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Aufgabe 5.1: Fehlerabstandsverteilung

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Fehlerabstandsverteilungen

Ein jedes digitales Kanalmodell kann in gleicher Weise beschrieben werden durch

  • die Fehlerfolge  eν,  und
  • die Fehlerabstandsfolge  aν.


Beispielhaft betrachten wir die Folgen:

<eν> = <0,1,0,0,1,1,0,0,0,1,0,1,...>,
<aν> = <2,3,1,4,2,5,1,1,3,4,1,2,...>.

Man erkennt daraus beispielsweise:

  • Der Fehlerabstand  a2=3  bedeutet,  dass zwischen dem ersten und dem zweiten Fehler zwei fehlerfreie Symbole liegen.
  • Dagegen deutet  a3=1  darauf hin,  dass nach dem zweiten Fehler direkt ein dritter folgt.


Die unterschiedlichen Indizes  (ν  und  ν,  jeweils beginnend mit  1)  sind erforderlich,  da keine Synchronität zwischen der Fehlerabstandsfolge und der Fehlerfolge besteht.

In der Grafik ist für zwei verschiedene Modelle  M1  und  M2  die Fehlerabstandsverteilung  (FAV)

Va(k)=Pr(ak)=1kκ=1Pr(a=κ)

angegeben.  Diese Tabelle soll in dieser Aufgabe ausgewertet werden.




Hinweis:  Die Aufgabe gehört zum Kapitel  "Beschreibungsgrößen digitaler Kanalmodelle".



Fragebogen

1

Wie lauten die folgenden Fehlerwerte  (0  oder  1)?

e16 = 

e17 = 

e18 = 

2

Wie groß ist bei beiden Modellen der Wert  Va(k=1)?

Va(k=1) = 

3

Bestimmen Sie für das Modell  M1  die Wahrscheinlichkeiten der Fehlerabstände.

Pr(a=1) = 

Pr(a=2) = 

Pr(a=3) = 

Pr(a=4) = 

Pr(a=5) = 

4

Wie groß ist der maximal mögliche Fehlerabstand beim Modell  M1?

kmax = 

5

Berechnen Sie für das Modell  M1  den mittleren Fehlerabstand.

E[a] = 

6

Wie groß ist beim Modell  M1  die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit  pM=E[e]?

pM = 

7

Welche Aussagen stimmen für das Modell  M2  mit Sicherheit?

Zwei Fehler können nicht direkt aufeinander folgen.
Der häufigste Fehlerabstand ist  a=6.
Die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit beträgt  pM=0.25.


Musterlösung

(1)  Die Auswertung der Fehlerabstandsfolge weist auf Fehler bei   ν=2,5,6,10,12,17,18,19,22,26,27  und  29  hin.

  • Daraus folgt:   e16 =0_,     e17 =1_,     e18 =1_.


(2)  Aus der Definitionsgleichung folgt bereits

Va(k=1)=Pr(a1)=1_.


(3)  Es gilt  {\rm Pr}(a = k) = V_a(k) \, –V_a(k+1).  Daraus erhält man für die einzelnen Wahrscheinlichkeiten:

{\rm Pr}(a = 1)\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}V_a(1) - V_a(2) = 1 - 0.7\hspace{0.15cm}\underline {= 0.3}\hspace{0.05cm},
{\rm Pr}(a = 2)\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}V_a(2) - V_a(3) = 0.7 - 0.45 \hspace{0.15cm}\underline {= 0.25}\hspace{0.05cm},
{\rm Pr}(a = 3)\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}V_a(3) - V_a(4) = 0.45 - 0.25 \hspace{0.15cm}\underline {= 0.2}\hspace{0.05cm},
{\rm Pr}(a = 4)\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}V_a(4) - V_a(5) = 0.25 - 0.10 \hspace{0.15cm}\underline {= 0.15}\hspace{0.05cm},
{\rm Pr}(a = 5)\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}V_a(5) - V_a(6) = 0.10 - 0 \hspace{0.15cm}\underline {= 0.10}\hspace{0.05cm}.


(4)  Aus   V_a(k=6) = {\rm Pr}(a ≥ 6) = 0   folgt für den maximalen Fehlerabstand direkt

k_{\rm max} \ \underline {= 5}.


(5)  Mit den unter  (3)  berechneten Wahrscheinlichkeiten ergibt sich für den gesuchten Erwartungswert:

{\rm E}\big[a \big] = \sum_{k = 1}^{5} k \cdot {\rm Pr}(a = k) = 1 \cdot 0.3 +2 \cdot 0.25 +3 \cdot 0.2 +4 \cdot 0.15 +5 \cdot 0.1\hspace{0.15cm}\underline { = 2.5} \hspace{0.05cm}.


(6)  Die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit ist der Kehrwert des mittleren Fehlerabstands:  

p_{\rm M} \ \underline {= 0.4}.


(7)  Mit Sicherheit stimmt nur die  Aussage 1:

  • Die erste Aussage stimmt,  weil  {\rm Pr}(a = 1) = V_a(1) \, – V_a(2) = 0  ist.
  • Die zweite Aussage ist nicht sicher,  da V_a(6)  nur die Summe der Wahrscheinlichkeiten  {\rm Pr}(a ≥ 6)  angibt,  aber nicht  {\rm Pr}(a = 6)  allein. 
    Nur mit der zusätzlichen Angabe  V_a(7) = 0  würde die Aussage 2 zutreffen.
  • Ebenso ist für den Erwartungswert  {\rm E}[a]  augrund fehlender Angaben keine endgültige Aussage möglich.  Mit V_a(7) = 0  würde sich ergeben:
{\rm E}[a] = 2 \cdot 0.1 +3 \cdot 0.2 +4 \cdot 0.2 +5 \cdot 0.2 +6 \cdot 0.3= 4.4.
  • Ohne diese Angabe ist nur die Aussage  {\rm E}[a] ≥ 4.4  möglich.  Damit gilt aber für die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit die Bedingung  p_{\rm M} < 1/4.4 < 0.227.
  • Die Aussage 3 trifft also auch nicht mit Sicherheit zu.