Digitalsignalübertragung/Grundlagen der codierten Übertragung

1. Digitalsignalübertragung
2. Codierte und mehrstufige Übertragung
3. Grundlagen der codierten Übertragung

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Das zweite Kapitel behandelt die so genannte Übertragungscodierung, die in der Literatur manchmal auch als „Leitungscodierung” bezeichnet wird. Dabei wird durch gezieltes Hinzufügen von Redundanz eine Anpassung des digitalen Sendesignals an die Eigenschaften des Übertragungskanals erreicht. Im Einzelnen werden behandelt:

• einige grundlegende Begriffe der Informationstheorie wie Informationsgehalt und Entropie,
• die AKF-Berechnung und die Leistungsdichtespektren von Digitalsignalen,
• die redundanzfreie Codierung, die zu einem nichtbinären Sendesignal führt,
• die Berechnung von Symbol- und Bitfehlerwahrscheinlichkeit bei mehrstufigen Systemen,
• die so genannten 4B3T-Codes als ein wichtiges Beispiel von blockweiser Codierung, und
• die Pseudoternärcodes, die jeweils eine symbolweise Codierung realisieren.

Die Beschreibung erfolgt durchgehend im Basisband und es werden weiterhin einige vereinfachende Annahmen (unter Anderem: keine Impulsinterferenzen) getroffen.

Weitere Informationen zum Thema sowie Aufgaben, Simulationen und Programmierübungen finden Sie im

   Kapitel 15: Lineare zeitinvariante Systeme, Programm lzi

des Praktikums „Simulationsmethoden in der Nachrichtentechnik”. Diese (ehemalige) LNT-Lehrveranstaltung an der TU München basiert auf

• dem Lehrsoftwarepaket LNTsim  ⇒  Link verweist auf die ZIP-Version des Programms und
• dieser Praktikumsanleitung  ⇒  Link verweist auf die PDF-Version; Kapitel 15: Seite 99-118.

Informationsgehalt – Entropie – Redundanz

Wir gehen von einer M–stufigen digitalen Nachrichtenquelle aus, die das Quellensignal

\(q(t) = \sum_{(\nu)} a_\nu \cdot {\rm \delta} ( t - \nu \cdot T)\hspace{0.3cm}{\rm mit}\hspace{0.3cm}a_\nu \in \{ a_1, ... , a_\mu , ... , a_{ M}\}\)

abgibt. Die Quellensymbolfolge 〈q_ν〉 ist auf die Folge 〈a_ν〉 der dimensionslosen Amplitudenkoeffizienten abgebildet. Vereinfachend wird zunächst für die Zeitlaufvariable ν = 1, ... , N gesetzt, während der Vorratsindex μ stets Werte zwischen 1 und M annehmen kann.

Ist das ν–te Folgenelement gleich a_μ, so kann dessen Informationsgehalt mit der Wahrscheinlichkeit p_νμ = Pr(a_ν = a_μ) wie folgt berechnet werden:

\[I_\nu = \log_2 \frac{1}{p_{\nu \mu}}= {\rm ld} \frac{1}{p_{\nu \mu}} \hspace{1cm}{\rm (Einheit: \hspace{0.15cm}bit)}\hspace{0.05cm}.\]

Der Logarithmus zur Basis 2  ⇒  log₂ wird oft auch mit „ld(x)”  ⇒  Logarithmus dualis bezeichnet. Bei der numerischen Auswertung wird die Hinweiseinheit „bit” hinzugefügt. Mit dem Zehner-Logarithmus lg(x) bzw. dem natürlichen Logarithmus ln(x) gilt: \[{\rm log_2}(x) = \frac{{\rm lg}(x)}{{\rm lg}(2)}= \frac{{\rm ln}(x)}{{\rm ln}(2)}\hspace{0.05cm}.\]
Nach dieser auf C. E. Shannon zurückgehenden Definition von Information ist der Informationsgehalt eines Symbols umso größer, je kleiner dessen Auftrittswahrscheinlichkeit ist.

: Die Entropie ist der mittlere Informationsgehalt eines Folgenelements (Symbols). Diese wichtige informationstheoretische Größe lässt sich als Zeitmittelwert wie folgt ermitteln:

\[H = \lim_{N \to \infty} \frac{1}{N} \cdot \sum_{\nu = 1}^N I_\nu = \lim_{N \to \infty} \frac{1}{N} \cdot \sum_{\nu = 1}^N \hspace{0.1cm}{\rm log_2}\hspace{0.05cm} \frac{1}{p_{\nu \mu}} \hspace{1cm}{\rm (Einheit: \hspace{0.15cm}bit)}\hspace{0.05cm}.\]
Natürlich kann die Entropie auch durch Scharmittelung berechnet werden.

Sind die Folgenelemente a_ν statistisch voneinander unabhängig, so sind die Auftrittswahrscheinlichkeiten p_νμ = p_μ unabhängig von ν und man erhält in diesem Sonderfall für die Entropie: \[H = \sum_{\mu = 1}^M p_{ \mu} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm} \frac{1}{p_{ \mu}}\hspace{0.05cm}.\]
Bestehen dagegen statistische Bindungen zwischen benachbarten Amplitudenkoeffizienten a_ν, so muss zur Entropieberechnung die kompliziertere Definitionsgleichung herangezogen werden.

Der Maximalwert der Entropie ergibt sich immer dann, wenn die M Auftrittswahrscheinlichkeiten (der statistisch unabhängigen Symbole) alle gleich sind (p_μ = 1/M):

\(H_{\rm max} = \sum_{\mu = 1}^M \hspace{0.1cm}\frac{1}{M} \cdot {\rm log_2} (M) = {\rm log_2} (M) \cdot \sum_{\mu = 1}^M \hspace{0.1cm} \frac{1}{M} = {\rm log_2} (M) \hspace{1cm}{\rm (Einheit: \hspace{0.15cm}bit)}\hspace{0.05cm}.\)

Man bezeichnet H_max als den Entscheidungsgehalt (bzw. als Nachrichtengehalt) und den Quotienten

\(r = \frac{H_{\rm max}-H}{H_{\rm max}}\)

als dierelative Redundanz. Da stets 0 ≤ H ≤ H_max gilt, kann die relative Redundanz Werte zwischen 0 und 1 (einschließlich dieser Grenzwerte) annehmen.

Aus der Herleitung dieser Beschreibungsgrößen ist offensichtlich, dass ein redundanzfreies Digitalsignal (r = 0) folgende Eigenschaften erfüllen muss:

• Die Amplitudenkoeffizienten a_ν sind statistisch unabhängig; Pr(a_ν = a_μ) ist für alle ν identisch.
  
• Die M möglichen Koeffizienten a_μ treten mit gleicher Wahrscheinlichkeit p_μ = 1/M auf.
  
  

: Analysiert man einen zur Übertragung anstehenden deutschen Text auf der Basis von M = 32 Zeichen (a, ... , z, ä, ö, ü, ß, Leerzeichen, Interpunktion, keine Unterscheidung zwischen Groß– und Kleinschreibung), so ergibt sich der Entscheidungsgehalt H_max = 5 bit/Symbol. Aufgrund

• der unterschiedlichen Häufigkeiten (beispielsweise tritt „e” deutlich häufiger auf als „u”) und
  
• von statistischen Bindungen (zum Beispiel folgt auf „q” der Buchstabe „u” viel öfters als „e”)
  
  

beträgt nach Karl Küpfmüller die Entropie der deutschen Sprache nur H = 1.3 bit/Zeichen. Daraus ergibt sich die relative Redundanz zu r ≈ (5 – 1.3)/5 = 74%. Für englische Texte wurde von Claude E. Shannon die Entropie mit H = 1 bit/Zeichen angegeben (r = 80%).

Quellen–, Kanal– und Übertragungscodierung

Unter Codierung versteht man die Umsetzung der Quellensymbolfolge 〈q_ν〉 mit Symbolumfang M_q in eine Codesymbolfolge 〈c_ν〉 mit dem Symbolumfang M_c. Meist wird durch die Codierung die in einem Digitalsignal enthaltene Redundanz manipuliert. Oft – aber nicht immer – sind M_q und M_c verschieden.
Man unterscheidet je nach Zielrichtung zwischen verschiedenen Arten von Codierung:

• Die Aufgabe der Quellencodierung ist die Redundanzreduktion zur Datenkomprimierung, wie sie beispielsweise in der Bildcodierung Anwendung findet. Durch Ausnutzung statistischer Bindungen zwischen den einzelnen Punkten eines Bildes bzw. zwischen den Helligkeitswerten eines Punktes zu verschiedenen Zeiten (bei Bewegtbildsequenzen) können Verfahren entwickelt werden, die bei nahezu gleicher Bildqualität zu einer merklichen Verminderung der Datenmenge (gemessen in bit oder byte) führen. Ein einfaches Beispiel hierfür ist die differentielle Pulscodemodulation (DPCM).
  
• Bei der Kanalcodierung erzielt man demgegenüber dadurch eine merkliche Verbesserung des Übertragungsverhaltens, dass eine beim Sender gezielt hinzugefügte Redundanz empfangsseitig zur Erkennung und Korrektur von Übertragungsfehlern genutzt wird. Solche Codes, deren wichtigste Vertreter Block–, Faltungs– und Turbo-Codes sind, haben besonders bei stark gestörten Kanälen eine große Bedeutung. Je größer die relative Redundanz des codierten Signals ist, desto besser sind die Korrektureigenschaften des Codes, allerdings bei verringerter Nutzdatenrate.
  
• Eine Übertragungscodierung – häufig auch als Leitungscodierung bezeichnet – verwendet man, um das Sendesignal durch eine Umcodierung der Quellensymbole an die spektralen Eigenschaften von Übertragungskanal und Empfangseinrichtungen anzupassen. Beispielsweise muss bei einem Kanal mit der Frequenzgangseigenschaft H_K(f = 0) = 0, über den kein Gleichsignal übertragen werden kann, durch Übertragungscodierung sichergestellt werden, dass die Codesymbolfolge weder eine lange L– noch eine lange H–Folge beinhaltet.
  
  

Im vorliegenden Buch „Digitalsignalübertragung” beschäftigen wir uns ausschließlich mit diesem letzten, übertragungstechnischen Aspekt. Der Kanalcodierung ist in LNTwww ein eigenes Buch gewidmet (siehe Bücherregalseite), während die Quellencodierung im Buch „Informationstheorie” ausführlich behandelt wird. Auch die Sprachcodierung im Kapitel 3.3 des Buches „Beispiele von Nachrichtensystemen” stellt eine spezielle Form der Quellencodierung dar.

Systemmodell und Beschreibungsgrößen

Im weiteren Verlauf des zweiten Kapitels wird von folgendem Blockschaltbild ausgegangen.



Zusätzlich gelten folgende Vereinbarungen:

• Das digitale Quellensignal q(t) sei binär (M_q = 2) und redundanzfrei (H_q = 1 bit/Symbol). Mit der Symboldauer T_q ergibt sich für die Symbolrate der Quelle:

\[R_q = {H_{q}}/{T_q}= {1}/{T_q}\hspace{1cm}{\rm (Einheit: \hspace{0.15cm}bit/s)}\hspace{0.05cm}.\]

• Wegen M_q = 2 bezeichnen wir im Folgenden T_q auch als die Bitdauer und R_q als die Bitrate. Für den Vergleich von Übertragungssystemen mit unterschiedlicher Codierung werden T_q und R_q (in späteren Kapiteln verwenden wir hierfür T_B und R_B) stets als konstant angenommen.
  
• Das Codersignal c(t) und auch das Sendesignal s(t) nach der Impulsformung mit g_s(t) besitzen die Stufenzahl M_c, die Symboldauer T_c und die Symbolrate 1/T_c. Die äquivalente Bitrate beträgt

\[R_c = {{\rm log_2} (M_c)}/{T_c} \hspace{0.05cm}.\]

• Es gilt stets R_c ≥ R_q, wobei das Gleichheitszeichen nur bei den redundanzfreien Codes (r_c = 0) gültig ist. Andernfalls erhält man für die relative Coderedundanz:

\[r_c =({R_c - R_q})/{R_c} = 1 - R_q/{R_c} \hspace{0.05cm}.\]

Hinweis zur Nomenklatur: Die äquivalente Bitrate R_c des Codersignals hat ebenso wie die Bitrate R_q der Quelle die Einheit „bit/s”. Insbesondere in der Literatur zur Kanalcodierung wird dagegen mit R_c häufig die dimensionslose Coderate 1 – r_c bezeichnet. R_c = 1 gibt dann einen redundanzfreien Code an, während R_c = 1/3 einen Code mit der Redundanz r_c = 2/3 kennzeichnet.

: Bei den so genannten 4B3T–Codes werden jeweils vier Binärsymbole (m_q = 4, M_q = 2) durch drei Ternärsymbole (m_c = 3, M_c = 3) dargestellt. Wegen 4 · T_q = 3 · T_c gilt:

\[R_q = {1}/{T_q}, \hspace{-0.05cm}R_c = {{\rm log_2} (3)} \hspace{-0.05cm}/{T_c} = {3/4 \cdot {\rm log_2} (3)} \hspace{-0.05cm}/{T_q}\hspace{0.1cm}\Rightarrow \hspace{0.1cm}r_c =3/4\cdot {\rm log_2} (3) \hspace{-0.05cm}- \hspace{-0.05cm}1 \approx 15.9\, \% \hspace{0.05cm}.\]

Genauere Informationen zu den 4B3T-Codes finden Sie im Kapitel 2.3.

AKF–Berechnung eines Digitalsignals

Zur Vereinfachung der Schreibweise wird im Folgenden M_c = M und T_c = T gesetzt. Damit kann für das Sendesignal bei einer zeitlich unbegrenzten Nachrichtenfolge geschrieben werden: \[s(t) = \sum_{\nu = -\infty}^{+\infty} a_\nu \cdot g_s ( t - \nu \cdot T) \hspace{0.05cm}.\]
Diese Signaldarstellung beinhaltet sowohl die Quellenstatistik (Amplitudenkoeffizienten a_ν) als auch die Sendeimpulsform g_s(t). Die Grafik zeigt zwei binäre bipolare Sendesignale s_G(t) und s_R(t) mit gleichen Amplitudenkoeffizienten a_ν, die sich lediglich durch den Sendegrundimpuls g_s(t) unterscheiden.



Man erkennt aus dieser Darstellung, dass ein Digitalsignal im Allgemeinen nichtstationär ist:

• Beim Sendesignal s_G(t) mit schmalen Gaußimpulsen ist die Nichtstationarität offensichtlich, da zum Beispiel bei Vielfachen von T die Varianz σ_s² = s₀² ist, während dazwischen σ_s² ≈ 0 gilt.
  
• Auch das Signal s_R(t) mit NRZ–rechteckförmigen Impulsen ist im strengen Sinne nichtstationär, da sich hier die Momente an den Bitgrenzen gegenüber allen anderen Zeitpunkten unterscheiden.
  
• Einen Zufallsprozess, dessen Momente m_k(t) = m_k(t + ν · T) sich periodisch mit T wiederholen, bezeichnet man als zyklostationär; k und ν besitzen hierbei ganzzahlige Zahlenwerte.
  
  

Viele der für ergodische Prozesse gültigen Regeln kann man mit nur geringen Einschränkungen auch auf zykloergodische (und damit ebenfalls auf zyklostationäre) Prozesse anwenden. Insbesondere gilt für die Autokorrelationsfunktion (AKF) solcher Zufallsprozesse mit Mustersignal s(t): \[\varphi_s(\tau) = {\rm E}[s(t) \cdot s(t + \tau)] \hspace{0.05cm}.\]
Mit obiger Gleichung des Sendesignals kann die AKF als Zeitmittelwert wie folgt geschrieben werden: \[\varphi_s(\tau) = \sum_{\lambda = -\infty}^{+\infty}\frac{1}{T} \cdot \lim_{N \to \infty} \frac{1}{2N +1} \cdot \sum_{\nu = -N}^{+N} a_\nu \cdot a_{\nu + \lambda} \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} g_s ( t ) \cdot g_s ( t + \tau - \lambda \cdot T)\,{\rm d} t \hspace{0.05cm}.\]

Wir gehen weiterhin von folgender AKF–Gleichung aus:

\(\varphi_s(\tau) = \sum_{\lambda = -\infty}^{+\infty}\frac{1}{T} \cdot \lim_{N \to \infty} \frac{1}{2N +1} \cdot \sum_{\nu = -N}^{+N} a_\nu \cdot a_{\nu + \lambda} \cdot \int_{-\infty}^{+\infty} g_s ( t ) \cdot g_s ( t + \tau - \lambda \cdot T)\,{\rm d} t \hspace{0.05cm}.\)

Da die Grenzwert–, Integral– und Summenbildung miteinander vertauscht werden darf, kann mit den Substitutionen N = T_M/(2T), λ = κ – ν und t – ν · T → t hierfür auch geschrieben werden:

\(\varphi_s(\tau) = \lim_{T_{\rm M} \to \infty}\frac{1}{T_{\rm M}} \cdot \int_{-T_{\rm M}/2}^{+T_{\rm M}/2} \sum_{\nu = -\infty}^{+\infty} \sum_{\kappa = -\infty}^{+\infty} a_\nu \cdot g_s ( t - \nu \cdot T ) \cdot a_\kappa \cdot g_s ( t + \tau - \kappa \cdot T ) \,{\rm d} t \hspace{0.05cm}.\)

Nun werden zur Abkürzung folgende Größen eingeführt:

:  Die diskrete AKF der Amplitudenkoeffizienten liefert Aussagen über die linearen statistischen Bindungen der Amplitudenkoeffizienten a_ν und a_ν+λ und besitzt keine Einheit\[\varphi_a(\lambda) = \lim_{N \to \infty} \frac{1}{2N +1} \cdot \sum_{\nu = -\infty}^{+\infty} a_\nu \cdot a_{\nu + \lambda} \hspace{0.05cm}.\]

:  Die Energie–AKF des Grundimpulses ist ähnlich definiert wie die allgemeine (Leistungs–)AKF. Sie wird mit einem Punkt gekennzeichnet. Es ist zu berücksichtigen, dass auf die Division durch T_M und den Grenzübergang verzichtet werden kann, da g_s(t) energiebegrenzt ist\[\varphi^{^{\bullet}}_{gs}(\tau) = \int_{-\infty}^{+\infty} g_s ( t ) \cdot g_s ( t + \tau)\,{\rm d} t \hspace{0.05cm}.\]

: Für die Autokorrelationsfunktion eines Digitalsignals s(t) gilt allgemein\[\varphi_s(\tau) = \sum_{\lambda = -\infty}^{+\infty}{1}/{T} \cdot \varphi_a(\lambda)\cdot\varphi^{^{\bullet}}_{gs}(\tau - \lambda \cdot T)\hspace{0.05cm}.\]
Das Signal s(t) kann dabei binär oder mehrstufig, unipolar oder bipolar sowie redundanzfrei oder redundant (leitungscodiert) sein. Die Impulsform wird durch die Energie–AKF berücksichtigt.

Beschreibt das Digitalsignal s(t) einen Spannungsverlauf, so hat die Energie–AKF des Grundimpulses g_s(t) die Einheit V²s und φ_s(τ) die Einheit V², jeweils bezogen auf den Widerstand 1 Ω.

Anmerkung: Im strengen Sinne der Systemtheorie müsste man die AKF der Amplitudenkoeffizienten wie folgt definieren:

\(\varphi_{a , \delta}(\tau) = \sum_{\lambda = -\infty}^{+\infty} \varphi_a(\lambda)\cdot \delta(\tau - \lambda \cdot T)\hspace{0.05cm}.\)

Damit würde sich die obige Gleichung wie folgt darstellen:

\(\varphi_s(\tau) ={1}/{T} \cdot \varphi_{a , \delta}(\tau)\star \varphi^{^{\bullet}}_{gs}(\tau - \lambda \cdot T) = \sum_{\lambda = -\infty}^{+\infty}{1}/{T} \cdot \varphi_a(\lambda)\cdot \varphi^{^{\bullet}}_{gs}(\tau - \lambda \cdot T)\hspace{0.05cm}.\)

Zur einfacheren Darstellung wird im Folgenden die diskrete AKF der Amplitudenkoeffizienten  ⇒  φ_a(λ) stets ohne diese Diracfunktionen verwendet.

LDS–Berechnung eines Digitalsignals

Die Entsprechungsgröße zur Autokorrelationsfunktion (AKF) eines Zufallssignals ist im Frequenzbereich das Leistungsdichtespektrum (LDS), das mit der AKF über das Fourierintegral in Bezug steht:
\(\varphi_s(\tau) \hspace{0.4cm}\circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet \hspace{0.4cm} {\it \Phi}_s(f) = \int\limits_{-\infty}^{+\infty} \varphi_s(\tau) \cdot {\rm e}^{- {\rm j}\hspace{0.05cm} 2 \pi f \hspace{0.02cm} \tau} \,{\rm d} \tau \hspace{0.05cm}.\) Berücksichtigt man den Zusammenhang zwischen Energie–AKF und Energiespektrum,

\(\varphi^{^{\bullet}}_{gs}(\tau) \hspace{0.4cm}\circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet \hspace{0.4cm} {\it \Phi}^{^{\bullet}}_{gs}(f) = |G_s(f)|^2 \hspace{0.05cm},\)

sowie den Verschiebungssatz, so kann das Leistungsdichtespektrum des Digitalsignals s(t) in folgender Weise dargestellt werden:

\({\it \Phi}_s(f) = \sum_{\lambda = -\infty}^{+\infty}{1}/{T} \cdot \varphi_a(\lambda)\cdot {\it \Phi}^{^{\bullet}}_{gs}(f) \cdot {\rm e}^{- {\rm j}\hspace{0.05cm} 2 \pi f \hspace{0.02cm} \lambda T} = \)

\[ = {1}/{T} \cdot |G_s(f)|^2 \cdot \sum_{\lambda = -\infty}^{+\infty}\varphi_a(\lambda)\cdot \cos ( 2 \pi f \lambda T)\hspace{0.05cm}.\]

Hierbei ist berücksichtigt, dass Φ_s(f) und |G_s(f)|² reellwertig sind und gleichzeitig φ_a(– λ) = φ_a(λ) gilt.

Definiert man nun die spektrale Leistungsdichte der Amplitudenkoeffizienten zu

\({\it \Phi}_a(f) = \sum_{\lambda = -\infty}^{+\infty}\varphi_a(\lambda)\cdot {\rm e}^{- {\rm j}\hspace{0.05cm} 2 \pi f \hspace{0.02cm} \lambda \hspace{0.02cm}T} = \varphi_a(0) + 2 \cdot \sum_{\lambda = 1}^{\infty}\varphi_a(\lambda)\cdot\cos ( 2 \pi f \lambda T) \hspace{0.05cm},\)

so erhält man den folgenden Ausdruck:

\({\it \Phi}_s(f) = {\it \Phi}_a(f) \cdot {1}/{T} \cdot |G_s(f)|^2 \hspace{0.05cm}.\)

Das heißt, dass sich Φ_s(f) als Produkt zweier Funktionen darstellen lässt:

• Der erste Term Φ_a(f) ist dimensionslos und beschreibt die spektrale Formung des Sendesignals durch die statistischen Bindungen der Quelle.
  
• Dagegen berücksichtigt |G_s(f)|² die spektrale Formung durch den Sendegrundimpuls g_s(t). Je schmaler dieser ist, desto breiter ist |G_s(f)|² und um so größer ist damit der Bandbreitenbedarf.
  
• Das Energiespektrum hat die Einheit V²s/Hz. Die Einheit V²/Hz für das Leistungsdichtespektrum (nur gültig für den Widerstand 1 Ω) ergibt sich aufgrund der Division durch den Symbolabstand T.
  

AKF und LDS bei bipolaren Binärsignalen

Die bisherigen Ergebnisse werden nun an Beispielen verdeutlicht. Ausgehend von binären bipolaren Amplitudenkoeffizienten a_ν ∈ {–1, +1} erhält man, falls keine Bindungen zwischen den a_ν bestehen:

\(\varphi_a(\lambda) = \left\{ \begin{array}{c} 1 \\ 0 \\ \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} {\rm{f\ddot{u}r}}\\ {\rm{f\ddot{u}r}} \\ \end{array} \begin{array}{*{20}c}\lambda = 0, \\ \lambda \ne 0 \\ \end{array} \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm}\varphi_s(\tau)= {1}/{T} \cdot \varphi^{^{\bullet}}_{gs}(\tau)\hspace{0.05cm}.\)

Die Grafik zeigt zwei Signalausschnitte jeweils mit Rechteckimpulsen g_s(t), die dementsprechend zu einer dreieckförmigen AKF und zu einem si²–förmigen Leistungsdichtespektrum (LDS) führen.

Die linken Bilder beschreiben eine NRZ–Signalisierung, das heißt, dass die Breite T_S des Grundimpulses gleich dem Abstand T zweier Sendeimpulse (Quellensymbole) ist. Dagegen gelten die rechten Bilder für einen RZ–Impuls mit dem Tastverhältnis T_S/T = 0.5. Man erkennt:

• Bei NRZ–Rechteckimpulsen ergibt sich für die (auf den Widerstand 1 Ω bezogene) Sendeleistung φ_s(τ = 0) = s₀² und die dreieckförmige AKF ist auf den Bereich |τ| ≤ T_S = T beschränkt.
  

• Das LDS Φ_s(f) als die Fouriertransformierte von φ_s(τ) ist si²–förmig mit äquidistanten Nullstellen im Abstand 1/T. Die Fläche unter der LDS–Kurve ergibt wiederum die Sendeleistung s₀².
  

• Im Fall der RZ–Signalisierung ist die dreieckförmige AKF gegenüber dem linken Bild in Höhe und Breite jeweils um den Faktor T_S/T = 0.5 kleiner.
  
  

Vergleicht man die beiden Leistungsdichtespektren (untere Bilder), so erkennt man für T_S/T = 0.5 gegenüber T_S/T = 1 eine Verkleinerung in der Höhe um den Faktor 4 und eine Verbreiterung um den Faktor 2. Die Fläche (Leistung) ist somit halb so groß, da in der Hälfte der Zeit s(t) = 0 gilt.

AKF und LDS bei unipolaren Binärsignalen

Wir gehen weiterhin von NRZ– bzw. RZ–Rechteckimpulsen aus. Die binären Amplitudenkoeffizienten seien aber nun unipolar: a_ν ∈ {0, 1}. Dann gilt für die diskrete AKF der Amplitudenkoeffizienten\[\varphi_a(\lambda) = \left\{ \begin{array}{c} m_2 = 0.5 \\ \\ m_1^2 = 0.25 \\ \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} {\rm{f\ddot{u}r}}\\ \\ {\rm{f\ddot{u}r}} \\ \end{array} \begin{array}{*{20}c}\lambda = 0, \\ \\ \lambda \ne 0 \hspace{0.05cm}.\\ \end{array}\]

Vorausgesetzt sind hier gleichwahrscheinliche Amplitudenkoeffizienten  ⇒  Pr(a_ν = 0) = Pr(a_ν = 1) = 0.5 ohne statistische Bindungen untereinander, so dass sowohl der quadratische Mittelwert m₂ als auch der lineare Mittelwert m₁ jeweils gleich 0.5 sind.

Hinweis: Unipolare Amplitudenkoeffizienten treten zum Beispiel bei optischen Übertragungssystemen auf. Trotzdem beschränken wir uns in späteren Kapiteln meist auf die bipolare Signalisierung.

Die Grafik zeigt einen Signalausschnitt, die AKF und das LDS mit unipolaren Amplitudenkoeffizienten,

• links für rechteckförmige NRZ–Impulse (T_S/T = 1), und
  
• rechts für RZ–Impulse mit dem Tastverhältnis T_S/T = 0.5.
  
  

Man erkennt folgende Unterschiede gegenüber der bipolaren Signalisierung:

• Durch die Addition der unendlich vielen Dreieckfunktionen im Abstand T, alle mit gleicher Höhe, ergibt sich für die AKF in der linken Grafik (NRZ) ein konstanter Gleichanteil s₀²/4.
  
• Daneben verbleibt im Bereich |τ| ≤ T_S eine einzelne Dreieckfunktion mit der Höhe s₀²/4, die im Leistungsdichtespektrum (LDS) zum kontinuierlichen, si²–förmigen Verlauf führt (blaue Kurve).
  
• Der Gleichanteil in der AKF bewirkt im LDS eine Diracfunktion bei der Frequenz f = 0 mit dem Gewicht s₀²/4. Es ist zu bemerken, dass dadurch der LDS–Wert Φ_s(f = 0) unendlich groß wird.
  
• Aus der rechten Grafik – gültig für T_S/T = 0.5 – erkennt man, dass sich nun die AKF aus einem periodischen Dreiecksverlauf (im mittleren Bereich gestrichelt eingezeichnet) und zusätzlich noch aus einem einmaligen Dreieck im Bereich |τ| ≤ T_S = T/2 mit Höhe s₀²/8 zusammensetzt.
• Diese einmalige Dreieckfunktion führt zu dem kontinuierlichen, si²–förmigen Anteil (blaue Kurve) von Φ_s(f) mit der ersten Nullstelle bei 1/T_S = 2/T. Dagegen führt die periodische Dreieckfunktion nach den Gesetzmäßigkeiten der Fourierreihe zu einer unendlichen Summe von Diracfunktionen mit unterschiedlichen Gewichten im Abstand 1/T (rot gezeichnet).
  
• Die Gewichte der Diracfunktionen sind proportional zum kontinuierlichen (blauen) LDS–Anteil. Das maximale Gewicht s₀²/8 besitzt die Diraclinie bei f = 0. Dagegen sind die Diraclinien bei ±2/T und Vielfachen davon nicht vorhanden bzw. besitzen jeweils das Gewicht 0, da hier auch der kontinuierliche LDS–Anteil Nullstellen besitzt.
  

Aufgaben

A2.1 AKF und LDS nach Codierung

A2.2 Binäre bipolare Rechtecke