Aufgaben:Aufgabe 3.11: Viterbi-Empfänger und Trellisdiagramm: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 4. Januar 2018, 07:30 Uhr
Der Viterbi–Empfänger erlaubt eine aufwandsgünstige Realisierung der Maximum–Likelihood–Entscheidungsregel. Er beinhaltet die im Folgenden aufgeführten Systemkomponenten:
- ein an den Sendegrundimpuls angepasse Matched–Filter mit Frequenzgang $H_{\rm MF}(f)$ und Ausgangssignal $m(t)$,
- einen Abtaster im Abstand der Symboldauer (Bitdauer) $T$, der das zeitkontinuierliche Signal $m(t)$ in die zeitdiskrete Folge $〈m_{\rm \nu}〉$ wandelt,
- ein Dekorrelationsfilter mit Frequenzgang $H_{\rm DF}(f)$ zur Entfernung statistischer Bindungen zwischen den Störanteilen der Folge $〈d_{\rm \nu}〉$,
- den Viterbi–Entscheider, der mit einem trellisbasierten Algorithmus die Sinkensymbolfolge $〈v_{\rm \nu}〉$ gewinnt.
Die Grafik zeigt das vereinfachte Trellisdiagramm der beiden Zustände „$0$” und „$1$” für die Zeitpunkte $\nu ≤ 5$. Dieses Diagramm erhält man als Ergebnis der Auswertung der beiden minimalen Gesamtfehlergrößen ${\it \Gamma}_{\rm \nu}(0)$ und ${\it \Gamma}_{\rm \nu}(1)$ entsprechend der Aufgabe 3.11Z.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Viterbi–Empfänger.
- Bezug genommen wird auch auf den Abschnitt MAP– und Maximum–Likelihood–Entscheidungsregel.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
- Alle Größen sind hier normiert zu verstehen. Gehen Sie izudem von unipolaren und gleichwahrscheinlichen Amplitudenkoeffizienten aus: ${\rm Pr} (a_\nu = 0) = {\rm Pr} (a_\nu = 1)= 0.5.$
- Die Thematik wird auch im Interaktionsmodul Eigenschaften des Viterbi–Empfängers behandelt.
Fragebogen
Musterlösung
- Das Signal $m(t)$ nach dem Matched–Filter $H_{\rm MF}(f)$ weist das größtmögliche Signal–zu–Störleistungsverhältnis auf.
- Die Störanteile der Folge $〈m_{\rm \nu}〉$ sind aber aufgrund der spektralen Formung (stark) korreliert.
- Aufgabe des zeitdiskreten Dekorrelationsfilters mit dem Frequenzgang $H_{\rm DF}(f)$ ist es, diese Bindungen aufzulösen, weshalb für $H_{\rm DF}(f)$ auch der Name „Whitening–Filter” verwendet wird.
- Dies ist allerdings nur auf Kosten einer erhöhten Störleistung möglich ⇒ der letzte Lösungsvorschlag trifft demnach nicht zu.
(2) Die beiden bei $\underline {\nu = 1}$ ankommenden Pfeile sind jeweils blau gezeichnet und kennzeichnen das Symbol $a_1 = 0$. Somit ist bereits zu diesem Zeitpunkt das Ausgangssymbol $a_1$ festgelegt. Ebenso stehen die Symbole $a_3 = 1$ und $a_5 = 0$ bereits zu den Zeitpunkten $\underline {\nu = 3}$ bzw. $\underline {\nu = 5}$ fest.
Dagegen ist zum Zeitpunkt $\nu = 2$ eine Entscheidung bezüglich des Symbols $a_2$ nicht möglich.
- Unter der Hypothese, dass das nachfolgende Symbol $a_3 = 0$ sein wird, würde sich Symbol $a_2 = 1$ ergeben (bei „$0$” kommt ein roter Pfad an, also von „$1$” kommend).
- Dagegen führt die Hypothese $a_3 = 1$ zum Ergebnis $a_2 = 0$ (der bei „$1$” ankommende Pfad ist blau).
Ähnlich verhält es sich zum Zeitpunkt $\nu = 4$.
(3) Aus den durchgehenden Pfaden bei $\nu = 5$ ist ersichtlich:
- $$a_{1}\hspace{0.15cm}\underline {=0} \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} a_{2}\hspace{0.15cm}\underline { =0} \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}a_{3}\hspace{0.15cm}\underline {=1} \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} a_{4}\hspace{0.15cm}\underline {=0} \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} a_{5}\hspace{0.15cm}\underline {=0} \hspace{0.05cm}.$$
(4) Richtig ist nur die zweite Aussage:
- Da die Quellensymbole „$0$” und „$1$” als gleichwahrscheinlich vorausgesetzt wurden, ist der ML–Empfänger (Viterbi) identisch mit dem MAP–Empfänger.
- Ein Schwellenwertentscheider – der zu jedem Takt eine symbolweise Entscheidung trifft – hat nur dann die gleiche Fehlerwahrscheinlichkeit wie der Viterbi–Empfänger, wenn es keine Impulsinterferenzen gibt.
- Dies ist hier offensichtlich nicht der Fall, sonst müsste zu jedem Zeitpunkt $\nu$ eine endgültige Entscheidung getroffen werden können.
- Die erste Aussage trifft ebenfalls nicht zu. Das würde nämlich bedeuten, dass der Viterbi–Empfänger bei Vorhandensein von statistischem Rauschen die Fehlerwahrscheinlichkeit $0$ haben kann. Dies ist aus informationstheoretischen Gründen nicht möglich.