Aufgaben:Aufgabe 1.2Z: Bitfehlermessung: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Datei:P_ID1265__Dig_Z_1_2.png|right|frame|Simulierte Bitfehlerhäufigkeiten]]
[[Datei:P_ID1265__Dig_Z_1_2.png|right|frame|Simulierte Bitfehlerhäufigkeiten  $(h_{\rm B})$;   in letzter Spalte  $(N \to \infty) $:    $h_{\rm B} \to p_{\rm B}$   ⇒   Bitfehlerwahrscheinlichkeiten]]
Die Bitfehlerwahrscheinlichkeit  
Die Bitfehlerwahrscheinlichkeit  
:$$p_{\rm B} = {1}/{2} \cdot{\rm erfc} \left( \sqrt{{E_{\rm B}}/{N_0}}\right)$$  
:$$p_{\rm B} = {1}/{2} \cdot{\rm erfc} \left( \sqrt{{E_{\rm B}}/{N_0}}\right)$$  
eines Binärsystems wurde durch eine Messung der Bitfehlerquote (BER)  
eines Binärsystems wurde durch eine Messung der Bitfehlerquote  $\rm (BER)$
:$$h_{\rm B} = {n_{\rm B}}/{N}$$
:$$h_{\rm B} = {n_{\rm B}}/{N}$$
simulativ ermittelt. Oftmals wird $h_{\rm B}$ auch Bitfehlerhäufigkeit genannt.  
simulativ ermittelt.  Oftmals wird  $h_{\rm B}$  auch  "Bitfehlerhäufigkeit" genannt.  




In obigen Gleichungen bedeuten:
In obigen Gleichungen bedeuten:
*$E_{\rm B}$:   die Energie pro Bit,
*$E_{\rm B}$:   Energie pro Bit,
*$N_0$:   AWGN–Rauschleistungsdichte,
*$N_0$:   AWGN–Rauschleistungsdichte,
*$n_{\rm B}$:    Anzahl der aufgetretenen Bitfehler,
*$n_{\rm B}$:    Anzahl der aufgetretenen Bitfehler,
*$N$:    Anzahl der simulierten Bit einer Versuchsreihe.
*$N$:      Anzahl der simulierten Bit einer Versuchsreihe.




Die Tabelle zeigt die Ergebnisse einiger Versuchsreihen mit $N = 6.4 \cdot 10^4 $, $N = 1. 28 \cdot 10^5$ und $N = 1.6 \cdot 10^6$. Die letzte mit $N \to \infty $ benannte Spalte gibt die Bitfehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm B}$ an.
Die Tabelle zeigt die Ergebnisse einiger Versuchsreihen mit  $N = 6.4 \cdot 10^4 $,  $N = 1. 28 \cdot 10^5$  und  $N = 1.6 \cdot 10^6$.  Die letzte mit  $N \to \infty $  benannte Spalte gibt die Bitfehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm B}$  an.


Im Fragebogen zur Aufgabe wird auf folgende Eigenschaften Bezug genommen:
Im Fragebogen zur Aufgabe wird auf folgende Eigenschaften Bezug genommen:
*Die Bitfehlerhäufigkeit $h_{\rm B}$ ist in erster Näherung eine gaußverteilte Zufallsgröße mit dem Mittelwert $m_h = p_{\rm B}$ und der Varianz $\sigma_h^2  \approx p_{\rm B}$.
*Die Bitfehlerhäufigkeit  $h_{\rm B}$  ist in erster Näherung eine gaußverteilte Zufallsgröße mit Mittelwert  $m_h = p_{\rm B}$  und Varianz  $\sigma_h^2  \approx p_{\rm B}$.
*Die relative Abweichung der Bitfehlerhäufigkeit von der Wahrscheinlichkeit beträgt
*Die relative Abweichung der Bitfehlerhäufigkeit von der Wahrscheinlichkeit beträgt
:$$\varepsilon_{\rm rel}= \frac {h_{\rm B}-p_{\rm B}}{p_{\rm B}}\hspace{0.05cm}.$$
:$$\varepsilon_{\rm rel}= \frac {h_{\rm B}-p_{\rm B}}{p_{\rm B}}\hspace{0.05cm}.$$


*Als eine grobe Faustregel zur erforderlichen Genauigkeit gilt, dass die Anzahl  der gemessenen Bitfehler $n_{\rm B} \ge 100$sein sollte.
*Als eine grobe Faustregel zur erforderlichen Genauigkeit gilt,  dass die Anzahl  der gemessenen Bitfehler  $n_{\rm B} \ge 100$  sein sollte.




''Hinweise:''
 
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Digitalsignalübertragung/Fehlerwahrscheinlichkeit_bei_Basisbandübertragung| Fehlerwahrscheinlichkeit bei Basisbandübertragung]].
 
 
 
Hinweis:  
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Digitalsignalübertragung/Fehlerwahrscheinlichkeit_bei_Basisbandübertragung|"Fehlerwahrscheinlichkeit bei Basisbandübertragung"]].
   
   


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{Welche der nachfolgenden Aussagen sind zutreffend?
{Welche der nachfolgenden Aussagen sind zutreffend?
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- Die Genauigkeit der BER–Messung ist unabhängig von $N$.
- Die Genauigkeit der BER–Messung ist unabhängig von  $N$.
+ Je größer $N$ ist, desto genauer ist im Mittel die BER–Messung.
+ Je größer  $N$  ist,  desto genauer ist im Mittel die BER–Messung.
- Je größer $N$ ist, desto genauer ist jede einzelne BER–Messung.
- Je größer  $N$  ist,  desto genauer ist jede einzelne BER–Messung.




{Geben Sie die Streuung $\sigma_h$ für verschiedene $N$ an. Es gelte $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$.
{Geben Sie die Streuung  $\sigma_h$  für verschiedene  $N$  an.  Es gelte  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$.
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$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}  σ_h \ = \ $  { 1.1 3% }  $\ \cdot 10^{ -3 }\ $
$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}  σ_h \ = \ $  { 1.1 3% }  $\ \cdot 10^{-3}\ $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}  σ_h \ = \ $  { 0.22 3% }  $\ \cdot 10^{ -3 }\ $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}  σ_h \ = \ $  { 0.22 3% }  $\ \cdot 10^{-3}\ $




{Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung  für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$?
{Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung  für  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$?
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$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}  ε_{\rm rel} \ = \ $  { -0.927--0.873 }  $\  \% $
$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}  ε_{\rm rel} \ = \ $  { -0.927--0.873 }  $\  \% $
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{Geben Sie die Streuung $\sigma_h$ für verschiedene $N$ an. Es gelte $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$.
{Geben Sie die Streuung  $\sigma_h$  für verschiedene  $N$  an. Es gelte nun $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$.
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$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}  σ_h \ = \ $  { 2.3 3% }  $\ \cdot 10^{ -5 }\ $
$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}  σ_h \ = \ $  { 2.3 3% }  $\ \cdot 10^{-5}\ $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}  σ_h \ = \ $  { 0.46 3% }  $\ \cdot 10^{ -5 }\ $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}  σ_h \ = \ $  { 0.46 3% }  $\ \cdot 10^{-5}\ $




{Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung  für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$?
{Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung  für  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$?
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$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}  ε_{\rm rel} \ = \ $  { 86 3% }  $\  \% $
$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}  ε_{\rm rel} \ = \ $  { 86 3% }  $\  \% $
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{Bis zu welchem (logarithmischen) $E_{\rm B}/N_0$–Wert ist $N = 1.6 \cdot 10^6$ aufgrund der Bedingung  $n_{\rm B} \ge 100$ ausreichend?
{Bis zu welchem (logarithmischen)  $E_{\rm B}/N_0$–Wert ist  $N = 1.6 \cdot 10^6$  aufgrund der Bedingung   $n_{\rm B} \ge 100$  ausreichend?
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$\text{Maximum} \ [10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0]  \ = \ $ { 8 3% }  $\ \rm dB $
$\text{Maximum} \ \big [10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 \big]  \ = \ $ { 8 3% }  $\ \rm dB $




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===Musterlösung===
===Musterlösung===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Richtig ist nur der <u>zweite Lösungsvorschlag</u>:  
'''(1)'''&nbsp; Richtig ist nur der&nbsp; <u>zweite Lösungsvorschlag</u>:  
*Natürlich wird die Genauigkeit der BER&ndash;Messung durch den Parameter $N$ in starkem Maße beeinflusst. Im statistischen Mittel wird die BER&ndash;Messung natürlich besser, wenn man $N$ erhöht.  
*Natürlich wird die Genauigkeit der BER&ndash;Messung durch den Parameter&nbsp; $N$&nbsp; in starkem Maße beeinflusst.&nbsp; Im statistischen Mittel wird die BER&ndash;Messung natürlich besser,&nbsp; wenn man&nbsp; $N$&nbsp; erhöht.  
*Es besteht jedoch kein deterministischer Zusammenhang zwischen der Anzahl der simulierten Bit und der Genauigkeit der BER&ndash;Messung, wie z. B. die Ergebnisse für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 6 \ \rm dB$ zeigen:  
*Es besteht jedoch kein deterministischer Zusammenhang zwischen der Anzahl der simulierten Bit und der Genauigkeit der BER&ndash;Messung,&nbsp; wie z.B. die Ergebnisse für&nbsp; $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 6 \ \rm dB$&nbsp; zeigen:  
*Bei $N = 6.4 \cdot 10^4\  (n_{\rm B} = 0.258 \cdot 10^{-2})$ ist die Abweichung vom tatsächlichen Wert $(0.239 \cdot 10^{-2})$ geringer als bei $N = 1.28 \cdot 10^5\  (n_{\rm B} = 0.272 \cdot 10^{-2})$.  
*Bei&nbsp; $N = 6.4 \cdot 10^4\  (h_{\rm B} = 0.258 \cdot 10^{-2})$&nbsp; ist die Abweichung vom tatsächlichen Wert&nbsp; $(0.239 \cdot 10^{-2})$&nbsp; geringer als bei&nbsp; $N = 1.28 \cdot 10^5\  (h_{\rm B} = 0.272 \cdot 10^{-2})$.  




'''(2)'''&nbsp; Bei $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$, also $E_{\rm B} = N_0$, erhält man folgende Werte:
:$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.0786}{64000}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 1.1
  \cdot10^{-3}}\hspace{0.05cm},$$
:$$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} \sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.0786}{1600000}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx
  0.22 \cdot10^{-3}}\hspace{0.05cm}.$$


'''(3)'''&nbsp; Hierfür ergeben sich mit $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$ folgende Werte:
'''(2)'''&nbsp; Bei&nbsp; $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$,&nbsp; also&nbsp; $E_{\rm B} = N_0$,&nbsp; erhält man folgende Werte:
:$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}-  p_{\rm B}}{h_{\rm B}}
:$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.0786}{64000}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 1.1\cdot10^{-3}}\hspace{0.05cm},$$
= \frac{0.0779-0.0786}{0.0786}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -0.9\% }\hspace{0.05cm}$$
:$$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} \sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.0786}{1600000}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx0.22 \cdot10^{-3}}\hspace{0.05cm}.$$
 
 
'''(3)'''&nbsp; Hierfür ergeben sich mit&nbsp; $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$&nbsp; folgende Werte:
:$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}-  p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.0779-0.0786}{0.0786}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -0.9\% }\hspace{0.05cm}$$
:$$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} \varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}-  p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.0782-0.0786}{0.0786}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -0.5\% } \hspace{0.05cm}.$$
:$$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} \varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}-  p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.0782-0.0786}{0.0786}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -0.5\% } \hspace{0.05cm}.$$


'''(4)'''&nbsp; Aufgrund der kleineren Fehlerwahrscheinlichkeit ergeben sich nun kleinere Werte als in der Teilaufgabe (2):
 
:$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.336 \cdot 10^{-4}}{6.4 \cdot 10^{4}}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx
'''(4)'''&nbsp; Aufgrund der kleineren Fehlerwahrscheinlichkeit ergeben sich nun kleinere Werte als in der Teilaufgabe&nbsp; '''(2)''':
  2.3 \cdot 10^{-5}}\hspace{0.05cm},$$
:$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.336 \cdot 10^{-4}}{6.4 \cdot 10^{4}}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx2.3 \cdot 10^{-5}}\hspace{0.05cm},$$
:$$ N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}\sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.336 \cdot 10^{-4}}{1.6 \cdot 10^{6}}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 0.46 \cdot10^{-5}}\hspace{0.05cm}.$$
:$$ N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}\sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.336 \cdot 10^{-4}}{1.6 \cdot 10^{6}}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 0.46 \cdot10^{-5}}\hspace{0.05cm}.$$
'''(5)'''&nbsp; Trotz der deutlich kleineren Streuung $\sigma_h$ ergeben sich für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$ aufgrund der kleineren Fehlerwahrscheinlichkeit größere relative Abweichungen als für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$:
'''(5)'''&nbsp; Trotz der deutlich kleineren Streuung $\sigma_h$ ergeben sich für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$ aufgrund der kleineren Fehlerwahrscheinlichkeit größere relative Abweichungen als für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$:
:$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}-  p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.625 \cdot 10^{-4} - 0.336 \cdot 10^{-4}}{0.336 \cdot 10^{-4}}\hspace{0.1cm}\underline { \approx 86\% } \hspace{0.05cm},$$
:$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}-  p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.625 \cdot 10^{-4} - 0.336 \cdot 10^{-4}}{0.336 \cdot 10^{-4}}\hspace{0.1cm}\underline { \approx 86\% } \hspace{0.05cm},$$
:$$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}\varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}-  p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.325 \cdot 10^{-4} - 0.336 \cdot 10^{-4}}{0.336 \cdot 10^{-4}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -3.3\%}\hspace{0.05cm}.$$
:$$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}\varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}-  p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.325 \cdot 10^{-4} - 0.336 \cdot 10^{-4}}{0.336 \cdot 10^{-4}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -3.3\%}\hspace{0.05cm}.$$
'''(6)'''&nbsp; Die Anzahl  der gemessenen Bitfehler sollte $n_{\rm B} \ge 100$ sein. Deshalb gilt näherungsweise (Rundungsfehler sind zu berücksichtigen):
 
:$$n_{\rm B} =  {p_{\rm B}}\cdot {N} > 100 \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm}
 
p_{\rm B} > \frac{100}{1.6 \cdot 10^6} = 0.625 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$
'''(6)'''&nbsp; Die Anzahl  der gemessenen Bitfehler sollte&nbsp; $n_{\rm B} \ge 100$&nbsp; sein.&nbsp; Deshalb gilt näherungsweise&nbsp; (Rundungsfehler sind zu berücksichtigen):
Daraus folgt weiter, dass bei der Simulation für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0\hspace{0.05cm}\underline{ = 8 \ \rm dB}$ noch ausreichend viele Bitfehler aufgetreten sind $(n_{\rm B} =315)$, während für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$ im Mittel nur mehr $n_{\rm B} =52$ Fehler zu erwarten sind. Für diesen dB&ndash;Wert müsste etwa die doppelte Anzahl an Bits simuliert werden.
:$$n_{\rm B} =  {p_{\rm B}}\cdot {N} > 100 \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm}p_{\rm B} > \frac{100}{1.6 \cdot 10^6} = 0.625 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$
*Daraus folgt weiter,&nbsp; dass bei der Simulation für&nbsp; $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0\hspace{0.05cm}\underline{ = 8 \ \rm dB}$&nbsp; noch ausreichend viele Bitfehler aufgetreten sind&nbsp; $(n_{\rm B} =1.6 \cdot 10^{6}\cdot 0.197 \cdot 10^{-3}= 315)$,&nbsp; während für&nbsp; $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$&nbsp; im Mittel nur mehr&nbsp; $n_{\rm B} =52$&nbsp; Fehler zu erwarten sind.  
*Für diesen dB&ndash;Wert müsste etwa die doppelte Anzahl an Bits simuliert werden.


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[[Category:Aufgaben zu Digitalsignalübertragung|^1.2 BER bei Basisbandsystemen^]]
[[Category:Aufgaben zu Digitalsignalübertragung|^1.2 BER bei Basisbandsystemen^]]
[[en:Aufgaben:Exercise_1.2Z:_Bit_Error_Measurement]]

Aktuelle Version vom 16. März 2026, 14:34 Uhr


Simulierte Bitfehlerhäufigkeiten  $(h_{\rm B})$;   in letzter Spalte  $(N \to \infty) $:   $h_{\rm B} \to p_{\rm B}$   ⇒   Bitfehlerwahrscheinlichkeiten

Die Bitfehlerwahrscheinlichkeit

$$p_{\rm B} = {1}/{2} \cdot{\rm erfc} \left( \sqrt{{E_{\rm B}}/{N_0}}\right)$$

eines Binärsystems wurde durch eine Messung der Bitfehlerquote  $\rm (BER)$

$$h_{\rm B} = {n_{\rm B}}/{N}$$

simulativ ermittelt.  Oftmals wird  $h_{\rm B}$  auch  "Bitfehlerhäufigkeit" genannt.


In obigen Gleichungen bedeuten:

  • $E_{\rm B}$:   Energie pro Bit,
  • $N_0$:   AWGN–Rauschleistungsdichte,
  • $n_{\rm B}$:   Anzahl der aufgetretenen Bitfehler,
  • $N$:     Anzahl der simulierten Bit einer Versuchsreihe.


Die Tabelle zeigt die Ergebnisse einiger Versuchsreihen mit  $N = 6.4 \cdot 10^4 $,  $N = 1. 28 \cdot 10^5$  und  $N = 1.6 \cdot 10^6$.  Die letzte mit  $N \to \infty $  benannte Spalte gibt die Bitfehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm B}$  an.

Im Fragebogen zur Aufgabe wird auf folgende Eigenschaften Bezug genommen:

  • Die Bitfehlerhäufigkeit  $h_{\rm B}$  ist in erster Näherung eine gaußverteilte Zufallsgröße mit Mittelwert  $m_h = p_{\rm B}$  und Varianz  $\sigma_h^2 \approx p_{\rm B}$.
  • Die relative Abweichung der Bitfehlerhäufigkeit von der Wahrscheinlichkeit beträgt
$$\varepsilon_{\rm rel}= \frac {h_{\rm B}-p_{\rm B}}{p_{\rm B}}\hspace{0.05cm}.$$
  • Als eine grobe Faustregel zur erforderlichen Genauigkeit gilt,  dass die Anzahl der gemessenen Bitfehler  $n_{\rm B} \ge 100$  sein sollte.




Hinweis:



Fragebogen

1 Welche der nachfolgenden Aussagen sind zutreffend?

Die Genauigkeit der BER–Messung ist unabhängig von  $N$.
Je größer  $N$  ist,  desto genauer ist im Mittel die BER–Messung.
Je größer  $N$  ist,  desto genauer ist jede einzelne BER–Messung.

2 Geben Sie die Streuung  $\sigma_h$  für verschiedene  $N$  an.  Es gelte  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$.

$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $ $\ \cdot 10^{-3}\ $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $ $\ \cdot 10^{-3}\ $

3 Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung für  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$?

$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $ $\ \% $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $ $\ \% $

4 Geben Sie die Streuung  $\sigma_h$  für verschiedene  $N$  an. Es gelte nun $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$.

$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $ $\ \cdot 10^{-5}\ $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} σ_h \ = \ $ $\ \cdot 10^{-5}\ $

5 Wie groß ist die jeweilige relative Abweichung für  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$?

$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $ $\ \% $
$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} ε_{\rm rel} \ = \ $ $\ \% $

6 Bis zu welchem (logarithmischen)  $E_{\rm B}/N_0$–Wert ist  $N = 1.6 \cdot 10^6$  aufgrund der Bedingung  $n_{\rm B} \ge 100$  ausreichend?

$\text{Maximum} \ \big [10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 \big] \ = \ $ $\ \rm dB $


Musterlösung

(1)  Richtig ist nur der  zweite Lösungsvorschlag:

  • Natürlich wird die Genauigkeit der BER–Messung durch den Parameter  $N$  in starkem Maße beeinflusst.  Im statistischen Mittel wird die BER–Messung natürlich besser,  wenn man  $N$  erhöht.
  • Es besteht jedoch kein deterministischer Zusammenhang zwischen der Anzahl der simulierten Bit und der Genauigkeit der BER–Messung,  wie z.B. die Ergebnisse für  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 6 \ \rm dB$  zeigen:
  • Bei  $N = 6.4 \cdot 10^4\ (h_{\rm B} = 0.258 \cdot 10^{-2})$  ist die Abweichung vom tatsächlichen Wert  $(0.239 \cdot 10^{-2})$  geringer als bei  $N = 1.28 \cdot 10^5\ (h_{\rm B} = 0.272 \cdot 10^{-2})$.


(2)  Bei  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$,  also  $E_{\rm B} = N_0$,  erhält man folgende Werte:

$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.0786}{64000}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 1.1\cdot10^{-3}}\hspace{0.05cm},$$
$$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} \sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.0786}{1600000}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx0.22 \cdot10^{-3}}\hspace{0.05cm}.$$


(3)  Hierfür ergeben sich mit  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$  folgende Werte:

$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}- p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.0779-0.0786}{0.0786}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -0.9\% }\hspace{0.05cm}$$
$$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm} \varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}- p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.0782-0.0786}{0.0786}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -0.5\% } \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Aufgrund der kleineren Fehlerwahrscheinlichkeit ergeben sich nun kleinere Werte als in der Teilaufgabe  (2):

$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.336 \cdot 10^{-4}}{6.4 \cdot 10^{4}}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx2.3 \cdot 10^{-5}}\hspace{0.05cm},$$
$$ N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}\sigma_h = \sqrt{{p}/{N}}= \sqrt{\frac{0.336 \cdot 10^{-4}}{1.6 \cdot 10^{6}}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx 0.46 \cdot10^{-5}}\hspace{0.05cm}.$$


(5)  Trotz der deutlich kleineren Streuung $\sigma_h$ ergeben sich für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$ aufgrund der kleineren Fehlerwahrscheinlichkeit größere relative Abweichungen als für $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 0 \ \rm dB$:

$$N = 6.4 \cdot 10^4\text{:}\hspace{0.4cm}\varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}- p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.625 \cdot 10^{-4} - 0.336 \cdot 10^{-4}}{0.336 \cdot 10^{-4}}\hspace{0.1cm}\underline { \approx 86\% } \hspace{0.05cm},$$
$$N = 1.6 \cdot 10^6\text{:}\hspace{0.4cm}\varepsilon_{\rm rel}= \frac{h_{\rm B}- p_{\rm B}}{h_{\rm B}}= \frac{0.325 \cdot 10^{-4} - 0.336 \cdot 10^{-4}}{0.336 \cdot 10^{-4}}\hspace{0.1cm}\underline {\approx -3.3\%}\hspace{0.05cm}.$$


(6)  Die Anzahl der gemessenen Bitfehler sollte  $n_{\rm B} \ge 100$  sein.  Deshalb gilt näherungsweise  (Rundungsfehler sind zu berücksichtigen):

$$n_{\rm B} = {p_{\rm B}}\cdot {N} > 100 \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm}p_{\rm B} > \frac{100}{1.6 \cdot 10^6} = 0.625 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm}.$$
  • Daraus folgt weiter,  dass bei der Simulation für  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0\hspace{0.05cm}\underline{ = 8 \ \rm dB}$  noch ausreichend viele Bitfehler aufgetreten sind  $(n_{\rm B} =1.6 \cdot 10^{6}\cdot 0.197 \cdot 10^{-3}= 315)$,  während für  $10 \cdot \lg \ E_{\rm B}/N_0 = 9 \ \rm dB$  im Mittel nur mehr  $n_{\rm B} =52$  Fehler zu erwarten sind.
  • Für diesen dB–Wert müsste etwa die doppelte Anzahl an Bits simuliert werden.