash;WDF im Bereich von&nbsp; $0$&nbsp; bis&nbsp; $G$.
 +
*Somit erhält man&nbsp; $p_{\rm S} \approx 4.6\%$.&nbsp; Anzumerken ist, dass die roten und blauen Flächen nicht gleich sind und dass sich die optimale Entscheidungsgrenze &nbsp;$G_{\rm opt}$&nbsp; sich aus dem Schnittpunkt der beiden Kurven ergibt.
 +
*Die optimale Entscheidungsgrenze&nbsp; $G_{\rm opt}$&nbsp; ergibt sich als der Schnittpunkt von blauer und roter Kurve.}}
  
*Man erkennt das [[Signaldarstellung/Gesetzmäßigkeiten_der_Fouriertransformation#Reziprozit.C3.A4tsgesetz_von_Zeitdauer_und_Bandbreite|Reziprozitätsgesetz von Bandbreite und Impulsdauer]].&nbsp; Je größer&nbsp; $\Delta t_2$&nbsp; ist, um so höher und schmäler ist die Spektralfunktion&nbsp; $X_2(f)$.
 
*Bei jeder Einstellung von&nbsp; $\Delta t_2$&nbsp; sind die Zeitsignalwerte&nbsp;  $x_1(t= 0)$&nbsp; und&nbsp; $x_2(t=0)$&nbsp; gleich &nbsp; &rArr;  &nbsp; Auch die Integrale über&nbsp; $X_1(f)$&nbsp; und&nbsp; $X_2(f)$&nbsp; sind identisch.
 
  
  
{{BlaueBox|TEXT=
+
==Versuchsdurchführung==
'''(3)''' &nbsp; Vergleichen Sie den &nbsp;'''roten Rechteckimpuls'''&nbsp; $(A_1 = 1, \Delta t_1 = 1)$&nbsp;  mit dem &nbsp;'''blauen Rechteckimpuls'''&nbsp; $(A_2 = 1,\Delta t_2 = 0.5)$.<br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Variieren Sie&nbsp;  $\Delta t_2$&nbsp; zwischen&nbsp; $0.05$&nbsp; und&nbsp; $2$.&nbsp; Interpretieren Sie die dargestellten Graphen und extrapolieren Sie das Ergebnis.}}
+
<br>
  
*Das blaue Spektrum ist nun doppelt so breit wie das rote, aber nur halb so hoch.&nbsp; Erste Nullstelle von&nbsp; $X_1(f)$&nbsp; bei&nbsp; $f =1$&nbsp; und von&nbsp; $X_2(f)$&nbsp; erst bei&nbsp; $f =2$.
+
*Wählen Sie die Nummer&nbsp; $(1,\ 2$, ... $)$&nbsp; der zu bearbeitenden Aufgabe.&nbsp; Die Nummer&nbsp; &bdquo;$0$&rdquo;&nbsp; entspricht einem &bdquo;Reset&rdquo;:&nbsp; Einstellung wie beim Programmstart.
*Verkleinerung von&nbsp; $\Delta t_2$:&nbsp; $X_2(f)$&nbsp; immer niedriger und breiter.&nbsp; Sehr flacher Verlauf bei&nbsp; $\Delta t_2 = 0.05$:&nbsp; $X_2(f = 0)= 0.05$,&nbsp; $X_2(f = \pm 3)= 0.048$.
+
*Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt.&nbsp; Die Parameterwerte sind angepasst.&nbsp; Lösung nach Drücken von &bdquo;Musterlösung&rdquo;.&nbsp;  
*Würde man&nbsp; $\Delta t_2 = \varepsilon \to 0$&nbsp; wählen (im Programm nicht möglich), so ergäbe sich das nahezu konstante, sehr kleine Spektrum&nbsp; $X_2(f)=A \cdot \varepsilon \to 0$.
+
*Interpretieren Sie stets die Grafiken und die numerischen Ergebnisse.&nbsp; Die Symbole&nbsp; $s_0$&nbsp; (einstellbar) und&nbsp; ${s}_{1}\equiv 0$&nbsp; seien gleichwahrscheinlich.
*Erhöht man die Amplitude auf&nbsp; $A=1/\varepsilon$, so ergibt sich die konstante Spektralfunktion&nbsp; $X_2(f) = 1$&nbsp; der [[Signaldarstellung/Gleichsignal_-_Grenzfall_eines_periodischen_Signals#Diracfunktion_im_Frequenzbereich|Diracfunktion]]&nbsp; $\delta(t)$.&nbsp; Das bedeutet:
+
*Aus Platzgründen verwenden wir bei den folgenden Fragen und Musterlösungen teilweise auch&nbsp; $\sigma = \sigma_{\rm AWGN}$&nbsp; und&nbsp; $C = C_{\rm Rice}$.<br>
* $\delta(t)$&nbsp; ist durch ein Rechteck mit Breite&nbsp; $\Delta t = \varepsilon \to 0$&nbsp; und Höhe&nbsp; $A = 1/\varepsilon \to \infty$&nbsp; approximierbar. Das Diracgewicht ist Eins:&nbsp; $x(t) = 1 \cdot \delta (t)$.
 
  
  
{{BlaueBox|TEXT=   
+
{{BlaueBox|TEXT=   
'''(4)''' &nbsp; Vergleichen Sie den &nbsp;'''Rechteckimpuls'''&nbsp; $(A_1 = 1, \Delta t_1 = 1)$&nbsp; mit dem &nbsp;'''Dreieckimpuls''' $(A_2 = 1,\Delta t_2 = 1)$.&nbsp; Interpretieren Sie die Spektalfunktionen.}}
+
'''(1)''' &nbsp; Wir betrachten die '''kohärente Demodulation''' mit&nbsp; $\sigma_{\rm AWGN} = 0.5$&nbsp; und&nbsp; $s_0 = 2$.&nbsp; Was ist der kleinstmögliche Wert für die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; $p_{\rm S}$? }}
  
*Das (normierte) Spektrum des Rechtecks&nbsp; $x_1(t)$&nbsp; mit den (normierte) Parametern&nbsp; $A_1 = 1, \ \Delta t_1 = 1$&nbsp; lautet:&nbsp; $X_1(f)= {\rm si}(\pi\cdot f)$.
+
*Bei kohärenter Demodulation setzt sich die WDF des Empfangssignals aus zwei &bdquo;halben&rdquo; Gaußfunktionen um&nbsp; $s_0 = 2$&nbsp; $($rot$)$ und&nbsp; $s_1 = 0$&nbsp; $($blau$)$ zusammen.   
* Die Faltung des Rechtecks&nbsp; $x_1(t)$&nbsp; mit sich selbst ergibt das  Dreieck&nbsp; $x_2(t) = x_1(t) \star x_1(t)$.&nbsp; Nach dem [[Signaldarstellung/Faltungssatz_und_Faltungsoperation#Faltung_im_Zeitbereich|Faltungssatz]] gilt somit&nbsp; $X_2(f) =  \big [X_1(f)\big]^2 $.
+
*Der minimale&nbsp; $p_{\rm S}$&ndash;Wert ergibt sich hier mit&nbsp; $G=1$&nbsp; sowie&nbsp; $\Delta G = s_{0} -G= G-s_1 = 1$&nbsp; zu&nbsp; $p_{\rm S}=  {\rm Q} ( \Delta G/\sigma )={\rm Q} ( 1/0.5 )=  {\rm Q} ( 2 )\approx 2.28 \%.$
*Durch das Quadrieren der&nbsp; $\rm si$&ndash;förmigen Spektralfunktion&nbsp; $X_1(f)$&nbsp; bleiben die Nullstellen in&nbsp; $X_2(f)$&nbsp; erhalten.&nbsp; Es gilt aber nun&nbsp; $X_2(f) \ge 0$.
+
*Mit&nbsp; $G=1$&nbsp;   werden beide Symbole gleich verfälscht.&nbsp; Die blaue Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1})$&nbsp; ist gleich der roten Fläche&nbsp; ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0})$.&nbsp; Deren Summe ergibt&nbsp; $p_{\rm S}$
 +
*Mit&nbsp; $G=0.5$&nbsp; ist zwar die rote Fläche nahezu Null.&nbsp; Trotzdem ist &nbsp; $p_{\rm S}\approx 8\%$&nbsp; (Summe beider Flächen)&nbsp; mehr als doppelt so groß als mit&nbsp; $G_{\rm opt}=1$.  
  
  
{{BlaueBox|TEXT=   
+
{{BlaueBox|TEXT=   
'''(5)''' &nbsp; Vergleichen Sie den &nbsp;'''Trapezimpuls'''&nbsp; $(A_1 = 1, \Delta t_1 = 1, r_1 = 0.5)$&nbsp;  mit dem &nbsp;'''Dreieckimpuls'''&nbsp; $(A_2 = 1,\Delta t_2 = 1)$.<br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Variieren Sie&nbsp; $r_1$&nbsp; zwischen&nbsp; $0$&nbsp; und&nbsp; $1$.&nbsp; Interpretieren Sie die Spektalfunktion&nbsp; $X_1(f)$.}}
+
'''(2)''' &nbsp; Nun gelte&nbsp; $\sigma = 0.75$.&nbsp; Mit welchem&nbsp; $s_0$&ndash;Wert ergibt sich bei optimalem $G$ die gleiche Fehlerwahrscheinlichkeit wie in&nbsp;$(1)$?&nbsp; Wie groß ist dann der Quotient&nbsp; $E_{\rm S}/N_0$?}}
  
*Der Trapezimpuls mit Rolloff-Faktor&nbsp; $r_1= 0$&nbsp; ist identisch mit dem Rechteckimpuls.&nbsp; Das &bdquo;normierte Spektrum&rdquo; lautet:&nbsp; $X_1(f)= {\rm si}(\pi\cdot f)$.
+
*Allgemein gilt&nbsp; $p_{\rm S}= {\rm Q}\big ( (s_0/2) / \sigma \big )$.&nbsp; Erhöht man&nbsp; $\sigma$&nbsp; von&nbsp; $0.5$&nbsp; auf &nbsp; $0.75$, dann muss auch&nbsp; $s_0$&nbsp; erhöht werden &nbsp; &rArr;  &nbsp; $s_0 = 3$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $p_{\rm S}=  {\rm Q} ( 1.5/ 0.75 )= {\rm Q} ( 2 )$.
*Der  Trapezimpuls mit Rolloff-Faktor&nbsp; $r_1= 1$&nbsp; ist identisch mit dem Dreieckimpuls.&nbsp; Das &bdquo;normierte Spektrum&rdquo; lautet:&nbsp; $X_1(f)= {\rm si}^2(\pi\cdot f)$.
+
*Außer&nbsp; $p_{\rm S}= {\rm Q}\big ( (s_0/2) / \sigma \big )$&nbsp; gilt aber auch:&nbsp; $p_{\rm S}=  {\rm Q} ( \sqrt{E_{\rm S}/N_0}  )$.&nbsp; Daraus folgt:&nbsp; $p_{\rm S}=  {\rm Q}(2) ={\rm Q} ( \sqrt{E_{\rm S}/N_0})$ &nbsp; &rArr;  &nbsp; $\sqrt{E_{\rm S}/N_0}= 2$ &nbsp; &rArr;  &nbsp; $E_{\rm S}/N_0= 4$.
*In beiden Fällen besitzt&nbsp; $X_1(f)$&nbsp; äquidistante Nulldurchgänge bei&nbsp; $\pm 1$, $\pm 2$, ... (sonst keine).&nbsp; Mit&nbsp; $0 < r_1 < 1$&nbsp; gibt es abhängig von&nbsp; $r_1$&nbsp; weitere Nulldurchgänge.
+
*Zur Kontrolle:&nbsp; $E_{\rm S}=s_0^2/2 \cdot T, \ N_0=2T \cdot \sigma^2$ &nbsp; &rArr;  &nbsp; $E_{\rm S}/N_0 =s_0^2/(4 \cdot \sigma^2)= 3^2/(4 \cdot 0.75^2)=4$.&nbsp; Das gleiche&nbsp; $E_{\rm S}/N_0 =4$&nbsp; ergibt sich für die Aufgabe '''(1)'''.
  
  
 
{{BlaueBox|TEXT=   
 
{{BlaueBox|TEXT=   
'''(6)''' &nbsp; Vergleichen Sie den &nbsp;'''Trapezimpuls'''&nbsp; $(A_1 = 1, \Delta t_1 = 1, r_1 = 0.5)$&nbsp;    mit dem &nbsp;'''Cosinus-Rolloff-Impuls'''&nbsp; $(A_2 = 1,\Delta t_2 = 1.0, r_1 = 0.5)$.<br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Variieren  Sie&nbsp; $r_2$&nbsp; zwischen&nbsp; $0$&nbsp; und&nbsp; $1$.&nbsp; Interpretieren Sie die Spektalfunktion&nbsp; $X_2(f)$&nbsp; für&nbsp; $r_2 = 0.7$.}}
+
'''(3)''' &nbsp; Nun betrachten wir die '''inkohärente Demodulation''' mit&nbsp; $\sigma_{\rm AWGN} = 0.75$,&nbsp; $C_{\rm Rice} = 2.25$&nbsp; und&nbsp; $G=2$.&nbsp; Wie groß ist die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; $p_{\rm S}$? }}
  
*Bei gleichem&nbsp; $r= 0.5$&nbsp; besitzt der Cosinus-Rolloff-Impuls&nbsp; $X_2(f)$&nbsp; &rArr; &nbsp;für&nbsp; $f > 1$ betragsmäßig größere Anteile als der Trapezimpuls.
+
*Bei inkohärenter Demodulation setzt sich die WDF des Empfangssignals aus einer &bdquo;halben&rdquo; Rayleighfunktion $($blau$)$ und einer &bdquo;halben&rdquo; Ricefunktion  $($rot$)$ zusammen.
*Bei gleichem Rolloff-Faktor&nbsp; $(r_1 = r_2= 0.5)$&nbsp; verläuft der Abfall von&nbsp; $X_2(f)$&nbsp; um die Frequenz&nbsp; $f = 0.5$&nbsp; steiler als der Abfall von&nbsp; $X_1(f)$.  
+
*${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 1.43\%$&nbsp; gibt die Anteile der blauen Kurve oberhalb von $G =2$ an, und ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 15.18\%$&nbsp; die Anteile der roten Kurve unterhalb von&nbsp; $G =2$.  
*Mit&nbsp; $r_1 = 0.5$&nbsp; und&nbsp; $r_2 = 0.7$&nbsp; gilt&nbsp; $x_1(t) \approx x_2(t)$&nbsp; und damit auch&nbsp; $X_1(f) \approx X_2(f)$.&nbsp; Vergleichbare Flankensteilheit.
+
*Mit&nbsp; $G=2$&nbsp;   ergibt sich für die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit  die Summe&nbsp; $p_{\rm S}\approx 16.61\%$&nbsp;, und  mit&nbsp; $G_{\rm opt}=1.58$&nbsp; ein geringfügig besserer Wert:&nbsp; $p_{\rm S}\approx 12.25\%$.
  
  
 
{{BlaueBox|TEXT=   
 
{{BlaueBox|TEXT=   
'''(7)''' &nbsp; Vergleichen Sie den &nbsp;'''roten Trapezimpuls'''&nbsp; $(A_1 = 1, \Delta t_1 = 1, r_1 = 1)$&nbsp; mit dem&nbsp; '''blauen Cosinus-Rolloff-Impuls'''&nbsp; $(A_2 = 1,\Delta t_2 = 1.0, r_2 = 1)$.<br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Interpretieren Sie die Zeitfunktion&nbsp; $x_2(t)$&nbsp; und die Spektralfunktion&nbsp; $X_2(f)$&nbsp; systemtheoretisch.}}
+
'''(4)''' &nbsp; Es sei&nbsp; $X$&nbsp; allgemein eine Rayleigh&ndash;Zufallsgröße und&nbsp; $Y$&nbsp; eine Rice&ndash;Zufallsgröße, jeweils mit obigen Parametern.&nbsp; Wie groß sind&nbsp; ${\rm Pr}(X\le 2)$&nbsp; und&nbsp; ${\rm Pr}(Y\le 2)$ ?}}
  
*Es handelt sich bei&nbsp; $x_2(t) = \cos^2(|t|\cdot \pi/2) \ \ \text{für} \ |t|  \le 1$&nbsp; um den Cosinus-Quadrat-Impuls.&nbsp; Nulldurchgänge bei&nbsp; $f = \pm 1$,&nbsp; $\pm 2$, ...  
+
* Es gilt&nbsp; ${\rm Pr}(Y\le 2) = 2 \cdot {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 30.36\%$,&nbsp; da im Programm die Rice&ndash;WDF mit dem Faktor&nbsp; $1/2$&nbsp; dargestellt ist.
*Für die Frequenz&nbsp; $f=\pm 0.5$&nbsp; erhält man die Spektralwerte&nbsp; $X_2(f)=0.5$.&nbsp; Der asymptotische Abfall verläuft hier mit&nbsp; $1/f^3$.
+
*In gleicher Weise gilt&nbsp; ${\rm Pr}(X> 2) = 2 \cdot {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 2.86\%$ &nbsp; &rArr; &nbsp; ${\rm Pr}(X \le 2)= 1-0.0286 = 97.14\%$.
  
  
==Zur Handhabung des Programms==
+
{{BlaueBox|TEXT=
<br>
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'''(5)''' &nbsp; Wir betrachten die Werte&nbsp; $\sigma_{\rm AWGN} = 0.75$,&nbsp; $C_{\rm Rice} = 2.25$&nbsp; und&nbsp; $G=G_{\rm opt}=1.58$.&nbsp; Wie ändert sich&nbsp; $p_{\rm S}$, wenn man &bdquo;Rice&rdquo; bestmöglich durch &bdquo;Gauß&rdquo; ersetzt? }}
[[Datei:Exercise_impuls.png |right|frame|Bildschirmabzug (englische Version, heller Hintergrund)]]
 
&nbsp; &nbsp; '''(A)''' &nbsp; &nbsp; Theme (veränderbare grafische Oberflächengestaltung)
 
:* Dark: &nbsp; schwarzer Hintergrund&nbsp; (wird von den Autoren empfohlen)
 
:*  Bright: &nbsp; weißer Hintergrund&nbsp; (empfohlen für Beamer und Ausdrucke)
 
:*  Deuteranopia: &nbsp; für Nutzer mit ausgeprägter Grün&ndash;Sehschwäche
 
:*  Protanopia: &nbsp; für Nutzer mit ausgeprägter Rot&ndash;Sehschwäche
 
  
&nbsp; &nbsp; '''(B)''' &nbsp; &nbsp; Vorauswahl für die Impulsform&nbsp; $x_1(t)$&nbsp; (rote Kurve)
+
*Nach der exakten Berechnung ergibt sich mit der optimalen Schwelle&nbsp; $G_{\rm opt}=1.58$: &nbsp; &nbsp; &nbsp; ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 5.44\%$,&nbsp; ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 6.81\%$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $p_{\rm S}\approx 12.25\%$.
 +
*Mit der Gaußnäherung wird bei gleichem&nbsp; $G$&nbsp; der erste Term nicht verändert.&nbsp; Der zweite Term erhöht sich auf&nbsp; ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 9.29\%$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $p_{\rm S}\approx 14.73\%$.
 +
*Die neue Optimierung des Schwellenwerts&nbsp; $G$&nbsp; unter Berücksichtigung der Gaußnäherung führt auf&nbsp; $G_{\rm opt}=1.53$&nbsp; und&nbsp; $p_{\rm S}\approx 14.67\%$. 
 +
*Die Parameter der Gaußverteilung sind dabei wie folgt einzustellen:&nbsp; Mittelwert&nbsp; $m_{\rm Gauß}= C_{\rm Rice}=2.25$,&nbsp; Streuung&nbsp; $\sigma_{\rm Gauß}= \sigma_{\rm AWGN}=0.75$.
  
&nbsp; &nbsp; '''(C)''' &nbsp; &nbsp; Parameterfestlegung für&nbsp; $x_1(t)$&nbsp;
 
  
&nbsp; &nbsp; '''(D)''' &nbsp; &nbsp; Numerikausgabe für&nbsp; $x_1(t_*)$&nbsp; und&nbsp; $X_1(f_*)$
+
{{BlaueBox|TEXT= 
 +
'''(6)''' &nbsp; Wie ändern sich die Ergebnisse gegenüber&nbsp; $(5)$&nbsp; mit&nbsp; $\sigma_{\rm AWGN} = 0.5$,&nbsp; $C_{\rm Rice} = 1.5$&nbsp; bzw. mit&nbsp; $\sigma_{\rm AWGN} = 1$,&nbsp; $C_{\rm Rice} = 3$, jeweils mit &nbsp; $G=G_{\rm opt}$? }}
 +
 +
*Bei optimaler Entscheidungsgrenze ergeben sich stets gleiche Wahrscheinlichkeiten, sowohl für die exakte Riceverteilung als auch mit der Gaußnäherung.
 +
*Bei allen drei Parametersätzen gilt&nbsp; $E_{\rm S}/N_0= 2.25$.&nbsp; Dies lässt vermuten: die Ergebnisse bei inkohärenter  Demodulation hängen allein von dieser Kenngröße ab.
  
&nbsp; &nbsp; '''(E)''' &nbsp; &nbsp; Vorauswahl für die Impulsform&nbsp; $x_2(t)$&nbsp; (blaue Kurve)
 
  
&nbsp; &nbsp; '''(F)''' &nbsp; &nbsp; Parameterfestlegung für&nbsp; $x_2(t)$&nbsp;  
+
{{BlaueBox|TEXT= 
 +
'''(7)''' &nbsp; Die Einstellung sei weiterhin &bdquo;inkohärent mit Näherung&rdquo;. Es gelte stets&nbsp; $C_{\rm Rice} = 3$,&nbsp; $G=G_{\rm opt}$.&nbsp; Variierern Sie die AWGN&ndash;Streuung im Bereich&nbsp; $0.5 \le \sigma \le 1$.<br> &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;  &nbsp;Interpretieren Sie den relativen Fehler &bdquo;Falsch minus Richtig/Richtig&rdquo; in Abhängigkeit der Kenngröße&nbsp; $E_{\rm S}/N_0$.}}
  
&nbsp; &nbsp; '''(G)''' &nbsp; &nbsp; Numerikausgabe für&nbsp; $x_2(t_*)$&nbsp; und&nbsp; $X_2(f_*)$
+
*Mit&nbsp; $\sigma =0.5$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $E_{\rm S}/N_0 = 9$&nbsp; erhält man&nbsp; $p_{\rm S}^{\ \rm exakt}\approx 0.32\%$&nbsp; und&nbsp; $p_{\rm S}^{\ \rm Näherung}\approx 0.38\%$.&nbsp; Der absolute Fehler beträgt&nbsp; $0.06\%$&nbsp; und der relative Fehler&nbsp; $18.75\%$.
 +
*Mit&nbsp; $\sigma =1$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $E_{\rm S}/N_0 = 2.25$&nbsp; erhält man&nbsp; $p_{\rm S}^{\ \rm exakt}\approx 12.25\%$&nbsp; und&nbsp; $p_{\rm S}^{\ \rm Näherung}\approx 14.67\%$.&nbsp; Der absolute Fehler beträgt&nbsp; $2.42\%$&nbsp; und der relative Fehler&nbsp; $19.75\%$.
 +
* '''Fazit''':&nbsp; Die Gaußnäherung wird mit größerem&nbsp; $E_{\rm S}/N_0$&nbsp; immer besser.&nbsp; Diese Aussage erkennt man am absoluten Fehler deutlicher als am relativen Fehler.
  
&nbsp; &nbsp; '''(H)''' &nbsp; &nbsp; Einstellung der Zeit&nbsp; $t_*$&nbsp;  für die Numerikausgabe
 
  
&nbsp; &nbsp; '''(I)''' &nbsp; &nbsp; Einstellung der Frequenz&nbsp; $f_*$&nbsp; für die Numerikausgabe
+
{{BlaueBox|TEXT= 
 +
'''(8)''' &nbsp; Wiederholen Sie den letzten Versuch nun mit der Einstellung &bdquo;kohärent&rdquo; sowie&nbsp;  $s_0 = 3$,&nbsp; $G=G_{\rm opt}$.&nbsp; Welches Fazit erlaubt der Vergleich  mit&nbsp; '''(7)'''?  }}
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*Der Vergleich von&nbsp; $(7)$&nbsp; und&nbsp; $(8)$&nbsp; zeigt:&nbsp; Für jedes&nbsp; $E_{\rm S}/N_0$&nbsp; ergibt sich bei inkohärenter Demodulation eine größere Symbolfehlerwahrscheinlichkeit.
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*Für&nbsp; $E_{\rm S}/N_0= 9$&nbsp; ergibt sich&nbsp; $p_{\rm S}^{\ \rm kohärent}\approx 0.13\%$&nbsp; und&nbsp; $p_{\rm S}^{\ \rm inkohärent}\approx 0.32\%$.&nbsp; Und für&nbsp; $E_{\rm S}/N_0= 2.25$&nbsp; erhält man&nbsp; $p_{\rm S}^{\ \rm kohärent}\approx 6.68\%$&nbsp; und&nbsp; $p_{\rm S}^{\ \rm inkohärent}\approx 12.25\%$.&nbsp;
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*Die einfachere Realisierung des inkohärenten Demodulators  (keine Taktsynchronisierung) bewirkt einen Qualitätsverlust &nbsp; &rArr; &nbsp; größere Fehlerwahrscheinlichkeit. 
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&nbsp; &nbsp; '''(J)''' &nbsp; &nbsp; Bereich der graphischen Darstellung im Zeitbereich
+
==Zur Handhabung des Applets==
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[[Datei:Exercise_OnOff.png |right|frame|Bildschirmabzug der englischen Version ]]
  
&nbsp; &nbsp; '''(K)''' &nbsp; &nbsp; Bereich der graphischen Darstellung im Frequenzbereich
+
&nbsp; &nbsp; '''(A)''' &nbsp; &nbsp; Auswahl:
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::*Kohärent,
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::*inkohärent,
 +
::*inkohärent mit Näherung.
  
&nbsp; &nbsp; '''(L)''' &nbsp; &nbsp; Auswahl der Aufgabe entsprechend der Aufgabennummer
+
&nbsp; &nbsp; '''(B)''' &nbsp; &nbsp; Parametereingabe:&nbsp;
 +
::*$\sigma_{\rm AWGN}$,&nbsp;
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::*$s_0$,&nbsp;
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::*$E_{\rm S}/N_0$,&nbsp;
 +
::*$G_{\rm opt}$ 
  
&nbsp; &nbsp; '''(M)''' &nbsp; &nbsp; Aufgabenbeschreibung und Fragestellung
+
&nbsp; &nbsp; '''(C)''' &nbsp; &nbsp; Numerischer Ausgabebereich der Wahrscheinlichkeiten
  
&nbsp; &nbsp; '''(N)''' &nbsp; &nbsp; Musterlösung anzeigen und verbergen
+
&nbsp; &nbsp; '''(D)''' &nbsp; &nbsp; Grafischer Ausgabebereich der WDF-Anteile
  
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&nbsp; &nbsp; '''(E)''' &nbsp; &nbsp; Aufgabenauswahl
  
'''Details zu den obigen Punkten&nbsp; (J&nbsp;) und&nbsp; (K)'''
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&nbsp; &nbsp; '''(F)''' &nbsp; &nbsp; Fragen und Lösungen
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==Über die Autoren==
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Dieses interaktive Berechnungstool  wurde am [http://www.lnt.ei.tum.de/startseite Lehrstuhl für Nachrichtentechnik] der [https://www.tum.de/ Technischen Universität München] konzipiert und realisiert.
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*Die erste Version wurde 2011 von [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Martin_V.C3.B6lkl_.28Diplomarbeit_LB_2010.29|Martin Völkl]] im Rahmen seiner Diplomarbeit mit &bdquo;FlashMX&ndash;Actionscript&rdquo; erstellt (Betreuer: [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Prof._Dr.-Ing._habil._G.C3.BCnter_S.C3.B6der_.28am_LNT_seit_1974.29|Günter Söder]] und [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Dr.-Ing._Klaus_Eichin_.28am_LNT_von_1972-2011.29|Klaus Eichin]]).
 
   
 
   
<u>Zoom&ndash;Funktionen:</u><br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&bdquo;$+$&rdquo; (Vergrößern),&nbsp; &nbsp; &nbsp; &bdquo;$-$&rdquo; (Verkleinern),&nbsp; &nbsp; &nbsp; &bdquo;$\rm o$&rdquo; (Zurücksetzen)
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*2020 wurde das Programm  von&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Carolin_Mirschina_.28Ingenieurspraxis_Math_2019.2C_danach_Werkstudentin.29|Carolin Mirschina]]&nbsp; im Rahmen einer Werkstudententätigkeit auf &bdquo;HTML5/JS&rdquo; umgesetzt und neu gestaltet (Betreuer: [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_LÜT-Angehörige#Dr.-Ing._Tasn.C3.A1d_Kernetzky_.28bei_L.C3.9CT_von_2014-2022.29|Tasnád Kernetzky]]).
  
<u>Verschiebe&ndash;Funktionen:</u> &nbsp; &nbsp; &bdquo;$\leftarrow$&rdquo; &nbsp; &nbsp; &bdquo;$\uparrow$&rdquo; &nbsp; &nbsp; &bdquo;$\downarrow$&rdquo; &nbsp; &nbsp; &bdquo;$\rightarrow$&rdquo;<br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &bdquo;$\leftarrow$&rdquo; &nbsp;bedeutet: &nbsp; &nbsp; Bildausschnitt nach links, Ordinate nach rechts
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*Diese Umsetzung wurde von der Fakultät Elektrotechnik & Informationstechnik der TU München durch&nbsp; [https://www.ei.tum.de/studium/studienzuschuesse/ "Studienzuschüsse"]&nbsp; finanziell unterstützt.&nbsp; Wir bedanken uns.
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<b>Andere Möglichkeiten:</b>
 
  
*Bei gedrückter Shifttaste und Scrollen kann im Koordinatensystem gezoomt werden.
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==Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster==
*Bei gedrückter Shifttaste und gedrückter linker Maustaste kann das Koordinatensystem verschoben werden.
 
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{{LntAppletLinkDeEn|on-off-keying|on-off-keying_en}}
==Über die Autoren==
 
Dieses interaktive Berechnungstool  wurde am [http://www.lnt.ei.tum.de/startseite Lehrstuhl für Nachrichtentechnik] der [https://www.tum.de/ Technischen Universität München] konzipiert und realisiert.
 
*Die erste Version wurde 2005 von [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Ji_Li_.28Bachelorarbeit_EI_2003.2C_Diplomarbeit_EI_2005.29|Ji Li]] im Rahmen ihrer Diplomarbeit mit &bdquo;FlashMX&ndash;Actionscript&rdquo; erstellt (Betreuer: [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Prof._Dr.-Ing._habil._G.C3.BCnter_S.C3.B6der_.28am_LNT_seit_1974.29|Günter Söder]] und [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Dr.-Ing._Klaus_Eichin_.28am_LNT_von_1972-2011.29|Klaus Eichin]]).
 
*2017 wurde &bdquo;Impulse & Spektren&rdquo;  von [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#David_Jobst_.28Ingenieurspraxis_Math_2017.29|David Jobst]] im Rahmen seiner Ingenieurspraxis (Betreuer: [[Biografien_und_Bibliografien/Beteiligte_der_Professur_Leitungsgebundene_%C3%9Cbertragungstechnik#Tasn.C3.A1d_Kernetzky.2C_M.Sc._.28bei_L.C3.9CT_seit_2014.29|Tasnád Kernetzky]])  auf  &bdquo;HTML5&rdquo; umgesetzt und neu gestaltet.
 
*Letztmalige Überarbeitung 2020 durch&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Carolin_Mirschina_.28Ingenieurspraxis_Math_2019.2C_danach_Werkstudentin.29|Carolin Mirschina]]&nbsp; im Rahmen einer Werkstudententätigkeit.
 
 
 
==Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster==
 
{{LntAppletLink|impulsesAndSpectra}} &nbsp; &nbsp;  &nbsp; 
 
[https://en.lntwww.de/Applets:Impulses_and_Spectra '''English Version''']
 
 
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Aktuelle Version vom 26. Oktober 2023, 10:59 Uhr

Applet in neuem Tab öffnen   Open English Version


Programmbeschreibung


Betrachtet wird die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm S}$  von On–Off–Keying bei weißem Rauschen, gekennzeichnet durch die Streuung  $\sigma_{\rm AWGN}$,  und zwar sowohl bei kohärenter Demodulation als auch bei inkohärenter Demodulation.  Dargestellt werden für beide Fälle die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen des Empfangssignals für die möglichen Sendesymbole  $s_0$  und  $s_1 \equiv 0$. 

  • Im kohärenten Fall ergeben sich zwei Gaußfunktionen um  $s_0$  und  $s_1$.
  • Im inkohärenten Fall gibt es eine Rayleigh–WDF für das Symbol  $s_1 = 0$  und eine Rice–WDF für  $s_0 \ne 0$,  deren Form auch vom Eingabeparameter  $C_{\rm Rice}$  abhängt.


Als Zahlenwerte ausgegeben werden die Verbundwahrscheinlichkeiten  ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1})$   ⇒   (ausgefüllte blaue Fläche in der WDF–Grafik)  und  ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0})$   ⇒   (rote Fläche) sowie als Endergebnis  $p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r} \ne \boldsymbol{s})= {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) + {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}).$ 

  • Alle diese Größen hängen auch von der Entscheiderschwelle  $G$  ab, dessen jeweils optimaler Wert ebenfalls ermittelt wird.
  • Außerdem zeigt das Applet, welchen Fehler man macht, wenn man die im allgemeinen kompliziertere Rice–WDF durch die bestmögliche Gauß–WDF approximiert.

Theoretischer Hintergrund


On–Off–Keying mit kohärenter Demodulation

Das einfachste digitale Modulationsverfahren ist  On–Off–Keying  $\rm (OOK)$.  Dieses Verfahren wird teilweise auch als Amplitude Shift Keying  $\rm (2–ASK)$  bezeichnet und kann im äquivalenten Tiefpassbereich wie folgt charakterisiert werden:

Signalraumkonstellationen für On–Off–Keying

$\rm OOK$  ist ein binäres und eindimensionales Modulationsverfahren, zum Beispiel mit  $s_{1} \equiv 0$  und

  • $\boldsymbol{s}_{0} = \{s_0,\ 0\}$  (bei Cosinus–Träger,  linke Grafik)  bzw.
  • $\boldsymbol{s}_{0} = \{0,\ -s_0\}$  (bei Sinus–Träger,  rechte Grafik).


Bei kohärenter Demodulation ist die Signalraumkonstellation des Empfangssignals gleich der des Sendesignals und besteht wieder aus den zwei Punkten  $\boldsymbol{r}_0=\boldsymbol{s}_0$  und  $\boldsymbol{r}_1=\boldsymbol{s}_1$.  In diesem Fall ist das AWGN–Rauschen eindimensional mit der Varianz  $\sigma_{\rm AWGN}^2$  anzusetzen und man erhält  entsprechend dem  Theorieteil  für die  Symbolfehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s})$:

$$p_{\rm S} = {\rm Q} \left ( \frac{s_0/2}{\sigma_{\rm AWGN}}\right ) = {\rm Q} \left ( \sqrt{ {E_{\rm S}}/{N_0}}\right ) \hspace{0.05cm}. $$

Hierzu ist anzumerken:

  • Die Funktion  ${\rm Q}(x)$  nennt man das „Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral”.  Der Link weist auf das Applet  Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen.
  • Obige Gleichung gilt für gleichwahrscheinliche Symbole mit der Entscheiderschwelle  $G$  in der Mitte zwischen  $\boldsymbol{r}_0$  und  $\boldsymbol{r}_1$.
  • Der Abstand der beiden Signalpunkte von der Entscheiderschwelle  $G$  beträgt somit jeweils  $\Delta G = s_0/2$  $($Zähler im Argument der ersten  $\rm Q$–Funktion$)$.
  • $E_{\rm S}=s_0^2/2 \cdot T$  bezeichnet für diesen Fall die „mittlere Energie pro Symbol” und  $N_0=2T \cdot \sigma_{\rm AWGN}^2$  die (einseitige) AWGN–Rauschleistungsdichte.


$p_{\rm S}$–Berechnung für kohärente Demodulation

$\text{Beispiel 1:}$  Es gelte  $\sigma_{\rm AWGN}= 0.8$  und  $s_{0} = 2$,  ⇒   $G=1$.  Alle diese Werte seien auf den Wert  $1\hspace{0.05cm} {\rm V}$  normiert.

Die Grafik zeigt zwei „halbe Gaußfunktionen” um  $s_1=0$  (blaue Kurve) und  $s_0=2$  (rote Kurve) sowie den Schwellenwert  $G$.  Die schraffierten Flächen markieren die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit.

  • Nach der ersten Gleichung gilt mit  $\Delta G = s_{0} -G= G-s_1 = 1$:  
$$p_{\rm S} = {\rm Q} ( 1/0.8 )= {\rm Q} ( 1.25 )\approx 10.56 \%.$$
  • Ebenso liefert die zweite Gleichung:  $E_{\rm S}/{N_0} = 1/4 \cdot s_0^2/\sigma_{\rm AWGN}^2 = 1.5615$:
$$p_{\rm S} = {\rm Q} (\sqrt{1.5615} )\approx 10.56 \%.$$


Aufgrund der Symmetrie ist der Schwellenwert  $G=1$  optimal.  In diesem Fall sind die rote und die blaue schraffierte Fläche gleich groß   ⇒   die Symbole  $\boldsymbol{s}_{0}$  und  $\boldsymbol{s}_{1}$  werden in gleicher Weise verfälscht.

Mit  $G\ne 1$  ergibt sich eine größere Verfälschungswahrscheinlichkeit.  Beispielsweise ergibt sich mit  $G=0.6$:

$$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) = {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) + {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0})= 1/2 \cdot {\rm Q} ( 0.75)+ 1/2 \cdot {\rm Q} ( 1.75)\approx 13.33\% .$$

Hier ist die Verfälschungswahrscheinlichkeit für das Symbol  $\boldsymbol{s}_{1}$   ⇒   blaue gefüllte Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 11.33\%$  aufgrund der ungünstig gewählten Entscheiderschwelle sehr viel größer als die des Symbols  $\boldsymbol{s}_{0}$   ⇒   rote gefüllte Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 2\%$.


On–Off–Keying mit inkohärenter Demodulation

Die folgende Grafik zeigt die Strukur (im äquivalenten Tiefpassbereich) des optimalen OOK–Empfängers für inkohärente Demodulation.  Detailbeschreibung

Empfänger für inkohärente OOK-Demodulation (komplexe Signale sind blau beschriftet)

Entsprechend dieser zweiten Grafik gilt:

  • Das Eingangssignal  $\boldsymbol{r}(t) = \boldsymbol{s}(t) \cdot {\rm e}^{\hspace{0.02cm}{\rm j}\hspace{0.03cm}\phi} + \boldsymbol{n}(t)$  am Empfänger ist aufgrund des aktuellen Phasenwinkels  $\phi$  und wegen des komplexen Rauschterms  $\boldsymbol{n}(t)$  im allgemeinen komplex.
  • Erforderlich ist nun die Korrelation zwischen dem komplexen Empfangssignal  $\boldsymbol{r}(t)$  und einer  komplexen Basisfunktion  $\boldsymbol{\xi}(t)$.
  • Das Ergebnis ist der (komplexe) Detektorwert  $\boldsymbol{r}$, woraus als reelle Entscheidereingangsgröße der Betrag  $y = |\boldsymbol{r}(t)|$  gebildet wird.
  • Ist  $y \gt G$, so wird als Schätzwert  $m_0$  für das Symbol  $\boldsymbol{s}_{0}$  ausgegeben, andernfalls der Schätzwert  $m_1$  für das Symbol  $\boldsymbol{s}_{1}$.
  • Auch hier ist die mittlere Symbolfehlerwahrscheinlichkeit als Summe zweier Verbundwahrscheinlichkeiten darstellbar:
$$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) = {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) + {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}).$$


Fehlerwahrscheinlichkeitsberechnung unter Berücksichtigung von Rayleigh– und Riceverteilung

Zur Berechnung der Symbolfehlerwahrscheinlichkeit bei inkohärenter Demodulation gehen wir von folgender Grafik aus.  Dargestellt ist das Empfangssignal im äquivalenten Tiefpassbereich in der komplexen Ebene.

Zur Fehlerwahrscheinlichkeitsberechnung bei inkohärenter Demodulation
  • Der Punkt  $\boldsymbol{s_1}=0$  führt im Empfangsignal wieder zu  $\boldsymbol{r_1}=0$. 
  • Dagegen kann  $\boldsymbol{r}_0 = \boldsymbol{s}_0 \cdot {\rm e}^{\hspace{0.02cm}{\rm j}\hspace{0.03cm}\phi}$  auf jedem Punkt eines Kreises mit  Radius  $1$  liegen, da die Phase  $\phi$  unbekannt ist.
  • Der Entscheidungsprozess unter Berücksichtigung des AWGN–Rauschens ist nun zweidimensional zu interpretieren, wie durch die Pfeile in der Grafik angedeutet.
  • Die Entscheidungsregion  $I_1$  für das Symbol  $\boldsymbol{s_1}$  ist der blau gefüllte Kreis mit Radius  $G$,  wobei der richtige Wert von  $G$ noch zu bestimmen ist.
  • Liegt der Empfangswert  $\boldsymbol{r}$ außerhalb dieses Kreises also im rot hinterlegten Gebiet  $I_0$, so fällt die Entscheidung zugunsten von  $\boldsymbol{s_0}$.


$\rm Rayleigh–Anteil$
Unter Berücksichtigung des AWGN–Rauschens gilt  $\boldsymbol{r_1}=\boldsymbol{s_1} + \boldsymbol{n_1}$.  Die Rauschkomponente  $\boldsymbol{n_1}$  besitzt eine  Rayleighverteilung  $($Betrag der beiden mittelwertfreien Gaußkomponenten für  $I$  und  $Q)$. 

Deren bedingte WDF lautet mit der rotationssymmetrischen Rauschkomponente  $\eta$  mit  $\sigma=\sigma_{\rm AWGN}$ :

$$f_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}\boldsymbol{s_1}} (\eta \hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm} \boldsymbol{s_1})=\frac{\eta}{\sigma^2}\cdot {\rm e}^{-\eta^2 / ( 2 \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}\sigma^2) } = f_{\rm Rayleigh}(\eta) .$$

Damit erhält man für die bedingte Wahrscheinlichkeit

$${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0}|\boldsymbol{s_1}) = \int_{G}^{\infty}f_{\rm Rayleigh}(\eta) \,{\rm d} \eta \hspace{0.05cm},$$

und mit dem Faktor  $1/2$  wegen der gleichwahrscheinlichen Sendesymbole die Verbundwahrscheinlichkeit:

$${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) = 1/2 \cdot {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0}|\boldsymbol{s_1})= 1/2 \cdot \int_{G}^{\infty}f_{\rm Rayleigh}(\eta) \,{\rm d} \eta \hspace{0.05cm}.$$

$\rm Rice–Anteil$
Die Rauschkomponente  $\boldsymbol{n_0}$  besitzt eine  Riceverteilung  $($Betrag der Gaußkomponenten mit Mittelwerten  $m_x$  und  $m_y)$   ⇒   Konstante $C=\sqrt{m_x^2 + m_y^2}$
$($Anmerkung:  Im Applet wird die Konstante  $C$  mit  $C_{\rm Rice}$  bezeichnet$)$.

$$f_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}\boldsymbol{s_0}} (\eta \hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm} \boldsymbol{s_0})=\frac{\eta}{\sigma^2}\cdot{\rm e}^{-({C^2+\it \eta^{\rm 2} })/ ({\rm 2 \it \sigma^{\rm 2} })}\cdot {\rm I_0}(\frac{\it \eta\cdot C}{\sigma^{\rm 2} }) = f_{\rm Rice}(\eta) \hspace{1.4cm}{\rm mit} \hspace{1.4cm} {\rm I_0}(\eta) = \sum_{k=0}^{\infty}\frac{(\eta/2)^{2k} }{k! \cdot {\rm \Gamma ({\it k}+1)} }.$$

Damit ergibt sich für die zweite Verbundwahrscheinlichkeit:

$${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) = 1/2 \cdot \int_{0}^{G}f_{\rm Rice}(\eta) \,{\rm d} \eta \hspace{0.05cm}.$$
Dichtefunktionen für „OOK, inkohärent”

$\text{Beispiel 2:}$  Die Grafik zeigt das Ergebnis dieser Gleichung für  $\sigma_{\rm AWGN} = 0.5$  und  $C_{\rm Rice} = 2$.  Die Entscheidungsgrenze liegt bei  $G \approx 1.25$.  Man erkennt aus dieser Darstellung:

  • Die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm S}$  ist die Summe der beiden farblich hinterlegten Flächen.  Wie im Beispiel 1 für den kohärenten Fall gilt auch hier:
$$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) = {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) + {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}).$$
  • Die blau markierte Fläche gibt die Verbundwahrscheinlichkeit  ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 2.2\%$  an.  Diese berechnet sich als das Integral über die halbe Rayleigh–WDF im Bereich von  $G$  bis  $\infty$.
  • Die rot markierte Fläche gibt die Verbundwahrscheinlichkeit  ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 2.4\%$  an.  Diese berechnet sich als das Integral über die halbe Rice–WDF im Bereich von  $0$  bis  $G$.
  • Somit erhält man  $p_{\rm S} \approx 4.6\%$.  Anzumerken ist, dass die roten und blauen Flächen nicht gleich sind und dass sich die optimale Entscheidungsgrenze  $G_{\rm opt}$  sich aus dem Schnittpunkt der beiden Kurven ergibt.
  • Die optimale Entscheidungsgrenze  $G_{\rm opt}$  ergibt sich als der Schnittpunkt von blauer und roter Kurve.


Versuchsdurchführung


  • Wählen Sie die Nummer  $(1,\ 2$, ... $)$  der zu bearbeitenden Aufgabe.  Die Nummer  „$0$”  entspricht einem „Reset”:  Einstellung wie beim Programmstart.
  • Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt.  Die Parameterwerte sind angepasst.  Lösung nach Drücken von „Musterlösung”. 
  • Interpretieren Sie stets die Grafiken und die numerischen Ergebnisse.  Die Symbole  $s_0$  (einstellbar) und  ${s}_{1}\equiv 0$  seien gleichwahrscheinlich.
  • Aus Platzgründen verwenden wir bei den folgenden Fragen und Musterlösungen teilweise auch  $\sigma = \sigma_{\rm AWGN}$  und  $C = C_{\rm Rice}$.


(1)   Wir betrachten die kohärente Demodulation mit  $\sigma_{\rm AWGN} = 0.5$  und  $s_0 = 2$.  Was ist der kleinstmögliche Wert für die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm S}$?

  • Bei kohärenter Demodulation setzt sich die WDF des Empfangssignals aus zwei „halben” Gaußfunktionen um  $s_0 = 2$  $($rot$)$ und  $s_1 = 0$  $($blau$)$ zusammen.
  • Der minimale  $p_{\rm S}$–Wert ergibt sich hier mit  $G=1$  sowie  $\Delta G = s_{0} -G= G-s_1 = 1$  zu  $p_{\rm S}= {\rm Q} ( \Delta G/\sigma )={\rm Q} ( 1/0.5 )= {\rm Q} ( 2 )\approx 2.28 \%.$
  • Mit  $G=1$  werden beide Symbole gleich verfälscht.  Die blaue Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1})$  ist gleich der roten Fläche  ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0})$.  Deren Summe ergibt  $p_{\rm S}$.
  • Mit  $G=0.5$  ist zwar die rote Fläche nahezu Null.  Trotzdem ist   $p_{\rm S}\approx 8\%$  (Summe beider Flächen)  mehr als doppelt so groß als mit  $G_{\rm opt}=1$.


(2)   Nun gelte  $\sigma = 0.75$.  Mit welchem  $s_0$–Wert ergibt sich bei optimalem $G$ die gleiche Fehlerwahrscheinlichkeit wie in $(1)$?  Wie groß ist dann der Quotient  $E_{\rm S}/N_0$?

  • Allgemein gilt  $p_{\rm S}= {\rm Q}\big ( (s_0/2) / \sigma \big )$.  Erhöht man  $\sigma$  von  $0.5$  auf   $0.75$, dann muss auch  $s_0$  erhöht werden   ⇒   $s_0 = 3$   ⇒   $p_{\rm S}= {\rm Q} ( 1.5/ 0.75 )= {\rm Q} ( 2 )$.
  • Außer  $p_{\rm S}= {\rm Q}\big ( (s_0/2) / \sigma \big )$  gilt aber auch:  $p_{\rm S}= {\rm Q} ( \sqrt{E_{\rm S}/N_0} )$.  Daraus folgt:  $p_{\rm S}= {\rm Q}(2) ={\rm Q} ( \sqrt{E_{\rm S}/N_0})$   ⇒   $\sqrt{E_{\rm S}/N_0}= 2$   ⇒   $E_{\rm S}/N_0= 4$.
  • Zur Kontrolle:  $E_{\rm S}=s_0^2/2 \cdot T, \ N_0=2T \cdot \sigma^2$   ⇒   $E_{\rm S}/N_0 =s_0^2/(4 \cdot \sigma^2)= 3^2/(4 \cdot 0.75^2)=4$.  Das gleiche  $E_{\rm S}/N_0 =4$  ergibt sich für die Aufgabe (1).


(3)   Nun betrachten wir die inkohärente Demodulation mit  $\sigma_{\rm AWGN} = 0.75$,  $C_{\rm Rice} = 2.25$  und  $G=2$.  Wie groß ist die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm S}$?

  • Bei inkohärenter Demodulation setzt sich die WDF des Empfangssignals aus einer „halben” Rayleighfunktion $($blau$)$ und einer „halben” Ricefunktion $($rot$)$ zusammen.
  • ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 1.43\%$  gibt die Anteile der blauen Kurve oberhalb von $G =2$ an, und ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 15.18\%$  die Anteile der roten Kurve unterhalb von  $G =2$.
  • Mit  $G=2$  ergibt sich für die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit die Summe  $p_{\rm S}\approx 16.61\%$ , und mit  $G_{\rm opt}=1.58$  ein geringfügig besserer Wert:  $p_{\rm S}\approx 12.25\%$.


(4)   Es sei  $X$  allgemein eine Rayleigh–Zufallsgröße und  $Y$  eine Rice–Zufallsgröße, jeweils mit obigen Parametern.  Wie groß sind  ${\rm Pr}(X\le 2)$  und  ${\rm Pr}(Y\le 2)$ ?

  • Es gilt  ${\rm Pr}(Y\le 2) = 2 \cdot {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 30.36\%$,  da im Programm die Rice–WDF mit dem Faktor  $1/2$  dargestellt ist.
  • In gleicher Weise gilt  ${\rm Pr}(X> 2) = 2 \cdot {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 2.86\%$   ⇒   ${\rm Pr}(X \le 2)= 1-0.0286 = 97.14\%$.


(5)   Wir betrachten die Werte  $\sigma_{\rm AWGN} = 0.75$,  $C_{\rm Rice} = 2.25$  und  $G=G_{\rm opt}=1.58$.  Wie ändert sich  $p_{\rm S}$, wenn man „Rice” bestmöglich durch „Gauß” ersetzt?

  • Nach der exakten Berechnung ergibt sich mit der optimalen Schwelle  $G_{\rm opt}=1.58$:       ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 5.44\%$,  ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 6.81\%$   ⇒   $p_{\rm S}\approx 12.25\%$.
  • Mit der Gaußnäherung wird bei gleichem  $G$  der erste Term nicht verändert.  Der zweite Term erhöht sich auf  ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 9.29\%$   ⇒   $p_{\rm S}\approx 14.73\%$.
  • Die neue Optimierung des Schwellenwerts  $G$  unter Berücksichtigung der Gaußnäherung führt auf  $G_{\rm opt}=1.53$  und  $p_{\rm S}\approx 14.67\%$.
  • Die Parameter der Gaußverteilung sind dabei wie folgt einzustellen:  Mittelwert  $m_{\rm Gauß}= C_{\rm Rice}=2.25$,  Streuung  $\sigma_{\rm Gauß}= \sigma_{\rm AWGN}=0.75$.


(6)   Wie ändern sich die Ergebnisse gegenüber  $(5)$  mit  $\sigma_{\rm AWGN} = 0.5$,  $C_{\rm Rice} = 1.5$  bzw. mit  $\sigma_{\rm AWGN} = 1$,  $C_{\rm Rice} = 3$, jeweils mit   $G=G_{\rm opt}$?

  • Bei optimaler Entscheidungsgrenze ergeben sich stets gleiche Wahrscheinlichkeiten, sowohl für die exakte Riceverteilung als auch mit der Gaußnäherung.
  • Bei allen drei Parametersätzen gilt  $E_{\rm S}/N_0= 2.25$.  Dies lässt vermuten: die Ergebnisse bei inkohärenter Demodulation hängen allein von dieser Kenngröße ab.


(7)   Die Einstellung sei weiterhin „inkohärent mit Näherung”. Es gelte stets  $C_{\rm Rice} = 3$,  $G=G_{\rm opt}$.  Variierern Sie die AWGN–Streuung im Bereich  $0.5 \le \sigma \le 1$.
         Interpretieren Sie den relativen Fehler „Falsch minus Richtig/Richtig” in Abhängigkeit der Kenngröße  $E_{\rm S}/N_0$.

  • Mit  $\sigma =0.5$   ⇒   $E_{\rm S}/N_0 = 9$  erhält man  $p_{\rm S}^{\ \rm exakt}\approx 0.32\%$  und  $p_{\rm S}^{\ \rm Näherung}\approx 0.38\%$.  Der absolute Fehler beträgt  $0.06\%$  und der relative Fehler  $18.75\%$.
  • Mit  $\sigma =1$   ⇒   $E_{\rm S}/N_0 = 2.25$  erhält man  $p_{\rm S}^{\ \rm exakt}\approx 12.25\%$  und  $p_{\rm S}^{\ \rm Näherung}\approx 14.67\%$.  Der absolute Fehler beträgt  $2.42\%$  und der relative Fehler  $19.75\%$.
  • Fazit:  Die Gaußnäherung wird mit größerem  $E_{\rm S}/N_0$  immer besser.  Diese Aussage erkennt man am absoluten Fehler deutlicher als am relativen Fehler.


(8)   Wiederholen Sie den letzten Versuch nun mit der Einstellung „kohärent” sowie  $s_0 = 3$,  $G=G_{\rm opt}$.  Welches Fazit erlaubt der Vergleich mit  (7)?

  • Der Vergleich von  $(7)$  und  $(8)$  zeigt:  Für jedes  $E_{\rm S}/N_0$  ergibt sich bei inkohärenter Demodulation eine größere Symbolfehlerwahrscheinlichkeit.
  • Für  $E_{\rm S}/N_0= 9$  ergibt sich  $p_{\rm S}^{\ \rm kohärent}\approx 0.13\%$  und  $p_{\rm S}^{\ \rm inkohärent}\approx 0.32\%$.  Und für  $E_{\rm S}/N_0= 2.25$  erhält man  $p_{\rm S}^{\ \rm kohärent}\approx 6.68\%$  und  $p_{\rm S}^{\ \rm inkohärent}\approx 12.25\%$. 
  • Die einfachere Realisierung des inkohärenten Demodulators (keine Taktsynchronisierung) bewirkt einen Qualitätsverlust   ⇒   größere Fehlerwahrscheinlichkeit.


Zur Handhabung des Applets

Bildschirmabzug der englischen Version

    (A)     Auswahl:

  • Kohärent,
  • inkohärent,
  • inkohärent mit Näherung.

    (B)     Parametereingabe: 

  • $\sigma_{\rm AWGN}$, 
  • $s_0$, 
  • $E_{\rm S}/N_0$, 
  • $G_{\rm opt}$

    (C)     Numerischer Ausgabebereich der Wahrscheinlichkeiten

    (D)     Grafischer Ausgabebereich der WDF-Anteile

    (E)     Aufgabenauswahl

    (F)     Fragen und Lösungen

Über die Autoren

Dieses interaktive Berechnungstool wurde am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der Technischen Universität München konzipiert und realisiert.

  • Diese Umsetzung wurde von der Fakultät Elektrotechnik & Informationstechnik der TU München durch  "Studienzuschüsse"  finanziell unterstützt.  Wir bedanken uns.


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