Applets:Kohärentes und inkohärentes On-Off-Keying: Unterschied zwischen den Versionen
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| − | $\text{Beispiel 1:}$ Es gelte $\sigma_{\rm AWGN}= 0. | + | $\text{Beispiel 1:}$ Es gelte $\sigma_{\rm AWGN}= 0.8$ und $s_{0} = 2$, ⇒ $G=1$. Alle diese Werte sind auf den Wert $1\hspace{0.05cm} {\rm V}$ normiert. |
Die Grafik zeigt zwei „halbe Gaußfunktionen” um $s_1=0$ (blaue Kurve) und $s_0=2$ (rote Kurve) sowie den Schwellenwert $G$. Die schraffierten Flächen markieren die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit. | Die Grafik zeigt zwei „halbe Gaußfunktionen” um $s_1=0$ (blaue Kurve) und $s_0=2$ (rote Kurve) sowie den Schwellenwert $G$. Die schraffierten Flächen markieren die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit. | ||
| − | *Nach der ersten Gleichung gilt mit $\Delta G = s_{0} -G= G-s_1 = 1$: $p_{\rm S} = {\rm Q} ( 1/0.8 )= {\rm Q} ( 1.25 )\approx 10 \%$ | + | *Nach der ersten Gleichung gilt mit $\Delta G = s_{0} -G= G-s_1 = 1$: |
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| + | *Ebenso liefert die zweite Gleichung: $E_{\rm S}/{N_0} = 1/4 \cdot s_0^2/\sigma_{\rm AWGN}^2 = 1.5615$: | ||
| + | :$$p_{\rm S} = {\rm Q} (\sqrt{1.5615} )\approx 10.56 \%.$$ | ||
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Mit $G\ne 1$ ergibt sich eine größere Verfälschungswahrscheinlichkeit. Beispielsweise ergibt sich mit $G=0.6$: | Mit $G\ne 1$ ergibt sich eine größere Verfälschungswahrscheinlichkeit. Beispielsweise ergibt sich mit $G=0.6$: | ||
:$$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) = {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) | :$$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) = {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) | ||
| − | + {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0})= 1/2 \cdot {\rm Q} ( 0.75)+ 1/2 \cdot {\rm Q} ( 1.75)\approx 13. | + | + {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0})= 1/2 \cdot {\rm Q} ( 0.75)+ 1/2 \cdot {\rm Q} ( 1.75)\approx 13.33\% .$$ |
| − | Hier ist die Verfälschungswahrscheinlichkeit für das Symbol $\boldsymbol{s}_{1}$ ⇒ blaue schraffierte Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 11. | + | Hier ist die Verfälschungswahrscheinlichkeit für das Symbol $\boldsymbol{s}_{1}$ ⇒ blaue schraffierte Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 11.33\%$ aufgrund der ungünstig gewählten Entscheiderschwelle sehr viel größer als die des Symbols $\boldsymbol{s}_{0}$ ⇒ rote schraffierte Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 2\%$. }} |
Version vom 8. Dezember 2020, 18:28 Uhr
Applet in neuem Tab öffnen English Version
Inhaltsverzeichnis
Programmbeschreibung
Dargestellt werden impulsförmige symmetrische Zeitsignale ⇒ „Impulse” $x(t)$ und die dazugehörigen Spektralfunktionen $X(f)$, nämlich
- Gaußimpuls (englisch: Gaussian pulse),
- Rechteckimpuls (englisch: Rectangular pulse),
- Dreieckimpuls (englisch: Triangular pulse),
- Trapezimpuls (englisch: Trapezoidal pulse),
- Cosinus–Rolloff–Impuls (englisch: Cosine-rolloff pulse).
Weiter ist zu beachten:
- Die Funktionen $x(t)$ bzw. $X(f)$ werden für bis zu zwei Parametersätzen in jeweils einem Diagramm dargestellt.
- Die roten Kurven und Zahlenangaben gelten für den linken Parametersatz, die blauen für den rechten Parametersatz.
- Die Abszissen $t$ (Zeit) und $f$ (Frequenz) sowie die Ordinaten $x(t)$ (Signalwerte) bzw. $X(f)$ (Spektralwerte) sind jeweils normiert.
Theoretischer Hintergrund
On–Off–Keying mit kohärenter Demodulation
Das einfachste digitale Modulationsverfahren ist On–Off–Keying $\rm (OOK)$. Dieses Verfahren wird teilweise auch als Amplitude Shift Keying $\rm (2–ASK)$ bezeichnet und kann im äquivalenten Tiefpassbereich wie folgt charakterisiert werden:
$\rm OOK$ ist ein binäres und eindimensionales Modulationsverfahren, zum Beispiel mit $s_{1} \equiv 0$ und
- $\boldsymbol{s}_{0} = \{s_0,\ 0\}$ (bei Cosinus–Träger, linke Grafik) bzw.
- $\boldsymbol{s}_{0} = \{0,\ -s_0\}$ (bei Sinus–Träger, rechte Grafik).
Bei kohärenter Demodulation ist die Signalraumkonstellation des Empfangssignals gleich der des Sendesignals und besteht wieder aus den zwei Punkten $\boldsymbol{r}_0=\boldsymbol{s}_0$ und $\boldsymbol{r}_1=\boldsymbol{s}_1$. In diesem Fall ist das AWGN–Rauschen eindimensional mit der Varianz $\sigma_{\rm AWGN}^2$ anzusetzen und man erhält entsprechend dem Theorieteil für die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s})$:
- $$p_{\rm S} = {\rm Q} \left ( \frac{s_0/2}{\sigma_{\rm AWGN}}\right ) = {\rm Q} \left ( \sqrt{ {E_{\rm S}}/{N_0}}\right ) \hspace{0.05cm}. $$
Hierzu ist anzumerken:
- Die Funktion ${\rm Q}(x)$ nennt man das „Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral”. Der Link weist auf das Applet Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen.
- Obige Gleichung gilt für gleichwahrscheinliche Symbole mit der Entscheiderschwelle $G$ in der Mitte zwischen $\boldsymbol{r}_0$ und $\boldsymbol{r}_1$.
- Der Abstand der beiden Signalpunkte von der Entscheiderschwelle $G$ beträgt somit jeweils $\Delta G = s_0/2$ $($Zähler im Argument der ersten $\rm Q$–Funktion$)$.
- $E_{\rm S}=s_0^2/2 \cdot T$ bezeichnet für diesen Fall die „mittlere Energie pro Symbol” und $N_0=2T \cdot \sigma_{\rm AWGN}^2$ die (einseitige) AWGN–Rauschleistungsdichte.
$\text{Beispiel 1:}$ Es gelte $\sigma_{\rm AWGN}= 0.8$ und $s_{0} = 2$, ⇒ $G=1$. Alle diese Werte sind auf den Wert $1\hspace{0.05cm} {\rm V}$ normiert.
Die Grafik zeigt zwei „halbe Gaußfunktionen” um $s_1=0$ (blaue Kurve) und $s_0=2$ (rote Kurve) sowie den Schwellenwert $G$. Die schraffierten Flächen markieren die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit.
- Nach der ersten Gleichung gilt mit $\Delta G = s_{0} -G= G-s_1 = 1$:
- $$p_{\rm S} = {\rm Q} ( 1/0.8 )= {\rm Q} ( 1.25 )\approx 10.56 \%.$$
- Ebenso liefert die zweite Gleichung: $E_{\rm S}/{N_0} = 1/4 \cdot s_0^2/\sigma_{\rm AWGN}^2 = 1.5615$:
- $$p_{\rm S} = {\rm Q} (\sqrt{1.5615} )\approx 10.56 \%.$$
Aufgrund der Symmetrie ist der Schwellenwert $G=1$ optimal. In diesem Fall sind die rote und die blaue schraffierte Fläche gleich groß ⇒ die Symbole $\boldsymbol{s}_{0}$ und $\boldsymbol{s}_{1}$ werden in gleicher Weise verfälscht.
Mit $G\ne 1$ ergibt sich eine größere Verfälschungswahrscheinlichkeit. Beispielsweise ergibt sich mit $G=0.6$:
- $$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) = {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) + {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0})= 1/2 \cdot {\rm Q} ( 0.75)+ 1/2 \cdot {\rm Q} ( 1.75)\approx 13.33\% .$$
Hier ist die Verfälschungswahrscheinlichkeit für das Symbol $\boldsymbol{s}_{1}$ ⇒ blaue schraffierte Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) \approx 11.33\%$ aufgrund der ungünstig gewählten Entscheiderschwelle sehr viel größer als die des Symbols $\boldsymbol{s}_{0}$ ⇒ rote schraffierte Fläche ${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) \approx 2\%$.
On–Off–Keying mit inkohärenter Demodulation
Die folgende Grafik zeigt die Strukur (im äquivalenten Tiefpassbereich) des optimalen OOK–Empfängers für inkohärente Demodulation. Detailbeschreibung
Entsprechend dieser zweiten Grafik gilt:
- Das Eingangssignal $\boldsymbol{r}(t) = \boldsymbol{s}(t) \cdot {\rm e}^{\hspace{0.02cm}{\rm j}\hspace{0.03cm}\phi} + \boldsymbol{n}(t)$ ist aufgrund des aktuellen Phasenwinkels $\phi$ und wegen des komplexen Rauschterms $\boldsymbol{n}(t)$ im allgemeinen komplex.
- Erforderlich ist nun die Korrelation zwischen dem komplexen Empfangssignal $\boldsymbol{r}(t)$ und einer komplexen Basisfunktion $\boldsymbol{\xi}(t)$.
- Das Ergebnis ist der (komplexe) Detektorwert $\boldsymbol{r}$, woraus als reelle Entscheidereingangsgröße der Betrag $y = |\boldsymbol{r}(t)|$ gebildet wird.
- Ist $y \gt G$, so wird als Schätzwert $m_0$ für das Symbol $\boldsymbol{s}_{0}$ ausgegeben, andernfalls der Schätzwert $m_1$ für das Symbol $\boldsymbol{s}_{1}$.
- Auch hier ist die mittlere Symbolfehlerwahrscheinlichkeit als Summe zweier Verbundwahrscheinlichkeiten darstellbar:
- $$p_{\rm S} = {\rm Pr}(\boldsymbol{r}\ne \boldsymbol{s}) = {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) + {\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}).$$
Fehlerwahrscheinlichkeitsberechnung unter Berücksichtigung von Rayleigh– und Riceverteilung
Zur Berechnung der Symbolfehlerwahrscheinlichkeit bei inkohärenter Demodulation gehen wir von folgender Grafik aus. Dargestellt ist das Empfangssignal im äquivalenten Tiefpassbereich in der komplexen Ebene.
- Der Punkt $\boldsymbol{s_1}=0$ führt im Empfangsignal wieder zu $\boldsymbol{r_1}=0$.
- Dagegen kann $\boldsymbol{r}_0 = \boldsymbol{s}_0 \cdot {\rm e}^{\hspace{0.02cm}{\rm j}\hspace{0.03cm}\phi}$ auf jeden Punkt eines Kreises mit Radius $1$ liegen, da der Phasenwinkel $\phi$ unbekannt ist.
- Der Entscheidungsprozess unter Berücksichtigung des AWGN–Rauschens ist nun zweidimensional zu interpretieren, wie durch die Pfeile in der Grafik angedeutet.
- Die Entscheidungsregion für $\boldsymbol{s_1}$ ist der blau gefüllte Kreis mit Radius $G$. Der richtige Wert von $G$ ist noch zu bestimmen.
- Liegt der Empfangswert $\boldsymbol{r}$ außerhalb dieses Kreises also im rot hinterlegten Gebiet, so fällt die Entscheidung zugunsten von $\boldsymbol{s_0}$.
$\rm Rayleigh–Anteil$
Unter Berücksichtigung des AWGN–Rauschens gilt $\boldsymbol{r_1}=\boldsymbol{s_1} + \boldsymbol{n_1}$. Die Rauschkomponente $\boldsymbol{n_1}$ besitzt eine Rayleighverteilung $($Betrag der beiden mittelwertfreien Gaußkomponenten für $\rm I$ und $\rm Q)$.
Diese lautet mit der rotationssymmetrischen Rauschkomponente $\eta$ mit $\sigma=\sigma_{\rm AWGN}$ :
- $$p_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}\boldsymbol{s_1}} (\eta \hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm} \boldsymbol{s_1})=\frac{\eta}{\sigma^2}\cdot {\rm e}^{-\eta^2 / ( 2 \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}\sigma^2) } .$$
Damit erhält man für die bedingte Wahrscheinlichkeit
- $${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0}|\boldsymbol{s_1}) = \int_{G}^{\infty} p_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}\boldsymbol{s_1}} (\eta \hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm} \boldsymbol{s_1}) \,{\rm d} \eta \hspace{0.05cm},$$
und mit dem Faktor $1/2$ (gleichwahrscheinliche Sendesymbole) die Verbundwahrscheinlichkeit:
- $${\rm Pr}(\boldsymbol{r_0} \cap \boldsymbol{s_1}) = 1/2 \cdot {\rm Pr}(\boldsymbol{r_0}|\boldsymbol{s_1})= 1/2 \cdot \int_{G}^{\infty}p_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}\boldsymbol{s_1}} (\eta \hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm} \boldsymbol{s_1}) \,{\rm d} \eta \hspace{0.05cm}.$$
$\rm Rice–Anteil$
Die Rauschkomponente $\boldsymbol{n_0}$ besitzt eine Riceverteilung $($Betrag der Gaußkomponenten mit Mittelwerten $m_x$ und $m_y)$ ⇒ Konstante $C=\sqrt{m_x^2 + m_y^2}$:
- $$p_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}\boldsymbol{s_0}} (\eta \hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm} \boldsymbol{s_0})=\frac{\eta}{\sigma^2}\cdot{\rm e}^{-({C^2+\it \eta^{\rm 2} })/ ({\rm 2 \it \sigma^{\rm 2} })}\cdot {\rm I_0}(\frac{\it \eta\cdot C}{\sigma^{\rm 2} }) \hspace{0.4cm}{\rm mit} \hspace{0.4cm} {\rm I_0}(\eta) = \sum_{k=0}^{\infty}\frac{(\eta/2)^{2k} }{k! \cdot {\rm \Gamma ({\it k}+1)} }.$$
Damit ergibt sich für die zweite Verbundwahrscheinlichkeit:
- $${\rm Pr}(\boldsymbol{r_1} \cap \boldsymbol{s_0}) = 1/2 \cdot \int_{0}^{G}p_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}\boldsymbol{s_0}} (\eta \hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm} \boldsymbol{s_0}) \,{\rm d} \eta \hspace{0.05cm}.$$
Anmerkung: Im Applet wird die Konstante $C$ mit $C_{\rm Rice}$ bezeichnet. $E_{\rm S}$?
Vorerst ENDE
- Aufgrund der Rice–WDF $p_{y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m} (\eta\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m_0)$ und der Rayleigh–WDF $p_{y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m} (\eta\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m_1)$ kann allerdings diese Wahrscheinlichkeit nur numerisch ermittelt werden. Die optimale Entscheidungsgrenze $G$ ist vorher als die Lösung der folgenden Gleichung zu bestimmen:
- \[p_{y\hspace{0.05cm}\vert \hspace{0.05cm}m} (G \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m_0) = p_{y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m} (G \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m_1) \hspace{0.05cm}.\]
$\text{Beispiel 1:}$ Die Grafik zeigt das Ergebnis dieser Gleichung für $\sigma_n = 0.5$ und $C = 2$, wobei die (rote) Rice–WDF durch eine Gauß–WDF mit Mittelwert $C$ und Streuung $\sigma_n$ approximiert ist. Man erkennt daraus:
- Die optimale Entscheidungsgrenze $($hier: $G \approx 1.25)$ ergibt sich aus dem Schnittpunkt der beiden Kurven.
- Die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm S}$ ist die Summe der beiden farblich hinterlegten Flächen. Im Beispiel ergibt sich $p_{\rm S} \approx 5\%$.
Die Fehlerwahrscheinlichkeit für andere Werte von $C$ und $\sigma_n$ sowie die optimale Entscheidungsgrenze $G$ können Sie mit dem Berechnungstool Nichtkohärentes On–Off–Keying bestimmen.
Versuchsdurchführung
- Wählen Sie zunächst die Nummer $(1,\ 2$, ... $)$ der zu bearbeitenden Aufgabe.
- Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt. Die Parameterwerte sind angepasst.
- Lösung nach Drücken von „Musterlösung”.
- Die Nummer $0$ entspricht einem „Reset”: Einstellung wie beim Programmstart.
- „Rot” bezieht sich auf den ersten Parametersatz ⇒ $x_1(t) \circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\ X_1(f)$.
- „Blau” bezieht sich auf den zweiten Parametersatz ⇒ $x_2(t) \circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\ X_2(f)$.
- Werte betragsmäßig kleiner $0.0005$ werden im Programm zu Null gesetzt.
(1) Vergleichen Sie den roten Gaußimpuls $(A_1 = 1, \Delta t_1 = 1)$ mit dem blauen Rechteckimpuls $(A_2 = 1, \Delta t_2 = 1)$ ⇒ Voreinstellung.
Welche Unterschiede erkennt man im Zeit- und im Frequenzbereich?
- Der Gaußimpuls reicht sowohl im Zeit– als auch im Frequenzbereich theoretisch bis ins Unendliche.
- Praktisch sind aber $x_1(t)$ für $|t| > 1.5$ und $X_1(f)$ für $|f| > 1.5$ nahezu Null.
- Das Rechteck ist zeitlich steng begrenzt: $x_2(|t| > 0.5) \equiv 0$. $X_2(f)$ hat in einem viel größeren Bereich als $X_1(f)$ Anteile.
- Es gilt $X_1(f = 0) = X_2(f = 0)$, weil das Integral über den Gaußimpuls $x_1(t)$ gleich dem Integral über den Rechteckimpuls $x_2(t)$ ist.
(A) Theme (veränderbare grafische Oberflächengestaltung)
- Dark: schwarzer Hintergrund (wird von den Autoren empfohlen)
- Bright: weißer Hintergrund (empfohlen für Beamer und Ausdrucke)
- Deuteranopia: für Nutzer mit ausgeprägter Grün–Sehschwäche
- Protanopia: für Nutzer mit ausgeprägter Rot–Sehschwäche
(B) Vorauswahl für die Impulsform $x_1(t)$ (rote Kurve)
(C) Parameterfestlegung für $x_1(t)$
(D) Numerikausgabe für $x_1(t_*)$ und $X_1(f_*)$
(E) Vorauswahl für die Impulsform $x_2(t)$ (blaue Kurve)
(F) Parameterfestlegung für $x_2(t)$
(G) Numerikausgabe für $x_2(t_*)$ und $X_2(f_*)$
(H) Einstellung der Zeit $t_*$ für die Numerikausgabe
(I) Einstellung der Frequenz $f_*$ für die Numerikausgabe
(J) Bereich der graphischen Darstellung im Zeitbereich
(K) Bereich der graphischen Darstellung im Frequenzbereich
(L) Auswahl der Aufgabe entsprechend der Aufgabennummer
(M) Aufgabenbeschreibung und Fragestellung
(N) Musterlösung anzeigen und verbergen
Details zu den obigen Punkten (J ) und (K)
Zoom–Funktionen:
„$+$” (Vergrößern), „$-$” (Verkleinern), „$\rm o$” (Zurücksetzen)
Verschiebe–Funktionen: „$\leftarrow$” „$\uparrow$” „$\downarrow$” „$\rightarrow$”
„$\leftarrow$” bedeutet: Bildausschnitt nach links, Ordinate nach rechts
Andere Möglichkeiten:
- Bei gedrückter Shifttaste und Scrollen kann im Koordinatensystem gezoomt werden.
- Bei gedrückter Shifttaste und gedrückter linker Maustaste kann das Koordinatensystem verschoben werden.
Über die Autoren
Dieses interaktive Berechnungstool wurde am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der Technischen Universität München konzipiert und realisiert.
- Die erste Version wurde 2005 von Ji Li im Rahmen ihrer Diplomarbeit mit „FlashMX–Actionscript” erstellt (Betreuer: Günter Söder und Klaus Eichin).
- 2017 wurde „Impulse & Spektren” von David Jobst im Rahmen seiner Ingenieurspraxis (Betreuer: Tasnád Kernetzky) auf „HTML5” umgesetzt und neu gestaltet.
- Letztmalige Überarbeitung 2020 durch Carolin Mirschina im Rahmen einer Werkstudententätigkeit.
