Aufgaben:Aufgabe 1.2Z: Bitfehlermessung: Unterschied zwischen den Versionen

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Die Bitfehlerwahrscheinlichkeit $$p_{\rm B} = {1}/{2} \cdot{\rm erfc} \left( \sqrt{\frac{E_{\rm B}}{N_0}}\right)$$ eines Binärsystems wurde durch eine Messung der Bitfehlerquote (BER) $$h_{\rm B} = \frac {n_{\rm B}}{N}$$ simulativ ermittelt. Oftmals wird <i>h</i><sub>B</sub> auch Bitfehlerhäufigkeit genannt. <br><br>In obigen Gleichungen bedeuten
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Die Bitfehlerwahrscheinlichkeit  
*<i>E</i><sub>B</sub> : Energie pro Bit,
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:$$p_{\rm B} = {1}/{2} \cdot{\rm erfc} \left( \sqrt{{E_{\rm B}}/{N_0}}\right)$$  
*<i>N</i><sub>0</sub> : AWGN&ndash;Rauschleistungsdichte,
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eines Binärsystems wurde durch eine Messung der Bitfehlerquote (BER)  
*<i>n</i><sub>B</sub> : Anzahl der aufgetretenen Bitfehler,
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:$$h_{\rm B} = {n_{\rm B}}/{N}$$
*<i>N</i> : Anzahl der simulierten Bit einer Versuchsreihe.
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simulativ ermittelt. Oftmals wird $h_{\rm B}$ auch Bitfehlerhäufigkeit genannt.  
  
Die Tabelle zeigt die Ergebnisse einiger Versuchsreihen mit <i>N</i> = 64000, <i>N</i> = 128000 und <i>N</i> = 1.6 Millionen. Die letzte mit <i>N</i> &#8594; &#8734; benannte Spalte gibt die Bitfehlerwahrscheinlichkeit <i>p</i><sub>B</sub> wieder.
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In obigen Gleichungen bedeuten:
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*$E_{\rm B}$: &nbsp; die Energie pro Bit,
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*$N_0$: &nbsp; AWGN&ndash;Rauschleistungsdichte,
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*$n_{\rm B}$:  &nbsp; Anzahl der aufgetretenen Bitfehler,
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*$N$:  &nbsp; Anzahl der simulierten Bit einer Versuchsreihe.
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Die Tabelle zeigt die Ergebnisse einiger Versuchsreihen mit $N = 6.4 \cdot 10^4 $, $N = 1. 28 \cdot 10^5$ und $N = 1.6 \cdot 10^6$. Die letzte mit $N \to \infty $ benannte Spalte gibt die Bitfehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm B}$ an.
  
 
Im Fragebogen zur Aufgabe wird auf folgende Eigenschaften Bezug genommen:
 
Im Fragebogen zur Aufgabe wird auf folgende Eigenschaften Bezug genommen:
*Die Bitfehlerhäufigkeit <i>h</i><sub>B</sub> ist in erster Näherung eine gaußverteilte Zufallsgröße mit dem Mittelwert <i>m<sub>h</sub></i> = <i>p</i><sub>B</sub> und der Varianz <i>&sigma;<sub>h</sub></i><sup>2</sup> &asymp; <i>p</i><sub>B</sub>/<i>N</i>.
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*Die Bitfehlerhäufigkeit $h_{\rm B}$ ist in erster Näherung eine gaußverteilte Zufallsgröße mit dem Mittelwert $m_h = p_{\rm B}$ und der Varianz $\sigma_h^2 \approx p_{\rm B}$.
 
*Die relative Abweichung der Bitfehlerhäufigkeit von der Wahrscheinlichkeit beträgt
 
*Die relative Abweichung der Bitfehlerhäufigkeit von der Wahrscheinlichkeit beträgt
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:$$\varepsilon_{\rm rel}= \frac {h_{\rm B}-p_{\rm B}}{p_{\rm B}}\hspace{0.05cm}.$$
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*Als eine grobe Faustregel zur erforderlichen Genauigkeit gilt, dass die Anzahl  der gemessenen Bitfehler $n_{\rm B} \ge 100$sein sollte.
  
$$\varepsilon_{\rm rel}= \frac {h_{\rm B}-p_{\rm B}}{p_{\rm B}}\hspace{0.05cm}.$$
 
  
*Als eine grobe Faustregel zur erforderlichen Genauigkeit gilt, dass die Anzahl <i>n</i><sub>B</sub> der gemessenen Bitfehler mindestens 100 sein sollte.
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''Hinweise:''
<b>Hinweis:</b> Die Aufgabe bezieht sich auf den Lehrstoff von [[Digitalsignalübertragung/Fehlerwahrscheinlichkeit_bei_Basisbandübertragung| Kapitel 1.2 ]].
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Digitalsignalübertragung/Fehlerwahrscheinlichkeit_bei_Basisbandübertragung| Fehlerwahrscheinlichkeit bei Basisbandübertragung]].
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*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
  
  
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{Welche der nachfolgenden Aussagen sind zutreffend?
 
{Welche der nachfolgenden Aussagen sind zutreffend?
 
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- Die Genauigkeit der BER&ndash;Messung ist unabhängig von <i>N</i>.
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- Die Genauigkeit der BER&ndash;Messung ist unabhängig von $N$.
+ Je größer <i>N</i> ist, desto genauer ist im Mittel die BER&ndash;Messung.
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+ Je größer $N$ ist, desto genauer ist im Mittel die BER&ndash;Messung.
- Je größer <i>N</i> ist, desto genauer ist jede einzelne BER&ndash;Messung.
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- Je größer $N$ ist, desto genauer ist jede einzelne BER&ndash;Messung.
  
  
{Geben Sie die Streuung <i>&sigma;<sub>h</sub></i> für verschiedene <i>N</i> an. 10 &middot; lg <i>E</i><sub>B</sub>/<i>N</i><sub>0</sub> = 0 dB.
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{Geben Sie die Streuung $\sigma_h$ für verschiedene $N$ an. Es gelte $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$.
 
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$N = 64.000:  σ_h$ = { 1.1 3% }  $\cdot 10^{ -3 }\ $
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$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $ { 1.1 3% }  $\ \cdot 10^{ -3 }\ $
$N = 1.600.000: σ_h $ = { 2.2 3% }  $\cdot 10^{ -4 }\ $
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$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $ { 0.22 3% }  $\ \cdot 10^{ -3 }\ $
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{Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung  für 10 &middot; lg <i>E</i><sub>B</sub>/<i>N</i><sub>0</sub> = 0 dB?
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{Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung  für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$?
 
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$N = 64.000:  ε_{rel} $= { -0.9 3% }  $\% $
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$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $ { -0.927-- 0.873 }  $\% $
$N = 1.600.000: ε_{rel} $= { -0.5 3% }  $\% $
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$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $ { -0.515-- 0.485 }  $\% $
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{Geben Sie die Streuung <i>&sigma;<sub>h</sub></i> für verschiedene <i>N</i> an. 10 &middot; lg <i>E</i><sub>B</sub>/<i>N</i><sub>0</sub> = 9 dB.
+
{Geben Sie die Streuung $\sigma_h$ für verschiedene $N$ an. Es gelte $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$.
 
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$N = 64.000:  σ_h   $= { 2.3 3% }  $\cdot 10^{ -5 }\ $
+
$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $ { 2.3 3% }  $\ \cdot 10^{ -5 }\ $
$N = 1.600.000: σ_h $= { 4.3% }  $\cdot 10^{ -6 }\ $
+
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $ { 0.46 3% }  $\ \cdot 10^{ -5 }\ $
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{Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung  für 10 &middot; lg <i>E</i><sub>B</sub>/<i>N</i><sub>0</sub> = 9 dB?
+
{Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung  für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$?
 
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$N = 64.000:  ε_{rel} $= { 86 3% }  $\% $
+
$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $ { 86 3% }  $\% $
$N = 1.600.000: ε_{rel} $= { -3.3 3% }  $\% $
+
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $ { -3.333-- 3.267 }  $\% $
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{Bis zu welchem (logarithmischen) <i>E</i><sub>B</sub>/<i>N</i><sub>0</sub>&ndash;Wert ist <i>N</i> = 1.6 Millionen aufgrund der Bedingung $n_B$ $\ge$ 100 ausreichend?
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{Bis zu welchem (logarithmischen) $E_{\rm B}/N_0$&ndash;Wert ist $N = 1.6 \cdot 10^6$ aufgrund der Bedingung   $n_{\rm B} \ge 100$ ausreichend?
 
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Maximum für 10 · lg $EB/N0 $= { 8 3% }  $dB $
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$\text{Maximum} \ [10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0]  \ = \ $ { 8 3% }  $\ \rm dB $
  
  

Version vom 26. Oktober 2017, 08:52 Uhr


Simulierte Bitfehlerhäufigkeiten

Die Bitfehlerwahrscheinlichkeit

$$p_{\rm B} = {1}/{2} \cdot{\rm erfc} \left( \sqrt{{E_{\rm B}}/{N_0}}\right)$$

eines Binärsystems wurde durch eine Messung der Bitfehlerquote (BER)

$$h_{\rm B} = {n_{\rm B}}/{N}$$

simulativ ermittelt. Oftmals wird $h_{\rm B}$ auch Bitfehlerhäufigkeit genannt.


In obigen Gleichungen bedeuten:

  • $E_{\rm B}$:   die Energie pro Bit,
  • $N_0$:   AWGN–Rauschleistungsdichte,
  • $n_{\rm B}$:   Anzahl der aufgetretenen Bitfehler,
  • $N$:   Anzahl der simulierten Bit einer Versuchsreihe.


Die Tabelle zeigt die Ergebnisse einiger Versuchsreihen mit $N = 6.4 \cdot 10^4 $, $N = 1. 28 \cdot 10^5$ und $N = 1.6 \cdot 10^6$. Die letzte mit $N \to \infty $ benannte Spalte gibt die Bitfehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm B}$ an.

Im Fragebogen zur Aufgabe wird auf folgende Eigenschaften Bezug genommen:

  • Die Bitfehlerhäufigkeit $h_{\rm B}$ ist in erster Näherung eine gaußverteilte Zufallsgröße mit dem Mittelwert $m_h = p_{\rm B}$ und der Varianz $\sigma_h^2 \approx p_{\rm B}$.
  • Die relative Abweichung der Bitfehlerhäufigkeit von der Wahrscheinlichkeit beträgt
$$\varepsilon_{\rm rel}= \frac {h_{\rm B}-p_{\rm B}}{p_{\rm B}}\hspace{0.05cm}.$$
  • Als eine grobe Faustregel zur erforderlichen Genauigkeit gilt, dass die Anzahl der gemessenen Bitfehler $n_{\rm B} \ge 100$sein sollte.


Hinweise:


Fragebogen

1

Welche der nachfolgenden Aussagen sind zutreffend?

Die Genauigkeit der BER–Messung ist unabhängig von $N$.
Je größer $N$ ist, desto genauer ist im Mittel die BER–Messung.
Je größer $N$ ist, desto genauer ist jede einzelne BER–Messung.

2

Geben Sie die Streuung $\sigma_h$ für verschiedene $N$ an. Es gelte $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$.

$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $

$\ \cdot 10^{ -3 }\ $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $

$\ \cdot 10^{ -3 }\ $

3

Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$?

$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $

$\ \% $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $

$\ \% $

4

Geben Sie die Streuung $\sigma_h$ für verschiedene $N$ an. Es gelte $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$.

$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $

$\ \cdot 10^{ -5 }\ $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $

$\ \cdot 10^{ -5 }\ $

5

Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$?

$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $

$\ \% $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $

$\ \% $

6

Bis zu welchem (logarithmischen) $E_{\rm B}/N_0$–Wert ist $N = 1.6 \cdot 10^6$ aufgrund der Bedingung $n_{\rm B} \ge 100$ ausreichend?

$\text{Maximum} \ [10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0] \ = \ $

$\ \rm dB $


Musterlösung

(1) Natürlich wird die Genauigkeit der BER–Messung durch den Parameter N in starkem Maße beeinflusst. Es besteht jedoch kein deterministischer Zusammenhang zwischen der Anzahl der simulierten Bit und der Genauigkeit der BER–Messung, wie z. B. die Ergebnisse für 10 · lg EB/N0 = 6 dB zeigen: Bei N = 64000 (hB = 0.258 · 10–2) ist die Abweichung vom tatsächlichen Wert 0.239 · 10–2 geringer als bei N = 128000 (hB = 0.272 · 10–2). Richtig ist also der zweite Lösungsvorschlag: Im statistischen Mittel wird die BER–Messung natürlich besser, wenn man N erhöht: Nur die Aussage 2 trifft zu.

(2) Bei 10 · lg EB/N0 = 0 dB, also EB = N0, erhält man folgende Werte: $$N=64000{\rm :} \hspace{0.52cm} \sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.0786}{64000}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 1.1 \cdot10^{-3}}\hspace{0.05cm},$$ $$N = 1600000{\rm :} \hspace{0.2cm} \sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.0786}{1600000}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 2.2 \cdot10^{-4}}\hspace{0.05cm}.$$

(3) Hierfür ergeben sich mit 10 · lg EB/N0 = 0 dB folgende Werte: $$N = 64000{\rm :} \hspace{0.52cm} \varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}- p_{\rm B}}{h_{\rm B}} = \frac{0.0779-0.0786}{0.0786}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -0.9\% }\hspace{0.05cm}$$ $$N = 1600000{\rm :} \hspace{0.2cm} \varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}- p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.0782-0.0786}{0.0786}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -0.5\% } \hspace{0.05cm}.$$

(4) Aufgrund der kleineren Fehlerwahrscheinlichkeit ergeben sich nun kleinere Werte als unter (2): $$N = 64000{\rm :} \hspace{0.52cm} \sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.336 \cdot 10^{-4}}{6.4 \cdot 10^{4}}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 2.3 \cdot 10^{-5}}\hspace{0.05cm},$$ $$ N = 1600000{\rm :} \hspace{0.2cm} \sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.336 \cdot 10^{-4}}{1.6 \cdot 10^{6}}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 4.6 \cdot10^{-6}}\hspace{0.05cm}.$$ (5) Trotz der deutlich kleineren Streuung σh ergeben sich für 10 · lg EB/N0 = 9 dB aufgrund der kleineren Fehlerwahrscheinlichkeit größere relative Abweichungen als für 10 · lg EB/N0 = 0 dB: $$N = 64000{\rm :} \hspace{0.52cm} \varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}- p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.625 \cdot 10^{-4} - 0.336 \cdot 10^{-4}}{0.336 \cdot 10^{-4}}\hspace{0.1cm}\underline { \approx 86\% } \hspace{0.05cm},$$ $$N = 1600000{\rm :} \hspace{0.2cm} \varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}- p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.325 \cdot 10^{-4} - 0.336 \cdot 10^{-4}}{0.336 \cdot 10^{-4}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -3.3\%}\hspace{0.05cm}.$$ (6) Die Anzahl nB der gemessenen Bitfehler sollte mindestens 100 betragen. Deshalb gilt näherungsweise (Rundungsfehler sind zu berücksichtigen): $$n_{\rm B} = {p_{\rm B}}\cdot {N} > 100 \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm B} > \frac{100}{1.6 \cdot 10^6} = 0.625 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$ Daraus folgt weiter, dass bei der Simulation für 10 · lg EB/N0 = 8 dB noch ausreichend viele Bitfehler aufgetreten sind (nB = 315), während für 10 · lg EB/N0 = 9 dB im Mittel nur mehr nB = 52 Fehler zu erwarten sind. Für diesen dB–Wert müsste etwa die doppelte Anzahl an Bits simuliert werden.