Aufgabe 1.12: Hard Decision vs. Soft Decision

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Blockfehlerrate des  $\rm HC(7, \, 4, \, 3)$  bei
„Hard Decision” und „Soft Decision”

Die Abbildung zeigt die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für den  $(7, \, 4, \, 3)$–Hamming–Code",  wobei für den Empfänger zwei Varianten berücksichtigt sind:

• Bei Maximum–Likelihood–Detektion mit harten Entscheidungen  $($„Hard Decision”,  $\rm HD)$,  die im vorliegenden Fall (perfekter Code)  auch durch Syndromdecodierung realisiert werden kann,  ergibt sich die rote Kurve  (mit Kreismarkierung).

• Der Kanal kann bei „Hard Decision” vereinfacht durch das BSC–Modell ersetzt werden.  Der Zusammenhang zwischen dem BSC–Parameter  $\varepsilon$  und dem AWGN–Quotienten  $E_{\rm B}/N_{0}$  (in der Grafik verwendet)  ist wie folgt gegeben:

$$\varepsilon = {\rm Q}\left ( \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0} \right ) \hspace{0.05cm}.$$

Hier bezeichnet  ${\rm Q}(x)$  die  "komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion"  und  $R$  die Coderate.

• Die grüne Kurve  (mit Kreuzen markiert)  zeigt die Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei „weichen” Entscheidungen  $($„Soft Decision”,  $\rm SD)$.  Dieser Funktionsverlauf lässt sich nicht in geschlossen–mathematischer Form angeben.  Die in der Grafik eingezeichnete Kurve ist eine in [Fri96] angegebene obere Schranke:

$${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ \le \ \hspace{-0.15cm} 7 \cdot {\rm Q}\left ( \sqrt{ 3 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right )+7 \cdot {\rm Q}\left ( \sqrt{ 4 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right ) + {\rm Q}\left ( \sqrt{ 7 \cdot \frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \right ) \hspace{0.05cm}.$$

• Der jeweils erste Faktor im Argument der  $\rm Q$–Funktion gibt die möglichen Hamming–Distanzen an:   $i = 3, \, 4, \, 7$.

• Die Vorfaktoren berücksichtigen die  "Vielfachheiten"  $W_{3} = W_{4} = 7$  und  $W_{7} = 1$.  

• $R = 4/7$  beschreibt die Coderate.

• Für  $10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} > 8 \ \rm dB$  ist  $\rm Pr(Blockfehler) < 10^{–5}$.

Hinweise:

• Die Aufgabe bezieht sich auf das Kapitel  "Decodierung linearer Blockcodes".

• Die oben zitierte Literaturstelle  [Fri96]  verweist auf das Buch
  „Friedrichs, B.: Kanalcodierung – Grundlagen und Anwendungen in modernen Kommunikationssystemen. Berlin – Heidelberg: Springer, 1996”.

• Verwenden Sie für numerische Ergebnisse unser Berechnungsmodul  "Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen".

• Für die Teilaufgaben  (1)  bis  (4)  wird stets von „Hard Decision” ausgegangen.

Fragebogen

1

Welche Blockfehlerwahrscheinlichkeit besitzt der  $(7, \, 4, \, 3)$–Hamming–Code bei „Hard Decision”?

$\varepsilon = 10^{-2} \text{:} \hspace{0.4cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $ $\ \cdot 10^{-3}$

$\varepsilon = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $ $\ \cdot 10^{-3}$

2

Wie kann man die Blockfehlerwahrscheinlichkeit eines Hamming–Codes annähern,  „Hard Decision” vorausgesetzt?

	${\rm Pr(Blockfehler)} = n · (n–1)/2 · \varepsilon^2.$
	${\rm Pr(Blockfehler)} = n · \varepsilon^2.$
	${\rm Pr(Blockfehler)} = n · \varepsilon^n.$

3

Welcher der aufgelisteten Hamming–Codes besitzt die kleinste Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei konstantem BSC–Parameter  $\varepsilon$?

	Der Hamming–Code  $(3, \, 1, \, 3)$,  identisch mit dem „Repetition Code”  $\rm RC \ (3, \, 1, \, 3)$,
	der Hamming–Code  $(7, \, 4, \, 3)$,
	der Hamming–Code  $(15, \, 11, \, 3)$.

4

Welcher numerische Zusammenhang besteht zwischen dem BSC–Parameter  $\varepsilon$  und dem AWGN–Quotienten  $E_{\rm B}/N_{0}$?

$\varepsilon = 10^{-2}\text{:} \hspace{0.4cm} 10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $ $\ \rm dB$

$\varepsilon = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 · \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $ $\ \rm dB$

5

Welcher Gewinn  (in dB)  ist durch „Soft Decision” zu erzielen,  wenn die Blockfehlerwahrscheinlichkeit den Wert  $10^{–5}$  nicht überschreiten soll?

$\ 10 · \lg \, {G_{\rm SD}} \ = \ $ $\ \rm dB$

Musterlösung

Musterlösung

(1)  Jeder Hamming–Code ist perfekt und weist die minimale Distanz  $d_{\rm min} = 3$  auf.

• Deshalb kann ein Bitfehler im Codewort korrigiert werden,  während zwei Bitfehler stets zu einer Fehlentscheidung des Codewortes führen   ⇒   Parameter $t = 1$.

• Damit ergibt sich für die Blockfehlerwahrscheinlichkeit:

$${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr(kein\hspace{0.15cm} Blockfehler)} - {\rm Pr(ein\hspace{0.15cm} Blockfehler)} = 1 - (1 - \varepsilon)^7 - 7 \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^6 \hspace{0.05cm}.$$

$$\varepsilon = 10^{-2} \text{:} \hspace{0.4cm}{\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - 0.99^7 - 7 \cdot 0.01 \cdot 0.99^6= 1 - 0.932065 - 0.065904\hspace{0.15cm}\underline{\approx 2.03 \cdot 10^{-3}}\hspace{0.05cm},$$

$$\varepsilon = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - 0.999^7 - 7 \cdot 0.001 \cdot 0.999^6= 1 - 0.993021 - 0.006958\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.0209 \cdot 10^{-3}}\hspace{0.05cm}.$$

(2)  Ein jeder  $(n, \, k, \, 3)$–Hamming–Code kann nur einen Bitfehler korrigieren.  Für den BSC–Kanal gilt somit allgemein mit der Codewortlänge  $n$:

$${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - \text{Pr(kein Bitfehler)} - \text{Pr(ein Bitfehler)} = 1 - (1 - \varepsilon)^n - n \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^{n-1}.$$

• Nach Reihenentwicklung von   "$(1 - \varepsilon)^n$"   bzw. von   "$n \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^{n-1}$"   erhält man hieraus:

$${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - \left [ 1 - {n \choose 1}\cdot \varepsilon + {n \choose 2}\cdot \varepsilon^2 - \hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.05cm} \right ] -\left [ n \cdot \varepsilon \cdot \left ( 1 - {{n-1} \choose 1}\cdot \varepsilon + {{n-1} \choose 2}\cdot \varepsilon^2 - \hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.05cm}\right ) \right ] \hspace{0.05cm}.$$

• Bei Vernachlässigung aller Terme mit  $\varepsilon^3, \ \varepsilon^4, \ \text{...}$  ergibt sich schließlich:

$${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm}\ = \ \hspace{-0.15cm} n \cdot \varepsilon - {n \choose 2}\cdot \varepsilon^2 - n \cdot \varepsilon + n \cdot \varepsilon {{n-1} \choose 1}\cdot \varepsilon + \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.05cm} = -n/2 \cdot (n-1)\cdot \varepsilon^2 + n \cdot (n-1)\cdot \varepsilon^2 = n \cdot (n-1)/2 \cdot \varepsilon^2 \hspace{0.05cm}.$$

Richtig ist somit der  Lösungsvorschlag 1.

Für den  $(7, \, 4, \, 3)$–Hamming–Code folgt daraus:

$${\rm Pr(Blockfehler)} \le \left\{ \begin{array}{c} 2.03 \cdot 10^{-3}\\ 2.09 \cdot 10^{-5} \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} \varepsilon = 10^{-2} \\ {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} \varepsilon = 10^{-3} \\ \end{array} \hspace{0.05cm}.$$

• Durch Vergleich mit dem Ergebnis der Teilaufgabe  (1)  erkennt man die Gültigkeit dieser Näherung.

• Diese ist um so besser,  je kleiner die BSC–Verfälschungswahrscheinlichkeit  $\varepsilon$  ist.

(3)  Die Ergebnisse der Teilaufgabe  (2)  lassen sich wie folgt zusammenfassen:

$${\rm Pr(Blockfehler)} = \left\{ \begin{array}{l} 3 \cdot \varepsilon^2 \\ 21 \cdot \varepsilon^2\\ 105 \cdot \varepsilon^2\\ \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}l} {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} n = 3 \\ {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} n = 7 \\ {\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.15cm} n = 15 \\ \end{array} \hspace{0.05cm}.$$

• Richtig ist die  Antwort 1.
• Die geringste Blockfehlerwahrscheinlichkeit besitzt natürlich der Hamming–Code mit der geringsten Rate  $R = 1/3$,  also mit der größten relativen Redundanz.

(4)  Bei Hard Decision gilt mit der komplementären Gaußschen Fehlerfunktion  ${\rm Q}(x)$:

$$\varepsilon = {\rm Q}\left ( \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0} \right )\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} E_{\rm B}/N_0 = \frac{[{\rm Q}^{-1}(\varepsilon)]^2}{2R}\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 20 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm}[{\rm Q}^{-1}(\varepsilon)] - 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} (2R) \hspace{0.05cm}.$$

• Daraus erhält man mit  $\varepsilon = 0.01 \ ⇒ \ {\rm Q}^{–1}(\varepsilon) = 2.33$:

$$10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 20 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm}(2.33) - 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} (8/7) = 7.35\,{\rm dB} - 0.58\,{\rm dB}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 6.77\,{\rm dB}}\hspace{0.05cm}.$$

• In analoger Weise ergibt sich für  $\varepsilon = 0.001 \ ⇒ \ {\rm Q}^{–1}(\varepsilon) = 3.09$:

$$10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 20 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm}(3.09) - 0.58\,{\rm dB}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 9.22\,{\rm dB}}\hspace{0.05cm}.$$

(5)  Wir beziehen uns hier auf die Blockfehlerwahrscheinlichkeit  $10^{–5}$.

• Nach dem Ergebnis der Teilaufgabe  (2)  darf dann die BSC–Verfälschungswahrscheinlichkeit nicht größer sein als

$$\varepsilon = \sqrt{{10^{-5}}/{21}} = 6.9 \cdot 10^{-4} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 3.2 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg} \hspace{0.1cm} E_{\rm B}/N_0 = 9.52\,{\rm dB}\hspace{0.05cm}.$$

• Mit "Soft Decision" genügen laut Angabe $8 \ {\rm dB} \ ⇒ \ 10 · \lg {G_{\rm SD}} \ \underline{= 1.52 \ {\rm dB}}$.