Aufgabe 1.5Z: Symmetrische Markovquelle

Binäre symmetrische Markovquelle

In der Aufgabe 1.5 wurde eine binäre Markovquelle behandelt, bei der die Übergangswahrscheinlichkeiten von $\rm A$ nach $\rm B$ und von $\rm B$ nach $\rm A$ unterschiedlich waren. In dieser Aufgabe soll nun gelten:

$$p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = q \hspace{0.8cm} ( 0 \le q \le 1) \hspace{0.05cm}.$$

Alle in der Aufgabe 1.5 angegebenen Gleichungen gelten auch hier:

Entropie:

$$H = p_{\rm AA} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm AB} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm BA} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} + p_{\rm BB} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} \hspace{0.05cm}.$$

Erste Entropienäherung:

$$H_{\rm 1} = p_{\rm A} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm} \frac{1}{p_{\rm A}} + p_{\rm B} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm} \frac{1}{p_{\rm B}} \hspace{0.05cm}.$$

k–te Entropienäherung $(k = 2, 3, \ \text{...})$:

$$H_k = {1}/{k} \cdot \big [ H_{\rm 1} + (k-1) \cdot H \big] \hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm}H = \lim_{k \rightarrow \infty } H_k \hspace{0.05cm}.$$

Hinweise:

Die Aufgabe gehört zum Kapitel Nachrichtenquellen mit Gedächtnis.
Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite Binärquellen mit Markoveigenschaften.
Bei allen Entropien ist die Pseudoeinheit „bit/Symbol” hinzuzufügen.

Fragebogen

$p_{\rm A} \ = \ $

$p_{\rm B} \ = \ $

$H \ =$

$\ \rm bit/Symbol$

$H_1 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H_2 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$H_3 \ = \ $

$\ \rm bit/Symbol$

$q \ = \ $

	$\rm AAAAAA$ ...
	$\rm BBBBBB$ ...
	$\rm ABABAB$ ...

	$\rm AAAAAA$ ...
	$\rm BBBBBB$ ...
	$\rm ABABAB$ ...

Musterlösung

(1) Bei einer stationären binären Markovquelle erster Ordnung gilt:

$$p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \cdot p_{\rm A} + p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \cdot p_{\rm B} = (1-q) \cdot p_{\rm A} + q \cdot p_{\rm B}$$

$$\Rightarrow \hspace{0.3cm}q \cdot p_{\rm A} = q \cdot p_{\rm B} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}p_{\rm A} = p_{\rm B}\hspace{0.15cm} \underline {= 0.5} \hspace{0.05cm}.$$

(2) Zur Berechnung der Entropie $H$ benötigt man alle vier Verbundwahrscheinlichkeiten:

$$p_{\rm AA} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm A} \cdot p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot(1-q) = p_{\rm BB}\hspace{0.05cm},\hspace{1cm} p_{\rm AB} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm A} \cdot p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot q = p_{\rm BA}\hspace{0.05cm}.$$

Setzt man diese Werte in die gegebene Entropie–Gleichung ein, so erhält man

$$H = 2 \cdot \frac{1}{2} \cdot(1-q) \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} + 2 \cdot \frac{1}{2} \cdot q \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} = q \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} + (1-q) \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} = H_{\rm bin}(q) \hspace{0.05cm}.$$

Der gesuchte Zahlenwert ist $H = H_{\rm bin} (0.25) \hspace{0.15cm}\underline{= 0.811 \, \rm bit/Symbol}$.

(3) Bei gleichwahrscheinlichen Binärsymbolen ist $H_1 \hspace{0.15cm}\underline{= 1 \, \rm bit/Symbol}$.

Mit der für Markovquellen gültigen Gleichung gilt weiter:

$$H_2 \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} {1}/{2} \cdot \big[ H_1 + H \big] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.906 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm},$$

$$ H_3 \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} {1}/{3} \cdot \big[ H_1 + 2 H \big] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.874 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$

(4) Das Maximum der binären Entropiefunktion ergibt sich für $q\hspace{0.15cm}\underline{= 0.5}$.

Damit beträgt die maximale Entropie $H = 1 \, \rm bit/Symbol$.
Man erkennt aus der Beziehung $H = H_1$ und aus dem vorne abgebildeten Übergangsdiagramm, dass $q = 0.5$ statistisch unabhängige Symbole zur Folge hat:

$$p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = 0.5 \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} p_{\rm B} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}= 0.5 \hspace{0.05cm}.$$

(5) Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 2:

Die Symbolfolge ergibt sich entweder zu $\rm AAAAAA$ ... oder zu $\rm BBBBBB$ ... , je nachdem, welches Symbol als Startwert vorgegeben wurde.
Die Entropie einer solchen Quelle ist stets $H = H_{\rm bin}(0) = 0$.

(6) Richtig ist nur der Lösungsvorschlag 3:

Nun kann weder $\rm A$ direkt auf $\rm A$ noch $\rm B$ direkt auf $\rm B$ folgen.
Es ergibt sich stets eine alternierende Folge, je nach Startwert die Folge $\rm ABABAB$ ... oder $\rm BABABA$... .
Diese Quelle hat in beiden Fällen ebenfalls die Entropie $H = H_{\rm bin}(1) = 0$.