Aufgabe 2.15: RS-Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei AWGN
Am Beispiel des RSC(7,3,5)8 mit den Parametern
- n=7 (Anzahl der Codesymbole),
- k=3 (Anzahl der Informationssymbole),
- t=2 (Korrekturfähigkeit)
soll die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit beim "Bounded Distance Decoding" (BDD) gezeigt werden. Die entsprechende Gleichung lautet:
- {\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) = \sum_{f = t + 1}^{n} {n \choose f} \cdot {\varepsilon_{\rm S}}^f \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^{n-f} \hspace{0.05cm}.
⇒ Die Berechnung erfolgt für den "AWGN–Kanal", der durch den Parameter E_{\rm B}/N_0 gekennzeichnet ist.
- Der Quotient E_{\rm B}/{N_0} lässt sich über die Beziehung
- \varepsilon = {\rm Q} \big (\sqrt{{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}/{N_0}} \big )
- in das "BSC–Modell" überführen, wobei R die Coderate bezeichnet (hier: R = 3/7) und {\rm Q}(x) das "komplementäre Gaußsche Fehlerintegral" angibt.
- Da aber beim betrachteten Code die Symbole aus \rm GF(2^3) entstammen, muss das BSC–Modell mit Parameter \varepsilon ebenfalls noch an die Aufgabenstellung adaptiert werden.
- Für die Verfälschungwahrscheinlichkeit des "m–BSC–Modells" gilt, wobei hier m = 3 zu setzen ist (drei Bit pro Codesymbol):
- \varepsilon_{\rm S} = 1 - (1 - \varepsilon)^m \hspace{0.05cm}.
⇒ Für einige E_{\rm B}/N_0–Werte sind die Ergebnisse in obiger Tabelle eingetragen. Die beiden gelb hinterlegten Zeilen werden hier kurz erläutert:
- Für 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 4 \ \rm dB ergibt sich \varepsilon \approx {\rm Q}(1.47) \approx 0.071 und \varepsilon_{\rm S} \approx 0.2. Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit kann hier am einfachsten über das Komplement berechnet werden:
- {\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - \left [ {7 \choose 0} \cdot 0.8^7 + {7 \choose 1} \cdot 0.2 \cdot 0.8^6 + {7 \choose 2} \cdot 0.2^2 \cdot 0.8^5\right ] \approx 0.148 \hspace{0.05cm}.
- Für 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 12 \ \rm dB erhält man \varepsilon \approx 1.2 \cdot 10^{-4} und \varepsilon_{\rm S} \approx 3.5 \cdot 10^{-4}. Mit dieser sehr kleinen Verfälschungswahrscheinlichkeit dominiert der f = 3–Term, und man erhält:
- {\rm Pr(Blockfehler)} \approx {7 \choose 3} \cdot (3.5 \cdot 10^{-4})^3 \cdot (1- 3.5 \cdot 10^{-4})^4 \approx 1.63 \cdot 10^{-9} \hspace{0.05cm}.
⇒ Sie sollen für die rot hinterlegten Zeilen (10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 5 \ \rm dB, \ 8 \ dB, 10 \ \rm dB) die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten berechnen.
- Die blau hinterlegten Zeilen zeigen einige Ergebnisse der "Aufgabe 2.15Z". Dort wird {\rm Pr}(\underline{v} ≠ \underline{u}) für \varepsilon_{\rm S} = 10\%, \ 1\% 0.1\% berechnet.
- In den Teilaufgaben (4) und (5) sollen Sie den Zusammenhang zwischen den Größen \varepsilon_{\rm S} und E_{\rm B}/N_0 herstellen und somit die obige Tabelle vervollständigen.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel "Fehlerwahrscheinlichkeit und Anwendungsgebiete".
- Wir verweisen Sie hier auf die beiden interaktiven HTML5/JavaScript– Applets
Fragebogen
Musterlösung
- Damit erhält man für die Symbolverfälschungswahrscheinlichkeit \varepsilon_{\rm S} mit m = 3:
- 1 - \varepsilon_{\rm S} = (1 - 0.0505)^3 \approx 0.856 \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} \varepsilon_{\rm S} \approx 0.144 \hspace{0.05cm}.
- Der schnellste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über die Formel
- {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr}(f=0) - {\rm Pr}(f=1) - {\rm Pr}(f=2) = 1 - 1 \cdot 0.856^7 - 7 \cdot 0.144^1 \cdot 0.856^6 - 21 \cdot 0.144^2 \cdot 0.856^5
- \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) =1 - 0.3368 - 0.3965 - 0.2001 \hspace{0.15cm} \underline{=0.0666} \hspace{0.05cm}.
(2) Nach gleichem Rechengang wie in Teilaufgabe (1) ergibt sich mit \varepsilon_{\rm S} \approx 0.03 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.97:
- {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 1 \cdot 0.97^7 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 7 \cdot 0.03^1 \cdot 0.97^6 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 21 \cdot 0.03^2 \cdot 0.97^5 =1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.8080 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.1749\hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.0162= 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.9991 = 9 \cdot 10^{-4} \hspace{0.05cm}.
- Man sieht, dass hier die Differenz zwischen zwei fast gleich großen Zahlen gebildet werden muss, so dass das Ergebnis mit einem Fehler behaftet sein könnte.
- Deshalb berechnen wir noch folgende Größen:
- {\rm Pr}(f=3) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 3} \cdot \varepsilon_{\rm S}^3 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^4 = 35 \cdot 0.03^3 \cdot 0.97^4 = 8.366 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},
- {\rm Pr}(f=4) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 4} \cdot \varepsilon_{\rm S}^4 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^3 = 35 \cdot 0.03^4 \cdot 0.97^3 = 0.259 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},
- {\rm Pr}(f=5) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 5} \cdot \varepsilon_{\rm S}^5 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^2 = 21 \cdot 0.03^5 \cdot 0.97^2 = 0.005 \cdot 10^{-4}
- \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) + {\rm Pr}(f=4) + {\rm Pr}(f=5) \hspace{0.15cm} \underline{=8.63 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm}.
- Auf die Terme für f = 6 und f = 7 kann hier verzichtet werden. Sie liefern keinen relevanten Beitrag.
(3) Hier ist bereits \varepsilon_{\rm S} = 0.005 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.995 in der Tabelle vorgegeben.
- Der (weitaus) dominierende Term bei der Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist {\rm Pr}(f = 3):
- {\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) = {7 \choose 3} \cdot 0.005^3 \cdot 0.995^4 \hspace{0.15cm} \underline{\approx 4.3 \cdot 10^{-6}} \hspace{0.05cm}.
(4) Für den BSC–Parameter \varepsilon gilt mit \varepsilon_{\rm S} = 0.1:
- \varepsilon = 1 -(1 - \varepsilon_{\rm S})^{1/3} = 1 - 0.9^{1/3} \approx 0.0345 \hspace{0.05cm}.
- Der Zusammenhang zwischen \varepsilon und E_{\rm B}/N_0 lautet:
- \varepsilon = {\rm Q}(x)\hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} x = \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.05cm}.
- Die Inverse x = {\rm Q}^{-1}(0.0345) ergibt sich mit dem Applet Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen zu x = 1.82. Damit erhält man weiter:
- E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{1.82^2}{2R \cdot 3/7} \approx 3.864 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 5.87 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}.
(5) Nach gleicher Rechnung erhält man
- für \varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-2} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 2.71
- E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{2.71^2}{2R \cdot 3/7} \approx 8.568 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 9.32 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm},
- für \varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-3} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 3.4:
- E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{3.4^2}{2R \cdot 3/7} \approx 13.487 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 11.3 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}.
Die Grafik zeigt
- den Verlauf der Blockfehlerwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}
- sowie die vollständig ausgefüllte Ergebnistabelle.
Man erkennt das deutlich ungünstigere (asymptotische) Verhalten dieses (grünen) Codes \rm RSC \, (7, \, 5, \, 3)_8 gegenüber dem (roten) Vergleichscode \rm RSC \, (255, \, 223, \, 33)_8:
- Für Abszissenwerte kleiner als 10 \ \rm dB ergibt sich sogar ein schlechteres Ergebnis als ohne Codierung.
- Deshalb soll hier nochmals darauf hingewiesen werden, dass dieser \rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8 wenig praktische Bedeutung hat.
- Er wurde für diese Aufgabe nur deshalb ausgewählt, um mit vertretbarem Aufwand die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei "Bounded Distance Decoding" \rm (BDD) demonstrieren zu können.