Aufgaben:Aufgabe 1.3: Kanalmodelle BSC–BEC–BSEC–AWGN: Unterschied zwischen den Versionen

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*Mit λ = 0 ergibt sich das BSC–Modell.
 
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*Mit $\varepsilon = 0$ ergibt sich das BEC–Modell.
 
*Mit $\varepsilon = 0$ ergibt sich das BEC–Modell.
Die untere Grafik zeigt den Zusammenhang zwischen dem BSEC–Modell und dem analogen AWGN–Kanal- modell. Um Verwechslungen zu vermeiden, bezeichnen wir das (analoge) Ausgangssignal des AWGN–Kanals mit yA, wobei mit dem Rauschterm n gilt: yA = ''x̃'' + n.
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Die untere Grafik zeigt den Zusammenhang zwischen dem BSEC–Modell und dem analogen AWGN–Kanal- modell. Um Verwechslungen zu vermeiden, bezeichnen wir das (analoge) Ausgangssignal des AWGN–Kanals mit $y_{\rm A}$, wobei mit dem Rauschterm n gilt: $y_{\rm A}$ = ''x̃'' + n.
  
 
Die Tilde weist auf die bipolare Beschreibung des Digitalsignals hin. Es gilt ''x̃'' = +1, falls x = 0, und ''x̃'' = –1, falls x = 1.
 
Die Tilde weist auf die bipolare Beschreibung des Digitalsignals hin. Es gilt ''x̃'' = +1, falls x = 0, und ''x̃'' = –1, falls x = 1.
  
Man erkennt die ternäre Ausgangsgröße y {0, 1, E}, die sich aus dem AWGN–Modell durch die Unterteilung in drei Bereiche ergibt. Hierzu werden die Entscheiderschwellen G0 und G1 benötigt.
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Man erkennt die ternäre Ausgangsgröße y $\in$ {0, 1, E}, die sich aus dem AWGN–Modell durch die Unterteilung in drei Bereiche ergibt. Hierzu werden die Entscheiderschwellen G0 und G1 benötigt.
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y = E (''Erasure'') sagt aus, dass die Entscheidung so unsicher ist, dass als Ergebnis weder y = 0 noch y = 1 gerechtfertigt erscheint. In deutschen Fachbüchern spricht man von einer ''Auslöschung''.
  
y = E (Erasure) sagt aus, dass die Entscheidung so unsicher ist, dass als Ergebnis weder y = 0 noch y = 1 gerechtfertigt erscheint. In deutschen Fachbüchern spricht man von einer ''Auslöschung''.
 
 
''Hinweis:''
 
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Die Aufgabe bezieht sich auf das Kapitel 1.2. Die Streuung des AWGN–Rauschens n wird für die gesamte Aufgabe zu σ = 0.4 angenommen. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsgröße n größer ist als A oder kleiner als –A, ergibt sich mit dem komplementären Gaußschen Fehlerintegral Q(x) wie folgt:
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Die Aufgabe bezieht sich auf das [[Kanalcodierung/Kanalmodelle_und_Entscheiderstrukturen|Kanalmodelle_und_Entscheiderstrukturen]]. Die Streuung des AWGN–Rauschens n wird für die gesamte Aufgabe zu σ = 0.4 angenommen. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsgröße n größer ist als A oder kleiner als –A, ergibt sich mit dem komplementären Gaußschen Fehlerintegral Q(x) wie folgt:
 
:$${\rm Pr}(n > A) = {\rm Pr}(n < -A) = {\rm Q}(A/\sigma)\hspace{0.05cm}.$$
 
:$${\rm Pr}(n > A) = {\rm Pr}(n < -A) = {\rm Q}(A/\sigma)\hspace{0.05cm}.$$
 
Es folgen noch einige Zahlenwerte der Q–Funktion:
 
Es folgen noch einige Zahlenwerte der Q–Funktion:
:$$ {\rm Q}(0) \hspace{-0.1cm} = \hspace{-0.1cm} 50\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(0.5) = 30.85\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(1) = 15.87\% \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(1.5) = 6.68\%\hspace{0.05cm},\\ {\rm Q}(2) \hspace{-0.1cm} =  \hspace{-0.1cm} 2.28\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(2.5) = 0.62\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(3) = 0.14\% \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(3.5) = 0.02\% \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(4) \approx 0 \hspace{0.05cm}.$$
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:$$ {\rm Q}(0) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 50\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(0.5) \ = \ 30.85\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(1) \ = \ 15.87\% \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(1.5) \ = \ 6.68\%\hspace{0.05cm},$$
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:$${\rm Q}(2) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 2.28\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(2.5) \ = \ 0.62\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(3) \ = \ 0.14\% \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(3.5) \ = \ 0.02\% \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(4) \approx 0 \hspace{0.05cm}.$$
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Bitte beachten Sie weiter: Ausgehend vom AWGN–Kanal ist die Verfälschungswahrscheinlichkeit $\varepsilon = 0$ eigentlich nicht möglich. Für diese Aufgabe behelfen wir uns dadurch, dass alle Wahrscheinlichkeiten in Prozent mit zwei Nachkommastellen angegeben werden sollen. Damit kann $\varepsilon < 0.5 · 10^-4$ durch $\varepsilon \approx 0$ angenähert werden.
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===Fragebogen===
 
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Version vom 27. November 2017, 17:39 Uhr

BEEC und dessen Bezug zum AWGN–Modell

Im Theorieteil zu diesem Kapitel werden die folgenden digitalen Kanalmodelle behandelt:

Die obere Grafik zeigt das BSEC–Modell. Daraus lassen sich auch die beiden anderen Kanalmodelle ableiten:

  • Mit λ = 0 ergibt sich das BSC–Modell.
  • Mit $\varepsilon = 0$ ergibt sich das BEC–Modell.

Die untere Grafik zeigt den Zusammenhang zwischen dem BSEC–Modell und dem analogen AWGN–Kanal- modell. Um Verwechslungen zu vermeiden, bezeichnen wir das (analoge) Ausgangssignal des AWGN–Kanals mit $y_{\rm A}$, wobei mit dem Rauschterm n gilt: $y_{\rm A}$ = + n.

Die Tilde weist auf die bipolare Beschreibung des Digitalsignals hin. Es gilt = +1, falls x = 0, und = –1, falls x = 1.

Man erkennt die ternäre Ausgangsgröße y $\in$ {0, 1, E}, die sich aus dem AWGN–Modell durch die Unterteilung in drei Bereiche ergibt. Hierzu werden die Entscheiderschwellen G0 und G1 benötigt.

y = E (Erasure) sagt aus, dass die Entscheidung so unsicher ist, dass als Ergebnis weder y = 0 noch y = 1 gerechtfertigt erscheint. In deutschen Fachbüchern spricht man von einer Auslöschung.

Hinweis: Die Aufgabe bezieht sich auf das Kanalmodelle_und_Entscheiderstrukturen. Die Streuung des AWGN–Rauschens n wird für die gesamte Aufgabe zu σ = 0.4 angenommen. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsgröße n größer ist als A oder kleiner als –A, ergibt sich mit dem komplementären Gaußschen Fehlerintegral Q(x) wie folgt:

$${\rm Pr}(n > A) = {\rm Pr}(n < -A) = {\rm Q}(A/\sigma)\hspace{0.05cm}.$$

Es folgen noch einige Zahlenwerte der Q–Funktion:

$$ {\rm Q}(0) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 50\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(0.5) \ = \ 30.85\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(1) \ = \ 15.87\% \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(1.5) \ = \ 6.68\%\hspace{0.05cm},$$
$${\rm Q}(2) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 2.28\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(2.5) \ = \ 0.62\%\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(3) \ = \ 0.14\% \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(3.5) \ = \ 0.02\% \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}{\rm Q}(4) \approx 0 \hspace{0.05cm}.$$

Bitte beachten Sie weiter: Ausgehend vom AWGN–Kanal ist die Verfälschungswahrscheinlichkeit $\varepsilon = 0$ eigentlich nicht möglich. Für diese Aufgabe behelfen wir uns dadurch, dass alle Wahrscheinlichkeiten in Prozent mit zwei Nachkommastellen angegeben werden sollen. Damit kann $\varepsilon < 0.5 · 10^-4$ durch $\varepsilon \approx 0$ angenähert werden.


Fragebogen

1

Durch welche Entscheiderschwelle(n) entsteht das BSC–Modell?

Eine Entscheiderschwelle bei G = 0.
Zwei symmetrische Entscheiderschwellen bei ±G.
Eine Entscheiderschwelle bei $G_{1} = 0$ und eine zweite bei $G_{2} = 0.5$.

2

Wie groß ist die BSC–Verfälschungswahrscheinlichkeit $\varepsilon$ mit $sigma$ = 0.4?

$$\varepsilon$ \= { 0.62 3%}$\ \rm %$

3

Multiple-Choice Frage

Falsch
Richtig

4

Input-Box Frage

$\alpha$ =

5

Multiple-Choice Frage

Falsch
Richtig

6

Input-Box Frage

$\alpha$ =


Musterlösung

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.