Aufgaben:Aufgabe 4.4: Maximum–a–posteriori und Maximum–Likelihood

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Kanalübergangswahrscheinlichkeiten

Zur Verdeutlichung von  "Maximum–a–posteriori"  $\rm (MAP)$–   und  "Maximum–Likelihood"  $\rm (ML)$–Entscheidung konstruieren wir nun ein sehr einfaches Beispiel mit nur zwei möglichen Nachrichten  $m_0 = 0$  und  $m_1 = 1$,  die durch die Signalwerte  $s_0$  bzw.  $s_1$  dargestellt werden:

$$s \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}s_0 = +1 \hspace{0.2cm} \Longleftrightarrow \hspace{0.2cm}m = m_0 = 0\hspace{0.05cm},$$

$$s \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}s_1 = -1 \hspace{0.2cm} \Longleftrightarrow \hspace{0.2cm}m = m_1 = 1\hspace{0.05cm}.$$

• Die Auftrittswahrscheinlichkeiten seien:

$${\rm Pr}(s = s_0) = 0.75,\hspace{0.2cm}{\rm Pr}(s = s_1) = 0.25 \hspace{0.05cm}.$$

• Das Empfangssignal kann – warum auch immer – drei verschiedene Werte annehmen,  nämlich

$$r = +1,\hspace{0.2cm}r = 0,\hspace{0.2cm}r = -1 \hspace{0.05cm}.$$

• Die bedingten Kanalwahrscheinlichkeiten können der Grafik entnommen werden.

Nach der Übertragung soll die gesendete Nachricht durch einen optimalen Empfänger geschätzt werden.  Zur Verfügung stehen:

• der  Maximum–Likelihood–Empfänger  $\rm (ML$–Empfänger$)$,  der die Auftrittswahrscheinlichkeiten  ${\rm Pr}(s = s_i)$  nicht kennt, mit der Entscheidungsregel:

$$\hat{m}_{\rm ML} = {\rm arg} \max_i \hspace{0.1cm} \big[ p_{r |s } \hspace{0.05cm} (\rho |s_i ) \big]\hspace{0.05cm},$$

• der  Maximum–a–posteriori–Empfänger  $\rm (MAP$–Empfänger$)$;  dieser berücksichtigt bei seiner Entscheidung auch die Symbolwahrscheinlichkeiten der Quelle:

$$\hat{m}_{\rm MAP} = {\rm arg} \max_i \hspace{0.1cm} \big[ {\rm Pr}( s = s_i) \cdot p_{r |s } \hspace{0.05cm} (\rho |s_i ) \big ]\hspace{0.05cm}.$$

Hinweise:

• Die Aufgabe gehört zum Kapitel  "Optimale Empfängerstrategien".

• Bezug genommen wird auch auf das Kapitel  "Struktur des optimalen Empfängers".

• Die notwendigen statistischen Grundlagen finden Sie im Kapitel  "Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit"  des Buches  „Stochastische Signaltheorie”.

Fragebogen

1

Mit welchen Wahrscheinlichkeiten treten die Empfangswerte auf?

${\rm Pr}(r = +1) \ = \ $

${\rm Pr}(r = -1) \ = \ $

${\rm Pr}(r = 0) \hspace{0.45cm} = \ $

2

Berechnen Sie alle Rückschlusswahrscheinlichkeiten.

${\rm Pr}(s_0|r = +1) \ = \ $

${\rm Pr}(s_1|r = +1) \ = \ $

${\rm Pr}(s_0|r = -1) \ = \ $

${\rm Pr}(s_1|r = -1) \ = \ $

${\rm Pr}(s_0|r = 0) \hspace{0.45cm} = \ $

${\rm Pr}(s_1|r = 0) \hspace{0.45cm} = \ $

3

Unterscheiden sich MAP– und ML–Empfänger unter der Voraussetzung  „$r = +1$”?

	ja,
	nein.

4

Unterscheiden sich MAP– und ML–Empfänger unter der Voraussetzung  „$r = -1$”?

	ja,
	nein.

5

Welche Aussagen gelten unter der Voraussetzung  „$r = 0$”?

	Der MAP–Empfänger entscheidet sich für  $s_0$.
	Der MAP–Empfänger entscheidet sich für  $s_1$.
	Der ML–Empfänger entscheidet sich für  $s_0$.
	Der ML–Empfänger entscheidet sich für  $s_1$.

6

Berechnen Sie die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit des   ML–Empfängers.

${\rm Pr(Symbolfehler)}\ = \ $

7

Berechnen Sie die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit des   MAP–Empfängers.

${\rm Pr(Symbolfehler)}\ = \ $

Musterlösung

Musterlösung

(1)  Die gesuchten empfängerseitigen Auftrittswahrscheinlichkeiten sind

$${\rm Pr} ( r = +1) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr} ( s_0) \cdot {\rm Pr} ( r = +1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s = +1) = 0.75 \cdot 0.8 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline { = 0.6}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} ( r = -1) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr} ( s_1) \cdot {\rm Pr} ( r = -1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s = -1) = 0.25 \cdot 0.6 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.15}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} ( r = 0) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 1 - {\rm Pr} ( r = +1) - {\rm Pr} ( r = -1) = 1 - 0.6 - 0.15 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.25}\hspace{0.05cm}.$$

• Für die letzte Wahrscheinlichkeit gilt auch:

$${\rm Pr} ( r = 0) = 0.75 \cdot 0.2 + 0.25 \cdot 0.4 = 0.25\hspace{0.05cm}.$$

(2)  Für die erste gesuchte Rückschlusswahrscheinlichkeit gilt:

$${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1) = \frac{{\rm Pr} ( r = +1 \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}s_0 ) \cdot {\rm Pr} ( s_0)}{{\rm Pr} ( r = +1)} = \frac{0.8 \cdot 0.75}{0.6} \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 1}\hspace{0.05cm}.$$

• Entsprechend erhält man für die weiteren Wahrscheinlichkeiten:

$${\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1) \hspace{-0.1cm} \ = \ 1 - {\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1) \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = -1) \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = -1) \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 1}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}\frac{{\rm Pr} ( r = 0 \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}s_0 ) \cdot {\rm Pr} ( s_0)}{{\rm Pr} ( r = 0 )}= \frac{0.2 \cdot 0.75}{0.25} \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.6}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 1- {\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.4} \hspace{0.05cm}.$$

(3)  Es gelte  $r = +1$.  Dann entscheidet sich

• der MAP–Empfänger für  $s_0$,  da ${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1) = 1 > {\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1)= 0\hspace{0.05cm},$

• der ML–Empfänger ebenfalls für  $s_0$,  da ${\rm Pr} ( r = +1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s_0) = 0.8 > {\rm Pr} ( r = +1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s_1) = 0 \hspace{0.05cm}.$

Richtig ist also  NEIN.

(4)  NEIN  gilt auch unter der Voraussetzung  „$r = \, –1$”,  da keine Verbindung zwischen  $s_0$  und  „$r = \, –1$”  besteht.

(5)  Richtig sind die  Lösungsvorschläge 1 und 4:

• Der MAP–Empfänger entscheidet sich für das Ereignis  $s_0$,  da  ${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) = 0.6 > {\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) = 0.4 \hspace{0.05cm}.$
• Dagegen wird sich der ML–Empfänger für  $s_1$  entscheiden,  da ${\rm Pr} ( r = 0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s_1) = 0.4 > {\rm Pr} ( r = 0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s_0) = 0.2 \hspace{0.05cm}.$

(6)  Der Maximum–Likelihood–Empfänger

• entscheidet sich nur für  $s_0$,  wenn  $r = +1$  ist,

• macht also keinen Fehler,  wenn  $s_1$  gesendet wurde,

• macht nur einen Fehler bei der Kombination „$s_0$” und „$r = 0$”:

$${\rm Pr} ({\rm Symbolfehler} ) = {\rm Pr} ({\cal E } ) = 0.75 \cdot 0.2 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.15} \hspace{0.05cm}.$$

(7)  Der MAP–Empfänger entscheidet sich dagegen bei  „$r = 0$”  für  $s_0$.

• Einen Symbolfehler gibt es also nur in der Kombination „$s_1$” und „$r = 0$”.  Daraus folgt:

$${\rm Pr} ({\rm Symbolfehler} ) = {\rm Pr} ({\cal E } ) = 0.25 \cdot 0.4 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.1} \hspace{0.05cm}.$$

• Die Fehlerwahrscheinlichkeit ist hier geringer als beim ML–Empfänger,
• da nun auch die unterschiedlichen A-priori–Wahrscheinlichkeiten  ${\rm Pr}(s_0)$  und  ${\rm Pr}(s_1)$  berücksichtigt werden.