Aufgaben:Aufgabe 3.10: Rayleighfading: Unterschied zwischen den Versionen

Aus LNTwww
Wechseln zu:Navigation, Suche
Zeile 13: Zeile 13:
 
*$x(t)$ und $y(t)$ besitzen jeweils die gleiche Streuung $\sigma$ und sind voneinander unabhängig.
 
*$x(t)$ und $y(t)$ besitzen jeweils die gleiche Streuung $\sigma$ und sind voneinander unabhängig.
 
*Innere Bindungen der Signale $x(t)$ und $y(t)$ aufgrund des Dopplereffekts sollen hier nicht beachtet werden.
 
*Innere Bindungen der Signale $x(t)$ und $y(t)$ aufgrund des Dopplereffekts sollen hier nicht beachtet werden.
 +
  
 
Das komplexe Signal $z(t)$ kann man auch nach Betrag und Phase darstellen:
 
Das komplexe Signal $z(t)$ kann man auch nach Betrag und Phase darstellen:
 
$$ z(t)= a(t)\cdot {\rm e}^{{\rm j}  \phi(t)}.$$
 
$$ z(t)= a(t)\cdot {\rm e}^{{\rm j}  \phi(t)}.$$
 
*Aufgrund der Symmetrie bezüglich $x(t)$ und $y(t)$ ist die Phase $\phi(t)$ gleichverteilt.  
 
*Aufgrund der Symmetrie bezüglich $x(t)$ und $y(t)$ ist die Phase $\phi(t)$ gleichverteilt.  
*Dagegen ist der Betrag $a(t) = |z(t)| rayleighverteilt, was zu der Namensgebung <i>Rayleighfading</i> gef&uuml;hrt hat.
+
*Dagegen ist der Betrag $a(t) = |z(t)|$ rayleighverteilt, was zu der Namensgebung <i>Rayleighfading</i> gef&uuml;hrt hat.
 
*Als weitere Gr&ouml;&szlig;e definieren wir noch die Momentanleistung  
 
*Als weitere Gr&ouml;&szlig;e definieren wir noch die Momentanleistung  
 
:$$ p(t)=x^{\rm 2}(t)+y^{\rm 2}( t)=a^{\rm 2}(t).$$
 
:$$ p(t)=x^{\rm 2}(t)+y^{\rm 2}( t)=a^{\rm 2}(t).$$
  
Die Zufallsgröße $p$ ist hier (einseitig) exponentialverteilt. Deren WDF lautet f&uuml;r $p>0$:
+
Die Zufallsgröße $p$ ist hier [[Stochastische_Signaltheorie/Exponentialverteilte_Zufallsgrößen#Einseitige_Exponentialverteilung|(einseitig) exponentialverteilt]]. Deren WDF lautet f&uuml;r $p>0$:
 
:$$f_p(p)=\frac{1}{2\sigma^{\rm 2}}\cdot {\rm e}^{ -p/(\sigma^{\rm 2})}.$$
 
:$$f_p(p)=\frac{1}{2\sigma^{\rm 2}}\cdot {\rm e}^{ -p/(\sigma^{\rm 2})}.$$
  
F&uuml;r alle negativen $p$ndash;Werte gilt natürlich $f_p(p)= 0$, da $p$ eine Leistung kennzeichnet.
+
F&uuml;r alle negativen $p$&ndash;Werte gilt natürlich $f_p(p)= 0$, da $p$ eine Leistung kennzeichnet.
 +
 
  
Im Folgenden werden die Streuungen der beiden Gau&szlig;schen Zufallsgr&ouml;&szlig;en <i>x</i> und <i>y</i> stets zu <i>&sigma;</i> = 1 vorausgesetzt. Alle Gr&ouml;&szlig;en sind deshalb als normiert zu verstehen.
 
  
 
''Hinweise:''  
 
''Hinweise:''  

Version vom 15. März 2017, 12:48 Uhr

Zur Rayleigh-WDF

Häufig beschreibt man ein Bandpassübertragungssystem im sogenannten äquivalenten Tiefpassbereich. Diese Darstellung führt entsprechend dem Kapitel „Bandpassartige Signale” im Buch Signaldarstellung zu einem komplexen Signal: $$z(t)=x(t)+ {\rm j} \cdot y(t).$$

Der Realteil $x(t)$ kennzeichnet hierbei die Inphasekomponente und der Imaginärteil $y(t)$ die Quadraturkomponente.

Bei einem Mobilfunksystem, bei dem zwischen dem mobilen Teilnehmer und der Basisstation keine Sichtverbindung besteht, gelangt somit das Funksignal ausschließlich auf indirekten Wegen (Brechung, Streuung, Reflexion usw.) zum Empfänger. In diesem Fall ist folgendes Modell anwendbar:

  • Der Realteil $x(t)$ und auch der Imaginärteil $y(t)$ sind jeweils gaußverteilt und mittelwertfrei.
  • $x(t)$ und $y(t)$ besitzen jeweils die gleiche Streuung $\sigma$ und sind voneinander unabhängig.
  • Innere Bindungen der Signale $x(t)$ und $y(t)$ aufgrund des Dopplereffekts sollen hier nicht beachtet werden.


Das komplexe Signal $z(t)$ kann man auch nach Betrag und Phase darstellen: $$ z(t)= a(t)\cdot {\rm e}^{{\rm j} \phi(t)}.$$

  • Aufgrund der Symmetrie bezüglich $x(t)$ und $y(t)$ ist die Phase $\phi(t)$ gleichverteilt.
  • Dagegen ist der Betrag $a(t) = |z(t)|$ rayleighverteilt, was zu der Namensgebung Rayleighfading geführt hat.
  • Als weitere Größe definieren wir noch die Momentanleistung
$$ p(t)=x^{\rm 2}(t)+y^{\rm 2}( t)=a^{\rm 2}(t).$$

Die Zufallsgröße $p$ ist hier (einseitig) exponentialverteilt. Deren WDF lautet für $p>0$:

$$f_p(p)=\frac{1}{2\sigma^{\rm 2}}\cdot {\rm e}^{ -p/(\sigma^{\rm 2})}.$$

Für alle negativen $p$–Werte gilt natürlich $f_p(p)= 0$, da $p$ eine Leistung kennzeichnet.


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Weitere_Verteilungen.
  • Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seite ayleighverteilung.
  • Die Streuungen der beiden Gaußschen Zufallsgrößen $x$ und $y$ Seien jeweils $\sigma = 1$.
  • Alle Größen sind deshalb als normiert zu verstehen.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.


Fragebogen

1

Welche der nachfolgenden Aussagen sind stets zutreffend?

Kleine Momentanleistungen sind wahrscheinlicher als große.
Die Phase ϕ(t) = π/2 bedeutet auch „Imaginärteil y(t) = 0”.
Die Phase ϕ(t) = –π/2 bedeutet auch „Realteil x(t) = 0”.

2

Mit welcher Wahrscheinlichkeit ist die Momentanleistung p(t) > 4?

$Pr(p(t) > 4)$ =

3

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Betrag a(t) größer als 2 ist?

$Pr(a(t) > 2)$ =

4

Berechnen Sie - ausgehend von fp(p) - die WDF der Zufallsgröße a. Welcher WDF-Wert ergibt sich für a = 1?

$f_a(a = 1)$ =


Musterlösung

1.  Die erste Aussage trifft aufgrund der Exponentialverteilung für p(t) zu. Ein Phasenwinkel ϕ(t) von ±90° bedeutet, dass der Realteil x(t) = 0 ist. Bei positivem Imaginärteil  ⇒  y(t) > 0 ist der Phasenwinkel ϕ(t) = +90°, bei negativem Imaginärteil beträgt der Phasenwinkel –90°. Richtig sind also der erste und der dritte Lösungsvorschlag.
2.  Mit σ = 1 gilt für die WDF der Momentanleistung:
$$\it f_p(p)= {\rm 1}/{\rm 2}\cdot\rm e^{-\it p/\rm 2}.$$
Die gesuchte Wahrscheinlichkeit ist demnach:
$$\rm Pr(\it p (\it t)> \rm 4) = \int_{\rm 4}^{\infty}\frac{1}{2}\cdot\rm e^{-\it p/\rm 2}\,{\rm d}\it p=\rm e^{\rm -2} \hspace{0.15cm}\underline{=0.135}.$$
3.  Da p = a2 gilt und a < 0 nicht möglich, ist das Ereignis „a > 2” identisch mit dem Ereignis „p > 4”. Es ergibt sich die gleiche Wahrscheinlichkeit 0.135 wie unter (b) berechnet.
4.  Allgemein gilt:
$$\it f_a(a)=\frac{\it f_p(p)}{|g'(p)|}\Big |_{\, \it p=h(a)}.$$
Die Transformationskennlinie lautet:
$$\it g'(p)=\frac{ \rm d\it a}{ \rm d\it p}=\frac[[:Vorlage:\rm1]]{\rm 2 \cdot \it \sqrt{p}}.$$
Diese ist stets positiv. Daraus folgt für die Rayleigh–WDF:
$$\it f_a(a)=\sqrt{\it p}\cdot\rm e^{\it -p/\rm 2}\Big|_{\it p=a^{\rm 2}}=\it a\cdot \rm e^{\, \it -a^{\rm 2}/\rm 2}.$$
Für a = 1 ergibt sich somit der Wert e–0.5 ≈ 0.607.