Aufgaben:Aufgabe 4.4: Maximum–a–posteriori und Maximum–Likelihood

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Kanalübergangswahrscheinlichkeiten

Zur Verdeutlichung von MAP– und ML–Entscheidung konstruieren wir nun ein sehr einfaches Beispiel mit nur zwei möglichen Nachrichten $m_0 = 0$ und $m_1 = 1$, die durch die Signalwerte $s_0$ bzw. $s_1$ dargestellt werden:

$$s \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}s_0 = +1 \hspace{0.2cm} \Longleftrightarrow \hspace{0.2cm}m = m_0 = 0\hspace{0.05cm},$$

$$s \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}s_1 = -1 \hspace{0.2cm} \Longleftrightarrow \hspace{0.2cm}m = m_1 = 1\hspace{0.05cm}.$$

Die Auftrittswahrscheinlichkeiten sind:

$${\rm Pr}(s = s_0) = 0.75,\hspace{0.2cm}{\rm Pr}(s = s_1) = 0.25 \hspace{0.05cm}.$$

Das Empfangssignal kann – warum auch immer – drei verschiedene Werte annehmen, nämlich

$$r = +1,\hspace{0.2cm}r = 0,\hspace{0.2cm}r = -1 \hspace{0.05cm}.$$

Die bedingten Kanalwahrscheinlichkeiten können der Grafik entnommen werden.

Nach der Übertragung soll die gesendete Nachricht durch einen optimalen Empfänger geschätzt werden. Zur Verfügung stehen:

• der Maximum–Likelihood–Empfänger (ML–Empfänger), der die Auftrittswahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(s = s_i)$ nicht kennt, mit der Entscheidungsregel:

$$\hat{m}_{\rm ML} = {\rm arg} \max_i \hspace{0.1cm} [ p_{r |s } \hspace{0.05cm} (\rho |s_i ) ]\hspace{0.05cm},$$

• der Maximum–a–posteriori–Empfänger (MAP–Empfänger); dieser berücksichtigt bei seinem Entscheidungsprozess auch die Symbolwahrscheinlichkeiten der Quelle:

$$\hat{m}_{\rm MAP} = {\rm arg} \max_i \hspace{0.1cm} [ {\rm Pr}( s = s_i) \cdot p_{r |s } \hspace{0.05cm} (\rho |s_i ) ]\hspace{0.05cm}.$$

Hinweise:

• Diese Aufgabe bezieht sich auf das Kapitel Optimale Empfängerstrategien sowie das Kapitel Struktur des optimalen Empfängers des vorliegenden Buches.
• Die notwendigen statistischen Grundlagen finden Sie im Kapitel Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit des Buches „Stochastische Signaltheorie”.

Fragebogen

1

Mit welchen Wahrscheinlichkeiten treten die Empfangswerte auf?

${\rm Pr}(r = +1)$ =

${\rm Pr}(r = \, –1)$ =

${\rm Pr}(r = 0)$ =

2

Berechnen Sie alle Rückschlusswahrscheinlichkeiten.

${\rm Pr}(s_0|r = +1)$ =

${\rm Pr}(s_1|r = +1)$ =

${\rm Pr}(s_0|r = \, –1)$ =

${\rm Pr}(s_1|r = \, –1)$ =

${\rm Pr}(s_0|r = 0)$ =

${\rm Pr}(s_1|r = 0)$ =

3

Unterscheiden sich MAP– und ML–Empfänger für $r = +1$?

	ja,
	nein.

4

Unterscheiden sich MAP– und ML–Empfänger für $r = \, –1$?

	ja,
	nein.

5

Welche Aussagen gelten unter der Voraussetzung „$r = 0$”?

	Der MAP–Empfänger entscheidet sich für $s_0$.
	Der MAP–Empfänger entscheidet sich für $s_1$.
	Der ML–Empfänger entscheidet sich für $s_0$.
	Der ML–Empfänger entscheidet sich für $s_1$.

6

Berechnen Sie die Fehlerwahrscheinlichkeit des ML–Empfängers.

${\rm ML\text{:} \hspace{0.15cm} Pr(Symbolfehler)}$ =

7

Berechnen Sie die Fehlerwahrscheinlichkeit des MAP–Empfängers.

${\rm MAP\text{:} \hspace{0.15cm} Pr(Symbolfehler)}$ =

Musterlösung

Musterlösung

(1)  Die gesuchten empfängerseitigen Auftrittswahrscheinlichkeiten sind

$${\rm Pr} ( r = +1) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr} ( s_0) \cdot {\rm Pr} ( r = +1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s = +1) = 0.75 \cdot 0.8 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline { = 0.6}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} ( r = -1) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr} ( s_1) \cdot {\rm Pr} ( r = -1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s = -1) = 0.25 \cdot 0.6 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.15}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} ( r = 0) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 1 - {\rm Pr} ( r = +1) - {\rm Pr} ( r = -1) = 1 - 0.6 - 0.15 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.25}\hspace{0.05cm}.$$

Für die letzte Wahrscheinlichkeit gilt auch:

$${\rm Pr} ( r = 0) = 0.75 \cdot 0.2 + 0.25 \cdot 0.4 = 0.25\hspace{0.05cm}.$$

(2)  Für die erste gesuchte Rückschlusswahrscheinlichkeit gilt:

$${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1) = \frac{{\rm Pr} ( r = +1 \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}s_0 ) \cdot {\rm Pr} ( s_0)}{{\rm Pr} ( r = +1)} = \frac{0.8 \cdot 0.75}{0.6} \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 1}\hspace{0.05cm}.$$

Entsprechend erhält man für die weiteren Wahrscheinlichkeiten:

$${\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1) \hspace{-0.1cm} \ = \ 1 - {\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1) \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = -1) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 0, \hspace{0.4cm}{\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = -1) \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 1}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm}\frac{{\rm Pr} ( r = 0 \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}s_0 ) \cdot {\rm Pr} ( s_0)}{{\rm Pr} ( r = 0 )}= \frac{0.2 \cdot 0.75}{0.25} \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.6}\hspace{0.05cm},$$

$${\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 1- {\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.4} \hspace{0.05cm}.$$

(3)  Es gelte $r = +1$. Dann entscheidet sich

• der MAP–Empfänger für $s_0$, da

$${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1) = 1 > {\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = +1)= 0\hspace{0.05cm},$$

• der ML–Empfänger ebenfalls für $s_0$, da

$${\rm Pr} ( r = +1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s_0) = 0.8 > {\rm Pr} ( r = +1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s_1) = 0 \hspace{0.05cm}.$$

Richtig ist also NEIN.

(4)  Zum gleichen Ergebnis NEIN kommt man unter der Voraussetzung „$r = \, –1$”, da keine Verbindung zwischen $s_0$ und „$r = \, –1$” besteht.

(5)  Der MAP–Empfänger entscheidet sich für das Ereignis $s_0$, da

$${\rm Pr} (s_0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) = 0.6 > {\rm Pr} (s_1 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}r = 0) = 0.4 \hspace{0.05cm}.$$

Dagegen wird sich der ML–Empfänger für $s_1$ entscheiden, da

$${\rm Pr} ( r = 0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s_1) = 0.4 > {\rm Pr} ( r = 0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm}s_0) = 0.2 \hspace{0.05cm}.$$

Richtig sind also die Lösungsvorschläge 1 und 4.

(6)  Der Maximum–Likelihood–Empfänger

• entscheidet sich nur für $s_0$, wenn $r = +1$ ist,
• macht also keinen Fehler, wenn $s_1$ gesendet wurde,
• macht nur einen Fehler bei der Kombination „$s_0$” und „$r = 0$”:

$${\rm Pr} ({\rm Symbolfehler} ) = {\rm Pr} ({\cal E } ) = 0.75 \cdot 0.2 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.15} \hspace{0.05cm}.$$

(7)  Der MAP–Empfänger entscheidet sich dagegen bei „$r = 0$” für $s_0$. Einen Symbolfehler gibt es also nur in der Kombination $s_1$ und $r = 0$. Daraus folgt:

$${\rm Pr} ({\rm Symbolfehler} ) = {\rm Pr} ({\cal E } ) = 0.25 \cdot 0.4 \hspace{0.05cm}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.1} \hspace{0.05cm}.$$

Die Fehlerwahrscheinlichkeit ist hier geringer als beim ML–Empfänger, da nun auch die unterschiedlichen Apriori–Wahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(s_0)$ und ${\rm Pr}(s_1)$ berücksichtigt werden.