Applets:Zur Verdeutlichung des Matched-Filters: Unterschied zwischen den Versionen

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{{LntAppletLinkDeEn|matchedFilter|matchedFilter_en}}
  
{{LntAppletLink|abtastung}}
 
 
   
 
   
 
==Programmbeschreibung==
 
==Programmbeschreibung==
 
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Das Applet behandelt die Systemkomponenten&nbsp; &bdquo;Abtastung&rdquo;&nbsp; und&nbsp; &bdquo;Signalrekonstruktion&rdquo;, zwei Komponenten, die zum Beispiel für das Verständnis der&nbsp; [[Modulationsverfahren/Pulscodemodulation|Pulscodemodulation]]&nbsp; $({\rm PCM})$&nbsp; von großer Wichtigkeit sind.&nbsp; Die obere Grafik zeigt das für dieses Applet zugrundeliegende Modell.&nbsp; Darunter gezeichnet sind die Abtastwerte&nbsp; $x(\nu \cdot T_{\rm A})$&nbsp; des zeitkontinuierlichen Signals&nbsp; $x(t)$. Die (unendliche) Summe über alle diese Abtastwerte bezeichnen wir als das abgetastete Signal&nbsp; $x_{\rm A}(t)$.
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Das Applet soll die Eigenschaften des so genannten &bdquo;Matched-Filters&rdquo;&nbsp; $({\rm MF})$&nbsp; verdeutlichen.&nbsp; Dieses dient zur optimalen Bestimmung&nbsp; $($Detektion$)$&nbsp; der Amplitude und/oder der Lage einer bekannten Signalform in einer stark verrauschten Umgebung. &nbsp; Oder allgemeiner gesprochen: &nbsp; Das Matched-Filter &ndash; manchmal auch als &bdquo;Optimalfilter&rdquo;&nbsp; oder als &bdquo;Korrelationsfilter&rdquo;&nbsp; bezeichnet &ndash; dient dem Nachweis der Signalexistenz.&nbsp;  
  
[[Datei:Abtastung_1_version4.png|center|frame|Oben: &nbsp;&nbsp; Zugrundeliegendes Modell für Abtastung und Signalrekonstruktion<br>Unten: &nbsp; Beispiel zur Zeitdiskretisierung des zeitkontinuierlichen Signals&nbsp; $x(t)$]]
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[[Datei:P_ID568__Sto_T_5_4_S1_neu.png |right|frame| Blockschaltbild des Matched-Filter-Empfängers]]
*Beim Sender wird aus dem zeitkontinuierlichen Quellensignal&nbsp; $x(t)$&nbsp; das zeitdiskrete (abgetastete) Signal&nbsp; $x_{\rm A}(t)$&nbsp; gewonnen.&nbsp; Man nennt diesen Vorgang&nbsp; '''Abtastung'''&nbsp; oder&nbsp; '''A/D&ndash;Wandlung'''. 
 
*Der entsprechende Programmparameter für den Sender ist die Abtastrate&nbsp; $f_{\rm A}= 1/T_{\rm A}$. In der unteren Grafik ist der Abtastabstand&nbsp; $T_{\rm A}$&nbsp; eingezeichnet.
 
*Beim Empfänger wird aus dem zeitdiskreten Empfangssignal&nbsp; $y_{\rm A}(t)$&nbsp; das zeitkontinuierliche Sinkensignal&nbsp; $y(t)$&nbsp; erzeugt &nbsp; &rArr; &nbsp; '''Signalrekonstruktion'''&nbsp; oder&nbsp; '''D/A&ndash;Wandlung'''&nbsp;  entsprechend dem Empfänger&ndash;Frequenzgang&nbsp; $H_{\rm E}(f)$.
 
  
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Die Grafik zeigt den so genannten&nbsp; &raquo;'''Matched-Filter-Empfänger'''&laquo;: 
  
Das Applet berücksichtigt nicht die PCM&ndash;Blöcke&nbsp; &bdquo;Quantisierung&rdquo;, &nbsp;&bdquo;Codierung / Decodierung&rdquo; und der Digitale Übertragungskanal ist als ideal angenommen.&nbsp;  
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*Dieser kann mit größtmöglicher Sicherheit – anders ausgedrückt: &nbsp; mit maximalem Signal&ndash;zu&ndash;Rausch&ndash;Verhältnis&nbsp; $($englisch:&nbsp; signal&ndash;to&ndash;noise&ndash;ratio,&nbsp; $\rm SNR)$&nbsp; – entscheiden, ob ein durch additives Rauschen&nbsp; $n(t)$&nbsp; gestörtes impulsförmiges Nutzsignal&nbsp; $g(t)$&nbsp; vorhanden ist oder nicht.
  
[[Datei:Abtastung_2_neu.png|right|frame|Empfänger&ndash;Frequenzgang&nbsp; $H_{\rm E}(f)$]]
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*Eine Anwendung ist die Radartechnik, bei der man zwar die Impulsform&nbsp; $g(t)$&nbsp; kennt,&nbsp; nicht aber,&nbsp; wann der Impuls gesendet wurde und mit welcher Stärke und Verzögerung dieser ankommt.
Daraus ergeben sich folgende Konsequenzen:
 
*Im Programm ist vereinfachend&nbsp; $y_{\rm A}(t) = x_{\rm A}(t)$&nbsp; gesetzt.
 
* Bei geeigneten Systemparametern ist somit auch das Fehlersignal &nbsp; $\varepsilon(t) = y(t)-x(t)\equiv 0$&nbsp; möglich.  
 
  
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*Das Matched-Filter wird aber auch als Empfangsfilter in digitalen Systemen  eingesetzt,&nbsp; um die Fehlerwahrscheinlichkeit des Systems zu minimieren.
  
Das Abtasttheorem und die Signalrekonstruktion lassen sich im Frequenzbereich besser erklären.&nbsp; Im Programm werden deshalb auch alle Spektralfunktionen angezeigt:
 
  
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;$X(f)\ \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ\,\ x(t)$,&nbsp; $X_{\rm A}(f)\ \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ\,\ x_{\rm A}(t)$,&nbsp; $Y(f)\ \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ\,\ y(t)$,&nbsp; $E(f)\ \bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ\,\ \varepsilon(t).$&nbsp;
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Alle Parameter,&nbsp; Zeiten und Frequenzen sind als normierte Größen zu verstehen und damit dimensionslos.
  
Parameter für den Empfänger&ndash;Frequenzgang&nbsp; $H_{\rm E}(f)$&nbsp; sind die Grenzfrequenz und der Rolloff&ndash;Faktor&nbsp; (siehe untere Grafik):
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* Für den&nbsp; &raquo;'''Eingangsimpuls'''&laquo;&nbsp; $g(t)$&nbsp; sind&nbsp; &bdquo;Rechteck&rdquo;,&nbsp; &bdquo;Gauß&rdquo;&nbsp; und&nbsp; &bdquo;Exponential&rdquo;&nbsp; einstellbar,&nbsp; die jeweils durch die Impulsamplitude&nbsp; $A_g$,&nbsp; die äquivalente Impulsdauer&nbsp; $\Delta t_g$&nbsp; sowie die Verschiebung&nbsp; $\tau_g$&nbsp; gegenüber dem&nbsp; $($hinsichtlich Zeit$)$ symmetrischen Fall beschrieben werden.&nbsp; Weitere Informationen im Abschnitt&nbsp; [[Applets:Zur_Verdeutlichung_des_Matched-Filters#Weitere_Angaben_zu_den_betrachteten_Eingangsimpulsen|&raquo;Weitere Angaben zu den betrachteten Eingangsimpulsen&laquo;]].
:$$f_{\rm G} = \frac{f_2 +f_1}{2},\hspace{1cm}r = \frac{f_2 -f_1}{f_2 +f_1}.$$
 
  
''Hinweise:''
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* Für das&nbsp; &raquo;'''Empfangsfilter'''&laquo;&nbsp; kann zwischen den Alternativen&nbsp; &bdquo;Spalt&ndash;Tiefpass&rdquo;,&nbsp; &bdquo;Gauß&ndash;Tiefpass&rdquo;,&nbsp; &bdquo;Tiefpass erster Ordnung&rdquo;und&nbsp; &bdquo;extrem akausales Filter&rdquo;&nbsp; gewählt werden.&nbsp; Dargestellt werden die jeweiligen Impulsantworten&nbsp; $h(t)$,&nbsp; gekennzeichnet durch deren  Höhe&nbsp; $A_h$,&nbsp; die äquivalente Dauer&nbsp; $\Delta t_h$&nbsp; und die Verschiebung&nbsp; $\tau_h$.&nbsp; Weitere Informationen im Abschnitt&nbsp; [[Applets:Zur_Verdeutlichung_des_Matched-Filters#Weitere_Angaben_zu_den_betrachteten_Impulsantworten|Weitere Angaben zu den betrachteten Impulsantworten]].
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* Weitere Eingabeparameter sind der Detektionszeitpunkt&nbsp; $T_{\rm D}$&nbsp; sowie die ebenfalls normierte Rauschleistungsdichte&nbsp; $N_0$&nbsp; am Empfängereingang.
  
'''(1)''' &nbsp; Alle Signalwerte sind normiert auf&nbsp; $\pm 1$&nbsp; zu verstehen.&nbsp;
 
  
'''(2)''' &nbsp; Die Leistungsberechnung erfolgt durch Integration über die jeweilige Periodendauer&nbsp; $T_0$:
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Als Numerikwerte ausgegeben werden
:$$P_x = \frac{1}{T_0} \cdot \int_0^{T_0} x^2(t)\ {\rm d}t,\hspace{0.8cm}P_\varepsilon = \frac{1}{T_0} \cdot \int_0^{T_0} \varepsilon^2(t).$$
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#die Energie&nbsp; $E_g$&nbsp; des Eingangsimpulses&nbsp; $g(t)$,&nbsp; der Nutzabtastwert&nbsp; $d_{\rm S} (T_{\rm D})$&nbsp; am Filterausgang sowie die Rauschvarianz&nbsp; $\sigma_d^2$&nbsp; am Filterausgang,
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#das Signal&ndash;zu&ndash;Rausch&ndash;Verhältnis&nbsp; $\rm (SNR)$&nbsp; $\rho_{d} (T_{\rm D})$&nbsp; am Filterausgang und die zugehörige dB&ndash;Angabe&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_{d} (T_{\rm D})$,
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#der hierfür maximale Wert&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}$.&nbsp;
  
'''(3)''' &nbsp; Die <u>Signalleistung</u>&nbsp; $P_x$&nbsp; und die <u>Verzerrungsleistung</u>&nbsp; $P_\varepsilon$&nbsp; werden ebenfalls normiert ausgegeben, was implizit den Bezugswiderstand&nbsp; $R = 1\, \rm \Omega$&nbsp; voraussetzt.&nbsp;
 
  
'''(4)''' &nbsp; Daraus kann der <u>Signal&ndash;Verzerrungs&ndash;Abstand</u>&nbsp; $10 \cdot \lg \ (P_x/P_\varepsilon)$&nbsp; berechnet werden.
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Erfüllt die eingegebene Konfiguration die Matched-Filter-Bedingungen,&nbsp; dann gilt: &nbsp;  
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$$10 \cdot \lg \ \rho_{d} (T_{\rm D,\ opt}) = 10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}.$$  
'''(5)''' &nbsp; Besteht die Spektralfunktion&nbsp; $X(f)$&nbsp; bei positiven Frequenzen aus&nbsp; $I$&nbsp; Diraclinien mit den (eventuell komplexen) Gewichten&nbsp; $X_1$, ... , $X_I$, <br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;so gilt für die Sendeleistung unter Berücksichtigung der spiegelbildlichen Linien bei den negativen Frequenzen:
 
  
:$$P_x = 2 \cdot \sum_{i=1}^I |X_k|^2.$$
 
  
'''(6)''' &nbsp; Entsprechend gilt für die Verzerrungsleistung, wenn die Spektralfunktion&nbsp; $E(f)$&nbsp; im Bereich&nbsp; $f>0$&nbsp; genau&nbsp; $J$&nbsp; Diraclinien mit Gewichten&nbsp; $E_1$, ... , $E_J$&nbsp; aufweist:
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==Theoretischer Hintergrund==
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===Detailbeschreibung des zugrunde liegenden Modells===
  
:$$P_\varepsilon = 2 \cdot \sum_{j=1}^J |E_j|^2.$$   
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Für die einzelnen Komponenten gelten folgende Voraussetzungen:  
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*Der Nutzanteil&nbsp; $g(t)$&nbsp; des Empfangssignals&nbsp; $r(t)=g(t)+n(t)$&nbsp; sei impulsförmig und somit&nbsp; "energiebegrenzt".
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*Das heißt: &nbsp; Das Integral über&nbsp; $\big [g(t)\big ]^2$&nbsp; von&nbsp; $–∞$&nbsp; bis&nbsp; $+∞$&nbsp; liefert den endlichen Wert&nbsp; $E_g$.
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*Das Störsignal&nbsp; $n(t)$&nbsp; sei&nbsp; "Weißes Gaußsches Rauschen"&nbsp; mit der&nbsp; (einseitigen)&nbsp;  Rauschleistungsdichte&nbsp; $N_0$.
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*Das Filterausgangssignal&nbsp; $d(t)$&nbsp; setzt sich aus zwei Anteilen zusammen.&nbsp; Der Anteil&nbsp; $d_{\rm S}(t)$&nbsp; geht auf das&nbsp; "$\rm S$"ignal&nbsp; $g(t)$&nbsp; zurück, der Anteil&nbsp; $d_{\rm N}(t)$&nbsp; auf das&nbsp; "$\rm N$"oise&nbsp; $n(t)$.
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*Der Empfänger,&nbsp; bestehend aus einem linearen Filter &nbsp;  ⇒ &nbsp;  Frequenzgang&nbsp; $H_{\rm MF}(f)$&nbsp; und dem Entscheider,&nbsp; ist so zu dimensionieren,&nbsp; dass das momentane S/N-Verhältnis am Ausgang maximal wird:
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:$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {d_{\rm S} ^2 ( {T_{\rm D} } )} }{ {\sigma _d ^2 } }\mathop  = \limits^{\rm{!} }\hspace{0.1cm} {\rm{Maximum} }.$$
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*Hierbei bezeichnen &nbsp;$σ_d^2$&nbsp; die&nbsp; Varianz&nbsp; $($"Leistung"$)$&nbsp; des Störanteils&nbsp; $d_{\rm N}(t)$&nbsp; und &nbsp;$T_{\rm D}$&nbsp; den&nbsp; $($geeignet gewählten$)$&nbsp; "Detektionszeitpunkt".
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===Matched-Filter-Optimierung===
  
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Gegeben sei ein energiebegrenztes Nutzsignal&nbsp; $g(t)$&nbsp; mit dem zugehörigen Spektrum&nbsp; $G(f)$.
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*Damit kann das Filterausgangssignal zum Detektionszeitpunkt&nbsp; $T_{\rm D}$&nbsp; für jedes beliebige Filter mit der Impulsantwort&nbsp; $h(t)$&nbsp; und dem Frequenzgang&nbsp; $H(f) =\mathcal{ F}\{h(t)\}$ wie folgt geschrieben werden&nbsp; $($ohne Berücksichtigung des Rauschens &nbsp; ⇒ &nbsp; Index &nbsp;$\rm S$&nbsp; für „Signal”$)$:
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:$$d_{\rm S} ( {T_{\rm D} } ) = g(t) * h(t) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {G(f) \cdot H(f) \cdot {\rm{e}}^{ {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D}  }\hspace{0.1cm} {\rm{d}}f} .$$
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*Der&nbsp; „Rauschanteil”&nbsp; $d_{\rm N}(t)$&nbsp; des Filterausgangssignals&nbsp; $($Index &nbsp;$\rm N$&nbsp; für „Noise”$)$&nbsp; rührt allein vom Weißen Rauschen&nbsp; $n(t)$&nbsp; am Eingang des Empfängers her.&nbsp; Für seine Varianz gilt unabhängig vom Detektionszeitpunkt&nbsp; $T_{\rm D}$:
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:$$\sigma _d ^2  = \frac{ {N_0 } }{2} \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left| {H(f)} \right|^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} .$$
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*Damit lautet das hier vorliegende Optimierungsproblem:
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:$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {\left| {\int_{ - \infty }^{ + \infty } {G(f) \cdot H(f) \cdot {\rm{e} }^{ {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D}  }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } \right|^2 } }{ {N_0 /2 \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left| {H(f)} \right|^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } }  \stackrel{!}{=} {\rm{Maximum} }.$$
  
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{{BlaueBox|TEXT= 
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$\text{Hier zunächst ohne Beweis:}$&nbsp; &nbsp; Man kann zeigen,&nbsp; dass dieser Quotient für den folgenden Frequenzgang&nbsp; $H(f)$&nbsp; am größten wird:
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:$$H(f) = H_{\rm MF} (f) = K_{\rm MF}  \cdot G^{\star}  (f) \cdot {\rm e}^{- {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D}  } . $$
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*Damit erhält man für das Signal&ndash;zu&ndash;Rauschleistungsverhältnis am Matched&ndash;Filter&ndash;Ausgang&nbsp; $($unabhängig von der dimensionsbehafteten Konstante&nbsp; $K_{\rm MF})$:
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:$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = { {2 \cdot E_g } }/{ {N_0 } }.$$
  
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* $E_g$&nbsp; bezeichnet die Energie des Eingangsimpulses,&nbsp; die man nach dem&nbsp; [https://de.wikipedia.org/wiki/Satz_von_Parseval &raquo;Satz von Parseval&laquo;]&nbsp; sowohl im Zeit– als auch im Frequenzbereich berechnen kann:
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:$$E_g  = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {g^2 (t)\hspace{0.1cm}{\rm{d} }t}  = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert {G(f)} \right\vert ^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm d}f} .$$}}
  
  
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{{GraueBox|TEXT= 
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$\text{Beispiel 1:}$&nbsp; &nbsp;Ein rechteckförmiger Impuls&nbsp; $g(t)$&nbsp; mit Amplitude&nbsp; $\rm 1\hspace{0.05cm}V$,&nbsp; Dauer&nbsp; $0.5\hspace{0.05cm} \rm ms$&nbsp; und unbekannter Lage soll in einer verrauschten Umgebung aufgefunden werden.
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*Somit ist die Impulsenergie&nbsp; $E_g = \rm 5 · 10^{–4} \hspace{0.05cm}V^2s$.
 
   
 
   
==Theoretischer Hintergrund==
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*Die Rauschleistungsdichte sei&nbsp; $N_0 = \rm 10^{–6} \hspace{0.05cm}V^2/Hz$.
  
  
===Beschreibung der Abtastung im Zeitbereich===
+
Das beste Ergebnis  &nbsp; ⇒  &nbsp; das &nbsp; &raquo;'''maximale S/N–Verhältnis'''&laquo; &nbsp; erzielt man mit dem Matched-Filter:
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:$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {2 \cdot E_g } }{ {N_0 } } =
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\frac{ {2 \cdot 5 \cdot 10^{-4}\, {\rm V^2\,s} } }{ {10^{-6}\, {\rm V^2/Hz} } } = 1000
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\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}
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10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = 30\,{\rm dB}.$$}}
  
[[Datei:P_ID1120__Sig_T_5_1_S1_neu.png|center|frame|Zur Zeitdiskretisierung des zeitkontinuierlichen Signals&nbsp; $x(t)$]]
 
  
Im Folgenden verwenden wir für die Beschreibung der Abtastung folgende Nomenklatur:
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Dieses Matched–Filter–Kriterium wird nun schrittweise hergeleitet.&nbsp; Wenn Sie daran nicht interessiert sind,&nbsp; dann springen Sie zur Seite&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Matched-Filter#Interpretation_des_Matched-Filters|&raquo;Interpretation des Matched–Filters&laquo;]].  
*Das zeitkontinuierliche Signal sei&nbsp; $x(t)$.
 
*Das in äquidistanten Abständen&nbsp; $T_{\rm A}$&nbsp; abgetastete zeitdiskretisierte Signal sei&nbsp; $x_{\rm A}(t)$.
 
*Außerhalb der Abtastzeitpunkte&nbsp; $\nu \cdot T_{\rm A}$&nbsp; gilt stets&nbsp; $x_{\rm A}(t) \equiv 0$.
 
*Die Laufvariable&nbsp; $\nu$&nbsp; sei&nbsp; [[Signaldarstellung/Zum_Rechnen_mit_komplexen_Zahlen#Reelle_Zahlenmengen|ganzzahlig]]:  &nbsp; &nbsp; $\nu \in \mathbb{Z} =  \{\hspace{0.05cm} \text{...}\hspace{0.05cm} , –3, –2, –1, \hspace{0.2cm}0, +1, +2, +3, \text{...} \hspace{0.05cm}\} $.
 
*Dagegen ergibt sich zu den äquidistanten Abtastzeitpunkten mit der Konstanten&nbsp; $K$:
 
 
:$$x_{\rm A}(\nu \cdot T_{\rm A}) = K \cdot x(\nu \cdot T_{\rm A})\hspace{0.05cm}.$$
 
  
Die Konstante hängt von der Art der Zeitdiskretisierung ab. Für die obige Skizze gilt&nbsp; $K = 1$.
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{{BlaueBox|TEXT= 
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$\text{Herleitung des Matched–Filter–Kriteriums:}$&nbsp;  
===Beschreibung der Abtastung mit Diracpuls===
 
  
Im Folgenden gehen wir von einer geringfügig anderen Beschreibungsform aus.&nbsp; Die folgenden Seiten werden zeigen, dass diese gewöhnungsbedürftigen Gleichungen durchaus zu sinnvollen Ergebnissen führen, wenn man sie konsequent anwendet.
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$(1)$&nbsp; Die Schwarzsche Ungleichung lautet mit den beiden (im allgemeinen komplexen) Funktionen&nbsp; $A(f)$&nbsp; und&nbsp; $B(f)$:
 +
:$$\left \vert  {\int_a^b {A(f) \cdot B(f)\hspace{0.1cm}{\rm{d} }f} } \right  \vert ^2  \le \int_a^b {\left \vert {A(f)} \right \vert^{\rm{2} } \hspace{0.1cm}{\rm{d} }f}  \cdot \int_a^b {\left\vert {B(f)} \right \vert^{\rm{2} } \hspace{0.1cm}{\rm{d} }f} .$$
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$(2)$&nbsp; Wir wenden nun diese Gleichung auf das Signal&ndash;zu&ndash;Rauschverhältnis an:
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:$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {\left  \vert {\int_{ - \infty }^{ + \infty } {G(f) \cdot H(f) \cdot {\rm{e} }^{ {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D}  } \hspace{0.1cm}{\rm{d} }f} } \right  \vert^2 } }{ {N_0 /2 \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left  \vert {H(f)} \right  \vert^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } }.$$
 +
$(3)$&nbsp; Mit&nbsp; $A(f) = G(f)$&nbsp; und&nbsp; $B(f) = H(f) · {\rm e}^{ {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D}  }$&nbsp; ergibt sich somit die folgende Schranke:
 +
:$$\rho_d ( {T_{\rm D} } ) \le \frac{1}{ {N_0 /2} } \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert  {G(f)} \right \vert^{\rm{2} } }\hspace{0.1cm}{\rm{d} }f .$$
 +
$(4)$&nbsp; Wir setzen für den Filterfrequenzgang nun versuchsweise ein:
 +
:$$H(f) = H_{\rm MF} (f) = K_{\rm MF}  \cdot G^{\star}  (f) \cdot {\rm{e} }^{- {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D}  }.$$
 +
$(5)$&nbsp; Dann erhält man aus der obigen Gleichung&nbsp; $(2)$&nbsp; folgendes Ergebnis:
 +
:$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {\left \vert K_{\rm MF}\cdot {\int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert  {G(f)} \right \vert ^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } \right \vert ^2 } }{ {N_0 /2 \cdot K_{\rm MF} ^2  \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert {G(f)} \right \vert ^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } } = \frac{1}{ {N_0 /2} } \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert {G(f)} \right \vert ^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} .$$
  
{{BlaueBox|TEXT=
+
$\text{Das heißt:}$
$\text{Definitionen:}$&nbsp;
+
*Mit dem Ansatz&nbsp; $(4)$&nbsp; für das Matched&ndash;Filter&nbsp; $H_{\rm MF}(f)$&nbsp; wird in obiger Abschätzung tatsächlich der maximal mögliche Wert erreicht.
  
* Unter&nbsp; '''Abtastung'''&nbsp; verstehen wir hier die Multiplikation des zeitkontinuierlichen Signals&nbsp; $x(t)$&nbsp; mit einem&nbsp; '''Diracpuls''':
+
*Mit keinem anderen Filter&nbsp; $H(f) ≠ H_{\rm MF}(f)$&nbsp; kann man ein höheres Signal&ndash;zu&ndash;Rauschleistungsverhältnis erzielen.
  
:$$x_{\rm A}(t) = x(t) \cdot p_{\delta}(t)\hspace{0.05cm}.$$
+
*Das Matched–Filter ist in Bezug auf das ihm zugrunde gelegte Maximierungskriterium optimal.
 +
<div align="right">'''q.e.d.'''</div>
 +
}}
  
*Der&nbsp; '''Diracpuls (im Zeitbereich)'''&nbsp; besteht aus unendlich vielen Diracimpulsen, jeweils im gleichen Abstand&nbsp; $T_{\rm A}$&nbsp; und alle mit gleichem Impulsgewicht&nbsp; $T_{\rm A}$:
 
 
:$$p_{\delta}(t) =  \sum_{\nu = - \infty }^{+\infty} T_{\rm A} \cdot
 
\delta(t- \nu \cdot T_{\rm A}
 
)\hspace{0.05cm}.$$}}
 
 
  
Aufgrund dieser Definition ergeben sich für das abgetastete Signal folgende Eigenschaften:
+
===Interpretation des Matched-Filters===
:$$x_{\rm A}(t) = \sum_{\nu = - \infty }^{+\infty} T_{\rm A} \cdot x(\nu \cdot T_{\rm A})\cdot
 
\delta (t- \nu \cdot T_{\rm A}
 
)\hspace{0.05cm}.$$
 
  
*Das abgetastete Signal zum betrachteten Zeitpunkt&nbsp; $(\nu \cdot T_{\rm A})$&nbsp; ist gleich&nbsp; $T_{\rm A} \cdot x(\nu \cdot T_{\rm A}) · \delta (0)$.
+
Auf der letzten Seite wurde der Frequenzgang des Matched-Filters wie folgt hergeleitet:
*Da&nbsp; $\delta (t)$&nbsp; zur Zeit&nbsp; $t = 0$&nbsp; unendlich ist, sind eigentlich alle Signalwerte&nbsp; $x_{\rm A}(\nu \cdot T_{\rm A})$&nbsp; ebenfalls unendlich groß und auch der oben eingeführte Faktor&nbsp; $K$.
+
:$$H_{\rm MF} (f) = K_{\rm MF} \cdot G^{\star} (f) \cdot {\rm{e} }^{- {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D}  } .$$
*Zwei Abtastwerte&nbsp; $x_{\rm A}(\nu_1 \cdot T_{\rm A})$&nbsp; und&nbsp; $x_{\rm A}(\nu_2 \cdot T_{\rm A})$&nbsp; unterscheiden sich jedoch  im gleichen Verhältnis wie die Signalwerte&nbsp; $x(\nu_1 \cdot T_{\rm A})$&nbsp; und&nbsp; $x(\nu_2 \cdot T_{\rm A})$.
+
Durch&nbsp; [[Signaldarstellung/Fouriertransformation_und_-rücktransformation#Das_zweite_Fourierintegral|&raquo;Fourierrücktransformation&laquo;]]&nbsp; erhält man die dazugehörige Impulsantwort:  
*Die Abtastwerte von&nbsp; $x(t)$&nbsp; erscheinen in den Impulsgewichten der Diracfunktionen:
+
:$$h_{\rm MF} (t) = K_{\rm MF} \cdot g(T_{\rm D}  - t).$$
*Die zusätzliche Multiplikation mit&nbsp; $T_{\rm A}$&nbsp; ist erforderlich, damit&nbsp; $x(t)$&nbsp; und&nbsp; $x_{\rm A}(t)$&nbsp; gleiche Einheit besitzen.&nbsp; Beachten Sie hierbei, dass&nbsp; $\delta (t)$&nbsp; selbst die Einheit „1/s” aufweist.
 
  
 
+
Diese beiden Funktionen lassen sich wie folgt interpretieren:
===Beschreibung der Abtastung im Frequenzbereich===
+
*Das&nbsp; Matched-Filter&nbsp; ist durch den Term &nbsp;$G^{\star}(f)$&nbsp; an das Spektrum des aufzufindenden Impulses &nbsp;$g(t)$&nbsp; angepasst – daher sein Name&nbsp; $($englisch:&nbsp; "to match" ≡ anpassen$)$.
 
 
Zum Spektrum des abgetasteten Signals&nbsp; $x_{\rm A}(t)$&nbsp; kommt man durch Anwendung des&nbsp; [[Signaldarstellung/Faltungssatz_und_Faltungsoperation#Faltung_im_Frequenzbereich|Faltungssatzes]]. Dieser besagt, dass der Multiplikation im Zeitbereich die Faltung im Spektralbereich entspricht:
 
 
   
 
   
:$$x_{\rm A}(t) = x(t) \cdot p_{\delta}(t)\hspace{0.2cm}\circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\, \hspace{0.2cm}
+
*Die&nbsp; Konstante &nbsp;$K_{\rm MF}$&nbsp; ist aus Dimensionsgründen notwendig.
X_{\rm A}(f) = X(f) \star P_{\delta}(f)\hspace{0.05cm}.$$
 
 
 
Entwickelt man den&nbsp; Diracpuls&nbsp; $p_{\delta}(t)$ &nbsp; (im Zeitbereich) &nbsp; in eine&nbsp; [[Signaldarstellung/Fourierreihe|Fourierreihe]]&nbsp; und transformiert diese unter Anwendung des&nbsp; [[Signaldarstellung/Gesetzmäßigkeiten_der_Fouriertransformation#Verschiebungssatz|Verschiebungssatzes]]&nbsp; in den Frequenzbereich, so ergibt sich mit dem Abstand&nbsp; $f_{\rm A} = 1/T_{\rm A}$&nbsp; zweier benachbarter Diraclinien im Frequenzbereich  folgende Korrespondenz &nbsp; &rArr; &nbsp; [[Signaldarstellung/Zeitdiskrete_Signaldarstellung#Diracpuls_im_Zeit-_und_im_Frequenzbereich|Beweis]]:
 
 
   
 
   
:$$p_{\delta}(t) =  \sum_{\nu = - \infty }^{+\infty} T_{\rm A} \cdot
+
*Ist&nbsp; $g(t)$&nbsp; ein Spannungsimpuls,&nbsp; so hat diese Konstante die Einheit „Hz/V”.&nbsp; Der Frequenzgang ist somit dimensionslos.  
\delta(t- \nu \cdot T_{\rm A}
 
)\hspace{0.2cm}\circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\, \hspace{0.2cm} P_{\delta}(f) =  \sum_{\mu = - \infty }^{+\infty} \delta
 
(f- \mu \cdot f_{\rm A} ).$$
 
 
 
[[Datei:P_ID1121__Sig_T_5_1_S3_NEU.png|right|frame|Diracpuls im Zeit- und Frequenzbereich  mit&nbsp; $T_{\rm A} = 50\ {\rm &micro;s}$&nbsp; und&nbsp; $f_{\rm A} = 1/T_{\rm A} = 20\ \text{kHz}$]]
 
Das Ergebnis besagt:
 
*Der Diracpuls&nbsp; $p_{\delta}(t)$&nbsp; im Zeitbereich besteht aus unendlich vielen Diracimpulsen, jeweils im gleichen Abstand&nbsp; $T_{\rm A}$&nbsp; und alle mit gleichem Impulsgewicht&nbsp; $T_{\rm A}$.
 
*Die Fouriertransformierte von&nbsp; $p_{\delta}(t)$&nbsp;  ergibt wiederum einen Diracpuls, aber nun im Frequenzbereich  &nbsp; ⇒  &nbsp; $P_{\delta}(f)$.
 
*Auch&nbsp; $P_{\delta}(f)$&nbsp; besteht aus unendlich vielen Diracimpulsen, nun im jeweiligen Abstand&nbsp; $f_{\rm A} = 1/T_{\rm A}$&nbsp; und alle mit dem Impulsgewicht&nbsp; $1$.
 
*Die Abstände der Diraclinien in Zeit– und Frequenzbereich folgen demnach dem&nbsp; [[Signaldarstellung/Gesetzmäßigkeiten_der_Fouriertransformation#Reziprozit.C3.A4tsgesetz_von_Zeitdauer_und_Bandbreite|Reziprozitätsgesetz]]: &nbsp; $T_{\rm A} \cdot f_{\rm A} = 1 \hspace{0.05cm}.$
 
 
 
  
Daraus folgt: &nbsp; Aus dem Spektrum&nbsp; $X(f)$&nbsp; wird durch Faltung mit der um&nbsp; $\mu \cdot f_{\rm A}$&nbsp; verschobenen Diraclinie:
+
*Die&nbsp; Impulsantwort &nbsp;$h_{\rm MF}(t)$&nbsp; ergibt sich aus dem Nutzsignal &nbsp;$g(t)$&nbsp; durch Spiegelung &nbsp; ⇒ &nbsp; aus&nbsp; $g(t)$&nbsp; wird&nbsp; $g(–t)$&nbsp; $ ]$&nbsp;  sowie einer Verschiebung um&nbsp; $T_{\rm D}$&nbsp; nach rechts.
 
   
 
   
:$$X(f) \star \delta
+
*Der&nbsp; früheste Detektionszeitpunkt &nbsp;$T_{\rm D}$&nbsp; folgt für realisierbare Systeme aus der Bedingung&nbsp; $h_{\rm MF}(t < 0)\equiv 0$ &nbsp; $($Kausalität,&nbsp; siehe Buch&nbsp; [[Lineare_zeitinvariante_Systeme|"Lineare zeitinvariante Systeme"]]$)$.
(f- \mu \cdot f_{\rm A}
 
)= X (f- \mu \cdot f_{\rm A}
 
)\hspace{0.05cm}.$$
 
 
 
Wendet man dieses Ergebnis auf alle Diraclinien des Diracpulses an, so erhält man schließlich:
 
 
   
 
   
:$$X_{\rm A}(f) = X(f) \star \sum_{\mu = - \infty }^{+\infty} \delta
+
*Der&nbsp; Nutzanteil &nbsp;$d_{\rm S} (t)$&nbsp; des Filterausgangssignals ist formgleich mit der&nbsp; [[Digitalsignalübertragung/Grundlagen_der_codierten_Übertragung#AKF.E2.80.93Berechnung_eines_Digitalsignals|Energie-AKF]] &nbsp; $\varphi^{^{\bullet} }_{g} (t )$&nbsp; und gegenüber dieser um &nbsp;$T_{\rm D}$&nbsp; verschoben. Es gilt:
  (f- \mu \cdot f_{\rm A}
+
:$$d_{\rm S} (t) = g(t) * h_{\rm MF} (t) = K_{\rm MF}  \cdot g(t) * g(T_{\rm D- t) = K_{\rm MF}  \cdot \varphi^{^{\bullet} }_{g} (t - T_{\rm D} ).$$
  ) = \sum_{\mu = - \infty }^{+\infty} X (f- \mu \cdot f_{\rm A}
 
)\hspace{0.05cm}.$$
 
  
{{BlaueBox|TEXT=
+
{{BlaueBox|TEXT=
$\text{Fazit:}$&nbsp; Die Abtastung des analogen Zeitsignals&nbsp; $x(t)$&nbsp; in äquidistanten Abständen&nbsp; $T_{\rm A}$&nbsp; führt im Spektralbereich zu einer&nbsp; '''periodischen Fortsetzung'''&nbsp; von&nbsp; $X(f)$&nbsp; mit dem Frequenzabstand&nbsp; $f_{\rm A} = 1/T_{\rm A}$.}}
+
$\text{Bitte beachten Sie:}$&nbsp;  
 +
Bei einem energiebegrenzten Signal&nbsp; $g(t)$&nbsp; kann man nur die&nbsp; '''Energie–AKF'''&nbsp; angeben:
 +
:$$\varphi^{^{\bullet} }_g (\tau ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {g(t) \cdot g(t + \tau )\,{\rm{d} }t} .$$
 +
Gegenüber der AKF-Definition eines leistungsbegrenzten Signals&nbsp; $x(t)$,&nbsp; nämlich
 +
:$$\varphi _x (\tau ) = \mathop {\lim }_{T_{\rm M}  \to \infty } \frac{1}{ {T_{\rm M} } }\int_{ - T_{\rm M} /2}^{+T_{\rm M} /2} {x(t) \cdot x(t + \tau )\hspace{0.1cm}\,{\rm{d} }t} ,$$
 +
wird bei der Berechnung der Energie-AKF auf die Division durch die Messdauer&nbsp; $T_{\rm M}$&nbsp; sowie auf den Grenzübergang&nbsp; $T_{\rm M} → ∞$&nbsp; verzichtet.}}  
  
  
[[Datei:P_ID1122__Sig_T_5_1_S4_neu.png|right|frame|Spektrum des abgetasteten Signals]]
+
{{GraueBox|TEXT=
{{GraueBox|TEXT=
+
$\text{Beispiel 2:}$&nbsp; Wir gehen davon aus,&nbsp; dass der Rechteckimpuls zwischen &nbsp;$\rm 2\hspace{0.08cm}ms$&nbsp; und &nbsp;$\rm 2.5\hspace{0.08cm}ms$&nbsp; liegt und der Detektionszeitpunkt &nbsp;$T_{\rm D} =\rm 2\hspace{0.08cm}ms$&nbsp; gewünscht wird.  
$\text{Beispiel 1:}$&nbsp;
 
Die obere Grafik zeigt&nbsp; '''(schematisch!)'''&nbsp; das Spektrum&nbsp; $X(f)$&nbsp; eines Analogsignals&nbsp; $x(t)$, das Frequenzen bis&nbsp; $5 \text{ kHz}$&nbsp; beinhaltet.
 
  
Tastet man das Signal mit der Abtastrate&nbsp; $f_{\rm A}\,\text{ = 20 kHz}$, also im jeweiligen Abstand&nbsp; $T_{\rm A}\, = {\rm 50 \, &micro;s}$&nbsp; ab, so erhält man das unten skizzierte periodische Spektrum&nbsp; $X_{\rm A}(f)$.  
+
Unter diesen Voraussetzungen gilt:
*Da die Diracfunktionen unendlich schmal sind, beinhaltet das abgetastete Signal&nbsp; $x_{\rm A}(t)$&nbsp; auch beliebig hochfrequente Anteile.
+
#Die Matched–Filter–Impulsantwort &nbsp;$h_{\rm MF}(t)$&nbsp; muss im Bereich von &nbsp; $t_1 (= 4 - 2.5) =\rm 1.5\hspace{0.08cm}ms$ &nbsp; bis&nbsp; $t_2 (= 4 - 2) =\rm 2\hspace{0.08cm}ms$ &nbsp; konstant sein.
*Dementsprechend ist die Spektralfunktion&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&nbsp; des abgetasteten Signals bis ins Unendliche ausgedehnt.}}
+
#Für &nbsp;$t < t_1$&nbsp; sowie für &nbsp;$t > t_2$&nbsp; darf sie keine Anteile besitzen.
 +
#Der Betragsfrequenzgang &nbsp;$\vert H_{\rm MF}(f)\vert$&nbsp; ist hier&nbsp; $\rm si$–förmig.  
 +
#Die Höhe der Impulsantwort &nbsp;$h_{\rm MF}(t)$&nbsp; spielt für das S/N–Verhältnis keine Rolle,&nbsp; da dieses unabhängig von &nbsp;$K_{\rm MF}$&nbsp; ist.}}
  
  
===Signalrekonstruktion===
+
<br clear=all>
  
[[Datei:P_ID1123__Sig_T_5_1_S5a_neu.png|right|frame|Gemeinsames Modell von &bdquo;Signalabtastung&rdquo; und &bdquo;Signalrekonstruktion&rdquo;]]
+
===Weitere Angaben zu den betrachteten Eingangsimpulsen===
Die Signalabtastung ist bei einem digitalen Übertragungssystem kein Selbstzweck, sondern sie muss irgendwann wieder rückgängig gemacht werden.&nbsp; Betrachten wir zum Beispiel das folgende System:
+
Alle Angaben sind ohne Berücksichtigung der Verzögerung&nbsp; $\tau_g$.
*Das Analogsignal&nbsp; $x(t)$&nbsp; mit der Bandbreite&nbsp; $B_{\rm NF}$&nbsp; wird wie oben beschrieben abgetastet.
 
*Am Ausgang eines idealen Übertragungssystems liegt das ebenfalls zeitdiskrete Signal&nbsp; $y_{\rm A}(t) = x_{\rm A}(t)$&nbsp; vor.
 
*Die Frage ist nun, wie der Block &nbsp; '''Signalrekonstruktion''' &nbsp; zu gestalten ist, damit auch&nbsp; $y(t) = x(t)$&nbsp; gilt.
 
  
[[Datei:P_ID1124__Sig_T_5_1_S5b_neu.png|right|frame|Frequenzbereichsdarstellung der &bdquo;Signalrekonstruktion&rdquo;]]
+
&nbsp; '''(1)&nbsp; Rechteckimpuls'''&nbsp; &rArr; &nbsp;  "rectangular  pulse" 
<br>Die Lösung ist einfach, wenn man die Spektralfunktionen betrachtet: &nbsp;  
+
#Der Impuls&nbsp; $g(t)$&nbsp; hat im Bereich&nbsp; $\pm \Delta t_g/2$&nbsp; die konstante Höhe&nbsp; $A_g$&nbsp; und ist außerhalb Null.
 +
#Die Spektralfunktion&nbsp; $G(f)=A_g\cdot \Delta t_g \cdot {\rm si}(\pi\cdot \Delta t_g \cdot f)$&nbsp; besitzt Nullstellen in äquidistanten Abständen $1/\Delta t_g$.
 +
#Die Impulsenergie ist&nbsp; $E_g=A_g^2\cdot \Delta t_g$. 
  
Man erhält aus&nbsp; $Y_{\rm A}(f)$&nbsp; das Spektrum&nbsp; $Y(f) = X(f)$&nbsp; durch ein Tiefpass&nbsp;Filter mit dem&nbsp; [[Lineare_zeitinvariante_Systeme/Systembeschreibung_im_Frequenzbereich#.C3.9Cbertragungsfunktion_-_Frequenzgang|Frequenzgang]]&nbsp; $H_{\rm E}(f)$, der&nbsp;
 
  
*die tiefen Frequenzen unverfälscht durchlässt:
+
&nbsp; '''(2)&nbsp; Gaußimpuls'''&nbsp; &rArr; &nbsp;  "Gaussian  pulse" 
:$$H_{\rm E}(f) = 1 \hspace{0.3cm}{\rm{f\ddot{u}r}} \hspace{0.3cm} |f| \le B_{\rm
+
#Der Impuls&nbsp; $g(t)=A_g\cdot {\rm e}^{-\pi\cdot(t/\Delta t_g)^2}$&nbsp; ist unendlich weit ausgedehnt.&nbsp; Das Maximum ist&nbsp; $g(t= 0)=A_g$.
  NF}\hspace{0.05cm},$$
+
#Je kleiner die äquivalente Zeitdauer&nbsp; $\Delta t_g$&nbsp; ist,&nbsp; um so breiter und niedriger ist das Spektrum &nbsp; $G(f)=A_g \cdot \Delta  t_g \cdot {\rm e}^{-\pi\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm}(f\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} \Delta t_g)^2}$.&nbsp;  
*die hohen Frequenzen vollständig unterdrückt:
+
#Die Impulsenergie ist&nbsp; $E_g=A_g^2\cdot \Delta t_g/\sqrt{2}$.
:$$H_{\rm E}(f) = 0 \hspace{0.3cm}{\rm{f\ddot{u}r}} \hspace{0.3cm} |f| \ge f_{\rm A} - B_{\rm
 
  NF}\hspace{0.05cm}.$$
 
 
Weiter ist aus der nebenstehenden Grafik zu erkennen: &nbsp; Solange die beiden oben genannten Bedingungen erfüllt sind, kann&nbsp; $H_{\rm E}(f)$&nbsp; im Bereich von&nbsp; $B_{\rm NF}$&nbsp; bis&nbsp; $f_{\rm A}–B_{\rm NF}$&nbsp; beliebig geformt sein kann,
 
*beispielsweise linear abfallend (gestrichelter Verlauf)
 
*oder auch rechteckförmig,
 
  
  
===Das Abtasttheorem===
+
&nbsp; '''(3)&nbsp; Exponentialimpuls'''&nbsp; &rArr; &nbsp;  "exponential  pulse" 
 +
#Der Impuls ist für&nbsp; $t<0$&nbsp; identisch Null und für positive Zeiten unendlich weit ausgedehnt &nbsp; &rArr; &nbsp; $g(t)=A_g\cdot {\rm e}^{-t/\Delta t_g}$.
 +
#$g(t)$&nbsp; ist (stark) unsymmetrisch &nbsp; &rArr; &nbsp; das Spektrum &nbsp; $G(f)=A_g \cdot \Delta  t_g/( 1 + {\rm j} \cdot 2\pi \cdot f \cdot \Delta t_g)$&nbsp; ist komplexwertig;
 +
#Die Impulsenergie ist&nbsp; $E_g=A_g^2\cdot \Delta t_g/2$.
 +
<br><br>
 +
===Weitere Angaben zu den betrachteten Impulsantworten===
  
Die vollständige Rekonstruktion des Analogsignals&nbsp; $y(t)$&nbsp; aus dem abgetasteten Signal&nbsp; $y_{\rm A}(t) = x_{\rm A}(t)$&nbsp; ist nur möglich, wenn die Abtastrate&nbsp; $f_{\rm A}$&nbsp; entsprechend der Bandbreite&nbsp; $B_{\rm NF}$&nbsp; des Nachrichtensignals richtig gewählt wurde.
+
Die verschiedenen Empfangsfilter&nbsp; $H(f)$&nbsp; werden durch ihre Impulsantworten&nbsp; $h(t)$&nbsp; beschrieben.&nbsp;  
  
Aus der obigen Grafik  erkennt man, dass folgende Bedingung erfüllt sein muss: &nbsp; $f_{\rm A} - B_{\rm  NF} > B_{\rm  NF} \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm}f_{\rm A} > 2 \cdot B_{\rm  NF}\hspace{0.05cm}.$
+
Diese werden ähnlich wie die Eingangsimpulse&nbsp; $g(t)$&nbsp; durch die Impulshöhe&nbsp; $A_h$,&nbsp; die äquivalente Impulsdauer&nbsp;&nbsp; $\Delta t_h$&nbsp; sowie die Verzögerung&nbsp; $\tau_h$&nbsp; gegenüber dem symmetrischen Fall gekennzeichnet.&nbsp; Die folgenden Kurzbeschreibungen gelten stets für &nbsp; $\tau_h= 0$.
+
 
{{BlaueBox|TEXT=
+
&nbsp; '''(1)&nbsp; Spalt&ndash;Tiefpass'''&nbsp; &rArr; &nbsp;  "rechteckförmige  Impulsantwort" 
$\text{Abtasttheorem:}$&nbsp; Besitzt ein Analogsignal&nbsp; $x(t)$&nbsp; nur Spektralanteile im Bereich&nbsp; $\vert f \vert < B_{\rm NF}$, so kann dieses aus seinem abgetasteten Signal&nbsp; $x_{\rm A}(t)$&nbsp; nur dann vollständig rekonstruiert werden, wenn die Abtastrate hinreichend groß ist:
+
#Die Impulsantwort&nbsp; $h(t)$&nbsp; hat im Bereich&nbsp; $\pm \Delta t_h/2$&nbsp; die konstante Höhe&nbsp; $A_h$&nbsp; und ist außerhalb Null.
:$$f_{\rm A} ≥ 2 \cdot B_{\rm NF}.$$
+
#Der Frequenzgang&nbsp; $H(f)=K \cdot {\rm si}(\pi\cdot \Delta t_g \cdot f)$&nbsp; besitzt Nullstellen in äquidistanten Abständen&nbsp; $1/\Delta t_h$.
 +
#Bei Weißem Rauschen ist die Rauschvarianz am Filterausgang:&nbsp; $\sigma_d^2= N_0/2 \cdot A_h^2 \cdot \Delta t_h$.  
  
Für den Abstand zweier Abtastwerte muss demnach gelten:
 
 
:$$T_{\rm A} \le \frac{1}{ 2 \cdot B_{\rm  NF} }\hspace{0.05cm}.$$}}
 
  
 +
&nbsp; '''(2)&nbsp; Gauß&ndash;Tiefpass'''&nbsp; &rArr; &nbsp;  "Gaußsche  Impulsantwort" 
 +
#Die Impulsantwort&nbsp; $h(t)=A_h\cdot {\rm e}^{-\pi\cdot(t/\Delta t_h)^2}$&nbsp; ist unendlich weit ausgedehnt.&nbsp; Das Maximum ist&nbsp; $h(t= 0)=A_h$.
 +
#Je kleiner die äquivalente Zeitdauer&nbsp; $\Delta t_h$&nbsp; ist,&nbsp; um so breiter und niedriger ist der Frequenzgang&nbsp; $H(f)=K \cdot {\rm e}^{-\pi\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm}(f\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} \Delta t_h)^2}$.&nbsp;
 +
#Bei Weißem Rauschen ist die Rauschvarianz am Filterausgang:&nbsp; $\sigma_d^2= N_0/2 \cdot A_h^2 \cdot  \Delta t_h/\sqrt{2}$.
  
Wird bei der Abtastung der größtmögliche Wert &nbsp; ⇒ &nbsp; $T_{\rm A} = 1/(2B_{\rm NF})$&nbsp; herangezogen,
 
*so muss zur Signalrekonstruktion des Analogsignals aus seinen Abtastwerten
 
*ein idealer, rechteckförmiger Tiefpass mit der Grenzfrequenz&nbsp; $f_{\rm G} = f_{\rm A}/2 = 1/(2T_{\rm A})$&nbsp; verwendet werden.
 
  
 +
&nbsp; '''(3)&nbsp; Tiefpass 1. Ordnung'''&nbsp; &rArr; &nbsp;  "exponentiell abfallende  Impulsantwort" 
 +
#Die Impulsantwort ist für&nbsp; $t<0$&nbsp; identisch Null und für positive Zeiten unendlich weit ausgedehnt &nbsp; &rArr; &nbsp; $h(t)=A_h\cdot {\rm e}^{-t/\Delta t_h}$.
 +
#$h(t)$&nbsp; ist kausal und (stark) unsymmetrisch.&nbsp; Der Frequenzgang $H(f)=A_h\cdot \Delta  t_h/( 1 + {\rm j} \cdot 2\pi \cdot f \cdot \Delta t_h)$&nbsp; ist komplexwertig.
 +
#Bei Weißem Rauschen ist die Rauschvarianz am Filterausgang:&nbsp; $\sigma_d^2= N_0/4 \cdot A_h^2 \cdot  \Delta t_h$.
  
{{GraueBox|TEXT=
 
$\text{Beispiel 2:}$&nbsp; Die Grafik zeigt oben das auf&nbsp; $\pm\text{ 5 kHz}$&nbsp; begrenzte Spektrum&nbsp; $X(f)$&nbsp; eines Analogsignals, unten das Spektrum&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&nbsp; des im Abstand&nbsp; $T_{\rm A} =\,\text{ 100 &micro;s}$&nbsp; abgetasteten Signals &nbsp; ⇒ &nbsp; $f_{\rm A}=\,\text{ 10 kHz}$.
 
[[Datei:P_ID1125__Sig_T_5_1_S6_neu.png|right|frame|Abtasttheorem im Frequenzbereich]]
 
Zusätzlich eingezeichnet ist der Frequenzgang&nbsp; $H_{\rm E}(f)$&nbsp; des tiefpassartigen Empfangsfilters zur Signalrekonstruktion, dessen Grenzfrequenz exakt&nbsp; $f_{\rm G} = f_{\rm A}/2 = 5\,\text{ kHz}$&nbsp; betragen muss.
 
  
 +
&nbsp; '''(4)&nbsp; Extrem akausales Filter'''&nbsp; &rArr; &nbsp;  "Impulsantwort spiegelbildlich zu&nbsp; '''(3)'''" 
 +
#Die Impulsantwort ist für&nbsp; $t>0$&nbsp; identisch Null und für negative Zeiten unendlich weit ausgedehnt &nbsp; &rArr; &nbsp; $h(t)=A_h\cdot {\rm e}^{t/\Delta t_h}$&nbsp; für&nbsp; $t<0$.
 +
#Der Frequenzgang $H(f)$&nbsp; ist konjugiert komplex zum Frequenzgang des Tiefpasses 1. Ordnung. 
 +
#Die Rauschvarianz am Filterausgang ist bei Weißem Rauschen genau so groß wie beim Tiefpass 1. Ordnung:&nbsp; $\sigma_d^2= N_0/4 \cdot A_h^2 \cdot  \Delta t_h$.
  
*Mit jedem anderen&nbsp; $f_{\rm G}$–Wert ergäbe sich&nbsp; $Y(f) \neq X(f)$.
 
*Bei&nbsp; $f_{\rm G} < 5\,\text{ kHz}$&nbsp; fehlen die oberen&nbsp; $X(f)$–Anteile.
 
* Bei&nbsp; $f_{\rm G} > 5\,\text{ kHz}$&nbsp; kommt es aufgrund von Faltungsprodukten zu unerwünschten Spektralanteilen in&nbsp; $Y(f)$.
 
  
  
Wäre am Sender die Abtastung mit einer Abtastrate&nbsp; $f_{\rm A} < 10\ \text{ kHz}$&nbsp;  erfolgt  &nbsp; ⇒  &nbsp;  $T_{\rm A} >100 \ {\rm &micro;  s}$, so wäre das Analogsignal&nbsp; $y(t) = x(t)$&nbsp; aus den Abtastwerten&nbsp; $y_{\rm A}(t)$&nbsp; auf keinen Fall rekonstruierbar.}}
 
<br clear=all>
 
 
==Versuchsdurchführung==
 
==Versuchsdurchführung==
 
<br>
 
<br>
 
[[Datei:Aufgaben_2D-Gauss.png|right]]
 
[[Datei:Aufgaben_2D-Gauss.png|right]]
''' Überarbeiten'''
+
 
*Wählen Sie zunächst die Nummer&nbsp; ('''1''', ... , '''10''')&nbsp; der zu bearbeitenden Aufgabe.
+
*Wählen Sie zunächst die Nummer&nbsp; $($'''1''', ... , '''11'''$)$&nbsp; der zu bearbeitenden Aufgabe.
 +
 
 
*Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt. Die Parameterwerte sind angepasst.
 
*Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt. Die Parameterwerte sind angepasst.
 +
 
*Lösung nach Drücken von &bdquo;Musterlösung&rdquo;.
 
*Lösung nach Drücken von &bdquo;Musterlösung&rdquo;.
*Die Nummer&nbsp; '''0'''&nbsp; entspricht einem &bdquo;Reset&rdquo;:&nbsp; Gleiche Einstellung wie beim Programmstart.
 
*Alle Signalwerte sind normiert auf&nbsp; $\pm 1$&nbsp; zu verstehen.&nbsp; Auch die ausgegebenen Leistungen sind normierte Größen. 
 
'''Alles normiert'''
 
  
'''Für (1) soll voreingestellt sein, ohne dass es in der Aufgabenstellung erwähnt wird: Spalt-TP, $A_h=0.5,\ \Delta t_h=1.6,\ \tau_h=0.8, \ T_D = 2$'''
+
*Die Nummer&nbsp; '''0'''&nbsp; entspricht einem &bdquo;Reset&rdquo;:&nbsp; Gleiche Einstellung wie zu Beginn.
  
{{BlaueBox|TEXT=
+
*Alle Zeiten, Frequenzen, Signalwerte und Leistungen sind normiert zu verstehen.
'''(1)'''&nbsp; Der Eingangsimpuls sei gaußförmig mit&nbsp; $A_g=1,\ \Delta t_g=1,\ \tau_g=1$.&nbsp; Mit welcher Einstellung ergibt sich das &bdquo;Matched-Filter&rdquo;?&nbsp; Wie groß ist&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}$? }}
 
  
:*&nbsp;Das Spektrum&nbsp; $X(f)$&nbsp; besteht aus zwei Diraclinien bei&nbsp; $\pm \text{4 kHz}$, jeweils mit Impulsgewicht &nbsp;$0.5$.
 
:*&nbsp;Durch die periodische Fortsetzung hat&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&nbsp; Linien gleicher Höhe bei&nbsp; $\pm \text{4 kHz}$,&nbsp; $\pm \text{6 kHz}$,&nbsp; $\pm \text{14 kHz}$,&nbsp; $\pm \text{16 kHz}$,&nbsp; $\pm \text{24 kHz}$,&nbsp; $\pm \text{26 kHz}$,&nbsp; usw.
 
:*&nbsp;Der Rechteck&ndash;Tiefpass mit der Grenzfrequenz&nbsp;  $f_{\rm G} = \text{5 kHz}$&nbsp; entfernt alle Linien bis auf die beiden bei&nbsp; $\pm \text{4 kHz}$&nbsp; &rArr; &nbsp;$Y(f) =X(f)$&nbsp; &rArr; &nbsp;$y(t) =x(t)$&nbsp; &rArr; &nbsp; $P_\varepsilon = 0$.
 
:*&nbsp;Die Signalrekonstruktion funktioniert hier perfekt&nbsp; $(P_\varepsilon = 0)$&nbsp; und zwar für alle Amplituden&nbsp;$A$&nbsp; und beliebige Phasen&nbsp;$\varphi$.
 
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(2)'''&nbsp; Es gelte weiter&nbsp; $A=1$,&nbsp; $f_0 = \text{4 kHz}$,&nbsp; $\varphi=0$,&nbsp; $f_{\rm A} = \text{10 kHz}$,&nbsp; $f_{\rm G} = \text{5 kHz}$.&nbsp; Welchen Einfluss haben hier die Rolloff&ndash;Faktoren&nbsp; $r=0.2$,&nbsp; $r=0.5$&nbsp; und &nbsp; $r=1$?  <br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Geben Sie die jeweiligen Leistungen&nbsp; $P_x$&nbsp; und&nbsp; $P_\varepsilon$&nbsp; an.&nbsp; für welche&nbsp; $r$&ndash;Werte ist&nbsp; $P_\varepsilon= 0$?&nbsp; Gelten diese Ergebnisse auch für andere&nbsp; $A$&nbsp; und&nbsp; $\varphi$?  }}
+
'''(1)'''&nbsp; Der Eingangsimpuls sei gaußförmig mit&nbsp; $A_g=1,\ \Delta t_g=1,\ \tau_g=1$.&nbsp; Welche Einstellung führt zum &bdquo;Matched&ndash;Filter&rdquo;?&nbsp; Wie groß ist&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}$&nbsp; mit&nbsp; $N_0=0.01$? }}
 +
 
 +
:*&nbsp;Das Matched&ndash;Filter muss ebenfalls einen gaußförmigen Verlauf haben und es muss gelten:&nbsp; $\Delta t_h=\Delta t_g=1,\ \tau_h =\tau_g=1$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $T_{\rm D} = \tau_h +\tau_g=2$.
 +
:*&nbsp;Das (momentane) Signal–zu–Rauschleistungsverhältnis am Filterausgang ist&nbsp; $\rho _{\rm MF} = { {2 \cdot E_g } }/{ {N_0 } } \approx 141.4$&nbsp; &rArr; &nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF}  \approx 21.5$&nbsp; dB.  
 +
:*&nbsp;Mit keinem anderen Filter als dem Matched&ndash;Filter ist dieses&nbsp; $\rm SNR$&nbsp; (oder ein noch besseres)&nbsp; zu erreichen.
  
:*&nbsp;Die Signalleistung ist mit&nbsp; $|X_1|=0.5$&nbsp; gleich&nbsp; $P_x = 2\cdot 0.5^2 = 0.5$.&nbsp; Die Verzerrungsleistung&nbsp; $P_\varepsilon$&nbsp; hängt signifikant vom Rolloff&ndash;Faktor&nbsp; $r$&nbsp; ab.
 
:*&nbsp;Für&nbsp; $r \le 0.2$&nbsp; ist&nbsp; $P_\varepsilon=0$.&nbsp; Die&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&ndash;Linie bei&nbsp; $f_0 = \text{4 kHz}$&nbsp; wird durch den Tiefpass nicht verändert und die unerwünschte&nbsp; Linie bei&nbsp; $\text{6 kHz}$&nbsp; voll unterdrückt.
 
:*&nbsp;$r = 0.5$&nbsp;:&nbsp; $Y(f = \text{4 kHz}) = 0.35$,&nbsp; $Y(f = \text{6 kHz}) = 0.15$&nbsp; &rArr; &nbsp; $|E(f = \text{4 kHz})| = |E(f = \text{6 kHz})|= 0.15$&nbsp; &rArr; &nbsp;$P_\varepsilon = 0.09$&nbsp; &rArr; &nbsp;$10 \cdot \lg \ (P_x/P_\varepsilon)=7.45\ \rm dB$.
 
:*$r = 1.0$&nbsp;:&nbsp; $Y(f = \text{4 kHz}) = 0.3$,&nbsp; $Y(f = \text{6 kHz}) = 0.2$&nbsp; &rArr; &nbsp; $|E(f = \text{4 kHz})| = |E(f = \text{6 kHz})|= 0.2$&nbsp; &rArr; &nbsp;$P_\varepsilon = 0.16$&nbsp; &rArr; &nbsp;$10 \cdot \lg \ (P_x/P_\varepsilon)=4.95\ \rm dB$.
 
:*&nbsp;Für alle&nbsp; $r$&nbsp; ist&nbsp; $P_\varepsilon$&nbsp; unabhängig von&nbsp; $\varphi$.&nbsp; Die Amplitude&nbsp; $A$&nbsp; beeinflusst&nbsp; $P_x$&nbsp; und&nbsp; $P_\varepsilon$&nbsp; in gleicher Weise &nbsp; &rArr; &nbsp; der Quotient ist jeweils unabhängig von&nbsp; $A$. 
 
   
 
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(3)'''&nbsp; Nun gelte&nbsp; $A=1$,&nbsp; $f_0 = \text{5 kHz}$,&nbsp; $\varphi=0$,&nbsp; $f_{\rm A} = \text{10 kHz}$,&nbsp; $f_{\rm G} = \text{5 kHz}$,&nbsp; $r=0$&nbsp; $($Rechteck&ndash;Tiefpass$)$.&nbsp; Interpretieren Sie das Ergebnis der Signalrekonstruktion.}}
+
'''(2)'''&nbsp; Das Matched&ndash;Filter bei rechteckförmigen Eingangsimpuls mit&nbsp; $A_g=1,\ \Delta t_g=1,\ \tau_g=0$&nbsp; ist ein Spalt&ndash;Tiefpass &nbsp; &rArr; &nbsp; rechteckförmige Impulsantwort. <br> &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Wie groß ist hier &nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}$&nbsp; mit&nbsp; $N_0=0.01$? Interpretieren Sie alle dargestellten Grafiken und die numerischen  Ergebnisse auf verschiedene Art und Weise.}}
  
:*&nbsp;$X(f)$&nbsp; besteht aus zwei Diraclinien bei&nbsp; $\pm \text{5 kHz}$&nbsp; $($Gewicht &nbsp;$0.5)$. &nbsp;Durch die periodische Fortsetzung hat&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&nbsp; Linien bei&nbsp; $\pm \text{5 kHz}$,&nbsp; $\pm \text{15 kHz}$,&nbsp; $\pm \text{25 kHz}$,&nbsp; usw.
+
:*&nbsp;Die eingestellten Filterparameter sind&nbsp; $A_h=A_g=1, \ \Delta t_h=\Delta t_g=1,\ \tau_h =\tau_g=0$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $T_{\rm D} = \tau_h +\tau_g=0$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $\rho _{\rm MF} = 200$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF} \approx 23$&nbsp; dB.
:*&nbsp; Der Rechteck&ndash;Tiefpass entfernt die Linien bei&nbsp; $\pm \text{15 kHz}$,&nbsp; $\pm \text{25 kHz}$,&nbsp; Die Linien bei&nbsp; $\pm \text{5 kHz}$&nbsp; werden wegen&nbsp; $H_{\rm E}(\pm f_{\rm G}) = H_{\rm E}(\pm \text{5 kHz}) = 0.5$ halbiert
+
:*&nbsp;Die Impulsenergie ist das Integral über $g^2(t)$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $E_g = A_g^2 \cdot \Delta t_g=1$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $\rho _{\rm MF} = 2 \cdot E_g /N_0 =200$.&nbsp; $T_{\text{D, opt}  }=0$&nbsp; ist hier implizit berücksichtigt.
:*&nbsp;&nbsp; &rArr; &nbsp;  $\text{Gewichte von }X(f = \pm \text{5 kHz})$:&nbsp; $0.5$ &nbsp; | &nbsp; $\text{Gewichte von }X(f_{\rm A} = \pm \text{5 kHz})$:&nbsp; $1.0$; &nbsp; &nbsp; | &nbsp; $\text{Gewichte von }Y(f = \pm \text{5 kHz})$:&nbsp; $0.5$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $Y(f)=X(f)$.
+
:*&nbsp;Eine andere Gleichung lautet:&nbsp; $\rho_d (T_{\rm D}) =d_{\rm S}^2 (T_{\rm D})/\sigma_d^2$.&nbsp; Die Rauschvarianz kann z. B. als Integral über&nbsp; $h^2(t)$&nbsp; berechnet werden:&nbsp; $\sigma_d^2= N_0 \cdot \Delta t_h/2 = 0.005$.
:*&nbsp;Die Signalrekonstruktion funktioniert also auch hier perfekt&nbsp; $(P_\varepsilon = 0)$.&nbsp; Das gilt auch für die Phase&nbsp; $\varphi=180^\circ$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $x(t) = -A \cdot \cos (2\pi \cdot f_0 \cdot t)$.
+
:*&nbsp;Das Nutzsignal&nbsp; $d_{\rm S} (t)= g(t) * h(t)$&nbsp; hat einen dreieckförmigen Verlauf mit dem Maximum&nbsp; $d_{\rm S} (T_{\rm D, \ opt} = 0 )= 1$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $\rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 ) = 200= \rho _{\rm MF}$.
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(4)'''&nbsp; Es gelten weiter die Einstellungen von&nbsp; '''(3)'''&nbsp; mit Ausnahme von&nbsp; $\varphi=30^\circ$.&nbsp; Interpretieren Sie die Unterschiede gegenüber der Einstellung&nbsp; '''(3)''' &nbsp; &rArr; &nbsp; $\varphi=0^\circ$.}}
+
'''(3)'''&nbsp; Es gelten weiter die Einstellungen von&nbsp; '''(2)'''&nbsp; mit Ausnahme von&nbsp; $N_0=0.02 $&nbsp; statt&nbsp; $N_0=0.01$.&nbsp; Welche Veränderungen sind erkennbar? }}
 +
:*&nbsp;Der einzige Unterschied ist die doppelt so große Rauschvarianz&nbsp; $\sigma_d^2=  0.01$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $\rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 ) = 100= \rho _{\rm MF}$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $10 \cdot \lg \rho_{\rm MF} =20$&nbsp; dB.
  
:*&nbsp;Die Phasenbeziehung geht verloren.&nbsp; Das Sinkensignal&nbsp; $y(t)$&nbsp; verläuft cosinusförmig&nbsp; $(\varphi_y=0^\circ)$&nbsp; mit um&nbsp; $\cos(\varphi_x)$&nbsp; kleinerer Amplitude als das Quellensignal&nbsp; $x(t)$.
+
{{BlaueBox|TEXT=
:*&nbsp;Begründung im Frequenzbereich:&nbsp; Bei der periodische Fortsetzung von&nbsp; $X(f)$&nbsp; &rArr;&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&nbsp; sind nur die Realteile zu addieren.&nbsp; Die Imaginärteile löschen sich aus.
+
'''(4)'''&nbsp; Es gelten weiter die Einstellungen von&nbsp; '''(3)'''&nbsp; mit Ausnahme von&nbsp; $T_{\rm D} = 0.1 $&nbsp; statt&nbsp; $T_{\rm D, \ opt} = 0$.&nbsp; Wie wirkt sich dieser nichtoptimale Detektionszeitpunkt aus? }}
:*&nbsp;Die&nbsp; $f_0$&ndash;Diraclinie von&nbsp; $Y(f)$&nbsp; ist reell, die von&nbsp; $X(f)$&nbsp; komplex und die von&nbsp; $E(f)$&nbsp; imaginär &nbsp; &rArr; &nbsp; $\varepsilon(t)$&nbsp; verläuft minus&ndash;sinusförmig &nbsp; &rArr; &nbsp;  $P_\varepsilon = 0.125$.  
+
:*&nbsp;Nun ist der Nutzabtastwert&nbsp; $d_{\rm S} (T_{\rm D} = 0.1 )= 0.9$&nbsp; kleiner &nbsp; &rArr; &nbsp; $\rho_d (T_{\rm D} = 0.1 ) =0.9^2/0.01= 81< \rho _{\rm MF}$.&nbsp; Es ergibt sich eine Verschlechterung um knapp ein dB.
 +
:*&nbsp;Für die weiteren Aufgaben wird vom optimalen Detektionszeitpunkt&nbsp; $T_{\rm D, \ opt}$&nbsp; ausgegangen, wenn nicht explizit etwas anderes angegeben wird.
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(5)'''&nbsp; Verdeutlichen Sie sich nochmals das Ergebnis von&nbsp; '''(4)'''&nbsp; im Vergleich zu den Einstellungen&nbsp; $f_0 = \text{5 kHz}$,&nbsp; $\varphi=30^\circ$,&nbsp; $f_{\rm A} = \text{11 kHz}$,&nbsp; $f_{\rm G} = \text{5.5 kHz}$.}}
+
'''(5)'''&nbsp; Es gelten wieder die Einstellungen von&nbsp; '''(3)'''&nbsp; mit Ausnahme einer niedrigeren Impulsantwort&nbsp; $A_h = 0.8 $&nbsp; statt&nbsp; $A_h = 1$.&nbsp; Interpretieren Sie die Veränderungen. }}  
:*&nbsp;Bei dieser Einstellung hat das&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&ndash;Spektrum auch einen positiven Imaginärteil bei&nbsp; $\text{5 kHz}$&nbsp; und einen negativen Imaginärteil gleicher Höhe bei&nbsp; $\text{6 kHz}$.
+
:*&nbsp;Es handelt sich auch mit&nbsp; $A_h \ne A_g$&nbsp; um ein Matched-Filter, solange&nbsp; $h(t)$&nbsp; formgleich mit&nbsp; $g(t)$&nbsp; ist &nbsp; &rArr; &nbsp; $\rho _{\rm MF} = { {2 \cdot E_g } }/{ {N_0 } } =100$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $10 \cdot \lg \rho_{\rm MF} =20$&nbsp; dB.
:*&nbsp;Der Rechteck&ndash;Tiefpass mit der Grenzfrequenz&nbsp; $\text{5.5 kHz}$&nbsp; entfernt diesen zweiten Anteil.&nbsp; Somit ist bei dieser Einstellung&nbsp; $Y(f) =X(f)$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $P_\varepsilon = 0$.
+
:*&nbsp;Die Gleichung&nbsp; $\rho_d (T_{\rm D}=0) =d_{\rm S}^2 (T_{\rm D}=0)/\sigma_d^2$&nbsp; führt zum gleichen Ergebnis, da&nbsp; ${d_{\rm S}}^2 (T_{\rm D})$&nbsp; und&nbsp; $\sigma_d^2$&nbsp; gegenüber&nbsp; '''(3)'''&nbsp; jeweils um den Faktor&nbsp; $0.8^2$&nbsp; vermindert wird.
:*&nbsp;Jede&nbsp; $f_0$&ndash;Schwingung beliebiger Phase ist fehlerfrei aus seinen Abtastwerten rekonstruierbar, falls&nbsp; $f_{\rm A} = 2 \cdot f_{\rm 0} + \mu, \ f_{\rm G}= f_{\rm A}/2$&nbsp; $($beliebig kleines $\mu>0)$.
 
:*&nbsp;Bei <u>wertkontinuierlichem</u> Spektrum mit &nbsp; $X(|f|> f_0) \equiv 0$&nbsp; &rArr; &nbsp; $\big[$keine Diraclinien bei $\pm f_0 \big ]$  genügt grundsätzlich die Abtastrate&nbsp; $f_{\rm A} =  2 \cdot f_{\rm 0}$.
 
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(6)'''&nbsp; Es gelten weiter die Einstellungen von&nbsp; '''(3)'''&nbsp; und&nbsp; '''(4)'''&nbsp; mit Ausnahme von&nbsp; $\varphi=90^\circ$.&nbsp; Interpretieren Sie die Darstellungen im Zeit&ndash; und Frequenzbereich.}}   
+
'''(6)'''&nbsp; Gegenüber&nbsp; '''(5)'''&nbsp; wird nun die Höhe des Eingangsimpulses&nbsp; $g(t)$&nbsp; von &nbsp;$A_g = 1$&nbsp; auf&nbsp; $A_g = 1.25$&nbsp; erhöht.&nbsp; Beschreibt hier&nbsp; $h(t)$&nbsp; ein Matched-Filter?&nbsp; Wie groß ist&nbsp; $\rho_{\rm MF}$? }}
:*&nbsp;Das Quellensignal wird genau bei seinen Nulldurchgängen abgetastet &nbsp; &rArr; &nbsp; $x_{\rm A}(t) \equiv 0$&nbsp; &rArr; &nbsp; &nbsp;$y(t) \equiv 0$&nbsp; &rArr; &nbsp;$\varepsilon(t)=-x(t)$&nbsp; &rArr; &nbsp;$P_\varepsilon = P_x$&nbsp; &rArr; &nbsp;$10 \cdot \lg \ (P_x/P_\varepsilon)=0\ \rm dB$.
+
:*&nbsp;Auch hier liegt ein Matched-Filter vor, da&nbsp; $h(t)$&nbsp; und&nbsp; $g(t)$&nbsp; formgleich sind.&nbsp; Mit&nbsp; $E_g = 1.25^2$: &nbsp; &nbsp; $\rho _{\rm MF} = { {2 \cdot 1.25^2 } }/{ 0.02 } =156.25$&nbsp; &rArr; &nbsp;$10 \cdot \lg \rho_{\rm MF} \approx 21.9$ dB.
:*&nbsp;Beschreibung im Frequenzbereich:&nbsp; Wie in&nbsp; '''(4)'''&nbsp; löschen sich die Imaginärteile von&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&nbsp; aus.&nbsp; Auch die Realteile von&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&nbsp; sind wegen des Sinusverlaufs Null.
+
:*&nbsp;Der höhere Wert&nbsp; $21.9$ dB gegenüber&nbsp; '''(5)'''&nbsp; lässt sich dadurch erklären, dass bei gleicher Rauschvarianz&nbsp; $\sigma_d^2= 0.0064$&nbsp; der Nutzabtastwert wieder&nbsp; ${d_{\rm S}} (T_{\rm D}) = 1$&nbsp; ist.
  
 
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{{BlaueBox|TEXT=
'''(7)'''&nbsp; Nun betrachten wir das&nbsp; $\text {Quellensignal 2}$.&nbsp; Die weiteren Parameter seien&nbsp; $f_{\rm A} = \text{5 kHz}$,&nbsp; $f_{\rm G} = \text{2.5 kHz}$,&nbsp; $r=0$.&nbsp; Interpretieren Sie die Ergebnisse.}}    
+
'''(7)'''&nbsp; Wir gehen weiter von der Rechteck&ndash;Rechteck&ndash;Kombination aus mit&nbsp; $A_h=A_g=1,\ \Delta t_h=\Delta t_g=1,\ \tau_h=\tau_g=0,\ N_0 =0.02,\ T_{\rm D}=0$.&nbsp; <br> &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;  Interpretieren Sie die Ergebnisse nach Variation der äquivalenten Impulsdauer&nbsp; $\Delta t_h$&nbsp; von&nbsp; $h(t)$&nbsp; im Bereich&nbsp; $0.6$ ... $1.4$.&nbsp; Nutzen Sie die Grafikdarstellung über&nbsp; $\Delta t_h$. }}
:*&nbsp;Das Quellensignal besitzt Spektralanteile bis&nbsp; $\pm \text{2 kHz}$.&nbsp; Die Signalleistung ist $P_x = 2 \cdot \big[0.1^2 + 0.25^2+0.15^2\big]= 0.19 $.&nbsp;  
+
 
:*&nbsp;Mit der Abtastrate&nbsp; $f_{\rm A} = \text{5 kHz}$&nbsp; sowie den Empfängerparametern&nbsp; $f_{\rm G} = \text{2.5 kHz}$&nbsp; und&nbsp; $r=0$ funktioniert die Signalrekonstruktion perfekt:&nbsp; $P_\varepsilon = 0$.
+
:*&nbsp;Das Optimum ergibt sich erwartungsgemäß für die äquivalente Impulsdauer&nbsp; $\Delta t_h=\Delta t_g=1$.&nbsp; Dann ist&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 )  =20$ dB&nbsp; $\big(= 10 \cdot \lg \rho_{\rm MF}\big)$.  
:*&nbsp;Ebenso mit dem Trapez&ndash;Tiefpass mit&nbsp; $f_{\rm G} = \text{2.5 kHz}$, wenn für den Rolloff&ndash;Faktor gilt:&nbsp;   $r \le 0.2$.
+
:*&nbsp;Ist&nbsp; $\Delta t_h<\Delta t_g=1$, so ist das Nutzsignal trapezförmig.&nbsp; Für&nbsp; $\Delta t_h=0.6$: &nbsp; $d_{\rm S} (T_{\rm D}=0)= 0.6$ und&nbsp; $\sigma_d^2\approx0.006$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 )  \approx 17.8$ dB.
 +
:*&nbsp;Auch für&nbsp; $\Delta t_h>1$&nbsp; ist das Nutzsignal trapezförmig, aber trotzdem&nbsp; $d_{\rm S} (T_{\rm D}=0)= 1$.&nbsp; Die Rauschvarianz&nbsp; $\sigma_d^2$&nbsp; nimmt kontinuierlich mit&nbsp; $\Delta t_h$&nbsp; zu.
 +
:*&nbsp;Für&nbsp; $\Delta t_h=1.4$&nbsp; ist&nbsp;  $\sigma_d^2=0.0140$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 )  \approx 18.5$ dB.&nbsp; Gegenüber dem Matched&ndash;Filter&nbsp; $(\Delta t_h=1)$&nbsp; beträgt die Verschlechterung ca.&nbsp; $1.5$&nbsp; dB.
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(8)'''&nbsp; Was passiert, wenn die Grenzfrequenz&nbsp; $f_{\rm G} = \text{1.5 kHz}$&nbsp; des Rechteck&ndash;Tiefpasses zu klein ist?&nbsp; Interpretieren Sie insbesondere das Fehlersignal&nbsp; $\varepsilon(t)=y(t)-x(t)$.}}
+
'''(8)'''&nbsp; Interpretieren Sie nun die Ergebnisse für verschiedene&nbsp; $\Delta t_g$&nbsp; des Eingangsimpulses&nbsp; $g(t)$&nbsp; im Bereich&nbsp; $0.6$ ... $1.4$.&nbsp; Nutzen Sie die Grafikdarstellung über&nbsp; $\Delta t_g$. }}
:*&nbsp;Das Fehlersignal&nbsp; $\varepsilon(t)=-0.3 \cdot \cos(2\pi \cdot \text{2 kHz} \cdot t -60^\circ)=0.3 \cdot \cos(2\pi \cdot \text{2 kHz} \cdot t +120^\circ)$&nbsp; ist gleich dem (negierten) Signalanteil bei&nbsp; $\text{2 kHz}$.&nbsp; '''Stimmt das?'''
+
:*&nbsp;Beachten Sie:&nbsp; Die blaue Kurve&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )$&nbsp; ist die Differenz aus&nbsp;  $20\cdot \lg \ \big [{K \cdot d_{\rm S}} (T_{\rm D,\ opt}) \big ]$&nbsp;&nbsp; (violette Kurve)&nbsp; und&nbsp;  $20\cdot \lg \ \big [K \cdot \sigma_d \big ]$&nbsp; (grüne Kurve).
:*&nbsp;Die Verzerrungsleistung ist&nbsp; $P_\varepsilon(t)=2 \cdot 0.15^2= 0.045$&nbsp; und der Signal&ndash;zu&ndash;Verzerrungsabstand&nbsp; $10 \cdot \lg \ (P_x/P_\varepsilon)=10 \cdot \lg \ (0.19/0.045)= 6.26\ \rm dB$.
+
:*&nbsp;Beim betrachteten Parametersatz und&nbsp; $K=10$&nbsp; ist der grüne Term&nbsp;  $20\cdot \lg \ \big [K \cdot \sigma_d \big ] = 0$&nbsp;dB&nbsp; für alle&nbsp; $\Delta t_g$ &nbsp; &rArr; &nbsp; die blaue und die violette Kurve sind identisch.
 +
:*&nbsp;Die blaue Kurve&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )$&nbsp; steigt von&nbsp; $15.6$&nbsp; dB&nbsp; $($für&nbsp; $\Delta t_g = 0.6)$&nbsp; bis&nbsp; $20$&nbsp; dB&nbsp; $($für&nbsp; $\Delta t_g = 1)$&nbsp; kontinuierlich an und bleibt für&nbsp; $\Delta t_g > 1$&nbsp; dann konstant.
 +
:*&nbsp;Die Einstellung&nbsp; $\Delta t_g = 1.4,\ \Delta t_h = 1$&nbsp; ergibt aber kein Matched-Filter.&nbsp; Vielmehr gilt mit&nbsp; $\Delta t_h = \Delta t_g = 1.4$:&nbsp; &nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}=10 \cdot \lg \ (2 \cdot E_g/N_0) \approx 21.5$ dB.
 +
:*&nbsp;Die Grafikdarstellung über&nbsp; $\Delta t_h$&nbsp; mit der Grundeinstellung&nbsp; $\Delta t_g = 1.4,\ \Delta t_h = 1$&nbsp; zeigt nun einen monotonen Anstieg der blauen Kurve &nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )$.
 +
:*&nbsp;Für&nbsp; $\Delta t_h = 0.6$&nbsp; ergibt sich&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )\approx 17.8$ dB,&nbsp;für&nbsp; $\Delta t_h = 1.4$&nbsp; dagegen&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )\approx 21.5$ dB&nbsp; $=10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}$.
  
 
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{{BlaueBox|TEXT=
'''(9)'''&nbsp; Was passiert, wenn die Grenzfrequenz&nbsp; $f_{\rm G} = \text{3.5 kHz}$&nbsp; des Rechteck&ndash;Tiefpasses zu groß ist?&nbsp; Interpretieren Sie insbesondere das Fehlersignal&nbsp; $\varepsilon(t)=y(t)-x(t)$.}}
+
'''(9)'''&nbsp; Wir betrachten den Exponentialimpuls&nbsp; $g(t)$ und den Tiefpass erster Ordnung sowie&nbsp; $A_h=A_g=1,\ \Delta t_h=\Delta t_g=1,\ \tau_h=\tau_g=0,\ N_0 =0.02,\ T_{\rm D}=1$.&nbsp; <br> &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Erfüllt diese Einstellung den Matched-Filter-Kriterien?&nbsp; Begründen Sie Ihre Antworten mit möglichst vielen Argumenten.  }} 
:*&nbsp;Das Fehlersignal&nbsp; $\varepsilon(t)=0.3 \cdot \cos(2\pi \cdot \text{3 kHz} \cdot t +60^\circ)$&nbsp; ist nun gleich dem vom Tiefpass nicht entfernten $\text{3 kHz}$&ndash;Anteil des Sinkensignals&nbsp; $y(t)$.&nbsp; '''Stimmt das?'''
+
:*&nbsp;Hier gilt&nbsp; $h(t)=g(t)$.&nbsp; Bei einer Matched-Filter-Konfiguration müsste&nbsp; $h(t)={\rm const.} \cdot g(T_{\rm D}-t)$&nbsp; gelten.
:*&nbsp;Gegenüber der Teilaufgabe&nbsp; '''(8)'''&nbsp; verändert sich die Frequenz von&nbsp; $\text{2 kHz}$&nbsp; auf&nbsp; $\text{3 kHz}$&nbsp; und auch die Phasenbeziehung.
+
:*&nbsp;Das Detektionsnutzsignal&nbsp; $d_{\rm S}(t)$&nbsp; hat keinen symmetrischen Verlauf um das Maximum.&nbsp;Beim Matched-Filter müsste&nbsp; $d_{\rm S}(T_{\rm D}-t) = d_{\rm S}(T_{\rm D}+t) $&nbsp; gelten.    
:*&nbsp;Die Amplitude dieses&nbsp; $\text{3 kHz}$&ndash;Fehlersignals ist gleich der Amplitude des&nbsp; $\text{2 kHz}$&ndash;Anteils von$x(t)$.&nbsp; Auch hier gilt&nbsp; $P_\varepsilon(t)= 0.045$,&nbsp; $10 \cdot \lg \ (P_x/P_\varepsilon)= 6.26\ \rm dB$.
+
:*&nbsp;Trotz&nbsp; $\Delta t_h=\Delta t_g$&nbsp; ist&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt}) \approx 14.3$ dB &nbsp; kleiner als&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF} = 10 \cdot \lg \ 2 \cdot E_g/N_0 \approx 17$ dB.
  
 
{{BlaueBox|TEXT=
 
{{BlaueBox|TEXT=
'''(10)'''&nbsp; Abschließend betrachten wir das&nbsp; $\text {Quellensignal 4}$&nbsp; $($Anteile bis&nbsp; $\pm \text{4 kHz})$, sowie&nbsp; $f_{\rm A} = \text{5 kHz}$,&nbsp; $f_{\rm G} = \text{2.5 kHz}$,&nbsp; $0 \le r\le 1$.&nbsp; Interpretation der Ergebnisse.}}    
+
'''(10)'''&nbsp; Was ändert sich bei sonst gleichen Einstellungen mit dem &bdquo;extrem akausalen Filter&rdquo;?&nbsp; Erfüllt die Einstellung die Matched-Filter-Kriterien?&nbsp; Begründung. }}  
:*&nbsp;Bis zum Rolloff&ndash;Faktor&nbsp; $r=0.2$&nbsp; funktioniert die Signalrekonstruktion perfekt&nbsp; $(P_\varepsilon = 0)$.&nbsp; Erhöht man&nbsp; $r$, so nimmt&nbsp; $P_\varepsilon$&nbsp; kontinuierlich zu und&nbsp; $10 \cdot \lg \ (P_x/P_\varepsilon)$&nbsp; ab. 
+
:*&nbsp;Hier gilt nun&nbsp; $h(t)=g(-t)$&nbsp; und das Detektionsnutzsignal&nbsp; $d_{\rm S}(t)$&nbsp; ist symmetrisch um $t=0$.&nbsp; Sinnvollerweise sollte hier&nbsp; $T_{\rm D} = 0 $&nbsp; gewählt werden.    
:*&nbsp;Mit&nbsp; $r=1$&nbsp; werden die Signalfrequenzen&nbsp; $\text{0.5 kHz}$,&nbsp; ...,&nbsp; $\text{4 kHz}$&nbsp; abgeschwächt, umso mehr, je höher die Frequenz ist, zum Beispiel&nbsp; $H_{\rm E}(f=\text{4 kHz}) = 0.6$.
+
:*&nbsp;Damit erhält man für&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt}) =10 \cdot \lg \ d_{\rm S}^2 (T_{\rm D,\ opt})/\sigma_d^2 = 17$ dB &nbsp; den gleichen Wert wie für&nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF} = 10 \cdot \lg \ 2 \cdot E_g/N_0 = 17$ dB.
:*&nbsp;Ebenso beinhaltet&nbsp; $Y(f)$&nbsp; aufgrund der periodischen Fortsetzung auch Anteile bei den Frequenzen&nbsp; $\text{6 kHz}$,&nbsp; $\text{7 kHz}$,&nbsp; $\text{8 kHz}$,&nbsp; $\text{9 kHz}$&nbsp; und&nbsp; $\text{9.5 kHz}$.
+
:*&nbsp;Das Nutzsignal&nbsp; $d_{\rm S}(t)$&nbsp; ist formgleich mit der Energie&ndash;AKF des Sendeimulses&nbsp; $g(t)$.&nbsp; Das Matched-Filter bündelt die Energie um den geeigneten Zeitpunkt&nbsp; $T_{\rm D,\ opt}$.
:*&nbsp;Zu den Abtastzeitpunkten&nbsp; $t\hspace{0.05cm}' = n \cdot T_{\rm A}$&nbsp; stimmen&nbsp; $x(t\hspace{0.05cm}')$&nbsp; und&nbsp; $y(t\hspace{0.05cm}')$&nbsp; exakt überein  &nbsp; &rArr; &nbsp; $\varepsilon(t\hspace{0.05cm}') = 0$.&nbsp; Dazwischen nicht &nbsp; &rArr; &nbsp; kleine Verzerrungsleistung&nbsp; $P_\varepsilon = 0.008$.
 
  
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{{BlaueBox|TEXT=
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'''(11)'''&nbsp; Mit welchem Rechteckimpuls&nbsp; $g(t)$&nbsp; erreicht man mit dem entsprechend angepassten Filter das gleiche&nbsp; $\rho _{\rm MF}=50$&nbsp; wie in Aufgabe&nbsp; '''(10)'''?&nbsp;  <br> &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;  Mit  &nbsp;$A_h=A_g=1,\ \Delta t_h=\Delta t_g=0.5$&nbsp; oder mit&nbsp;$A_h=A_g=0.5,\ \Delta t_h=\Delta t_g=1$&nbsp;? }}
 +
:*&nbsp;Aus der Gleichung&nbsp; $\rho _{\rm MF} = 2 \cdot E_g/N_0$&nbsp; geht bereits hervor, dass das SNR nur von der Energie&nbsp; $E_g$&nbsp; des Eingangsimpulses abhängt und nicht von dessen Form.
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:*&nbsp;Der Exponentialimpuls mit&nbsp; $A_g=1,\ \Delta t_g=1$&nbsp; hat die Energie&nbsp; $E_g=0.5$.&nbsp; Der Rechteckimpuls mit&nbsp; $A_g=1,\ \Delta t_g=0.5$&nbsp; ebenfalls &nbsp; &rArr; &nbsp; $\rho _{\rm MF}=50$.
 +
:*&nbsp;Dagegen besitzt der Rechteckimpuls mit&nbsp; $A_g=0.5,\ \Delta t_g=1$&nbsp; eine kleinere Energie &nbsp; &rArr; &nbsp; $E_g=0.25$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $\rho _{\rm MF}=25$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF} = 14$ dB. 
  
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==Zur Handhabung des Applets==
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[[Datei:600px-Anleitung Matched Filter.png|right|600px|frame|Bildschirmabzug der englischen Version]]
  
   
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&nbsp; &nbsp; '''(A)''' &nbsp; &nbsp; Auswahl des Eingangsimpulses&nbsp; $g(t)$:<br> &nbsp; &nbsp; &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  Rechteck | Gauß |  Exponential
  
 +
&nbsp; &nbsp; '''(B)''' &nbsp; Parameterwahl des Eingangsimpulses:<br> &nbsp; &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  Amplitude&nbsp; $A_g$, &nbsp; &nbsp; äquivalente Impulsdauer&nbsp; $\Delta t_g$,<br> &nbsp; &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  Verschiebung&nbsp; $\tau_g$
  
==Zur Handhabung des Applets==
+
&nbsp; &nbsp; '''(C)''' &nbsp; &nbsp; Auswahl der Empfangsfilter&ndash;Impulsantwort&nbsp; $h(t)$:<br> &nbsp; &nbsp; &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  Spalt-TP | Gauß-TP | Tiefpass 1. Ordnung | extrem akausal 
<br>
 
[[Datei:Anleitung_abtast.png|right|600px]]
 
<br><br><br><br>
 
&nbsp; &nbsp; '''(A)''' &nbsp; &nbsp; Auswahl eines von vier Quellensignalen  
 
  
&nbsp; &nbsp; '''(B)''' &nbsp; &nbsp; Parameterwahl für Quellensignal&nbsp; $1$&nbsp; (Amplitude, Frequenz, Phase)
+
&nbsp; &nbsp; '''(D)''' &nbsp; &nbsp; Parameterwahl der Impulsantwort:<br> &nbsp; &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  Amplitude&nbsp; $A_h$, &nbsp; &nbsp; äquivalente Impulsdauer&nbsp; $\Delta t_h$,<br> &nbsp; &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  Verschiebung&nbsp; $\tau_h$, &nbsp; &nbsp;  Detektionszeitpunkt&nbsp; $T_{\rm D}$
  
&nbsp; &nbsp; '''(C)''' &nbsp; &nbsp; Ausgabe der verwendeten Programmparameter 
+
&nbsp; &nbsp; '''(E)''' &nbsp; &nbsp; Skizzen von&nbsp; $g(t)$&nbsp; $($rot$)$&nbsp; und&nbsp; $h(t)$&nbsp; $($blau$)$
  
&nbsp; &nbsp; '''(D)''' &nbsp; &nbsp; Parameterwahl für Abtastung&nbsp; $(f_{\rm G})$&nbsp; und <br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Signalrekonstruktion&nbsp; $(f_{\rm A},\ r)$
+
&nbsp; &nbsp; '''(F)''' &nbsp; &nbsp; Skizze des Faltungsergebnisses&nbsp; $d_{\rm S}= g(t)\star h(t)$
  
&nbsp; &nbsp; '''(E)''' &nbsp; &nbsp; Skizze des Empfänger&ndash;Frequenzgangs&nbsp; $H_{\rm E}(f)$  
+
&nbsp; &nbsp; '''(G)''' &nbsp; &nbsp; Eingabe der einseitigen Rauschleistungsdichte&nbsp; $N_0$
  
&nbsp; &nbsp; '''(F)''' &nbsp; &nbsp; Numerische Ausgabe&nbsp; $(P_x, \ P_{\rm \varepsilon}, \ 10 \cdot \lg(P_x/ P_{\rm \varepsilon})$  
+
&nbsp; &nbsp; '''(H)''' &nbsp; &nbsp; Auswahl, ob im Bereich&nbsp; '''(K)'''&nbsp; die Simulationsergebnisse<br> &nbsp; &nbsp; &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp;  &nbsp; numerisch oder grafisch dargestellt werden sollen
  
&nbsp; &nbsp; '''(G)''' &nbsp; &nbsp; Darstellungsauswahl für Zeitbereich
+
&nbsp; &nbsp; '''( I )''' &nbsp; &nbsp; Darstellungsbereich für&nbsp; $h(t)^2$
  
&nbsp; &nbsp; '''(H)''' &nbsp; &nbsp; Grafikbereich für Zeitbereich
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&nbsp; &nbsp; '''(J)''' &nbsp; &nbsp; Darstellungsbereich für&nbsp; $|H(f)|^2$
  
&nbsp; &nbsp; '''( I )''' &nbsp; &nbsp; Darstellungsauswahl für Frequenzbereich 
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&nbsp; &nbsp; '''(K)''' &nbsp; &nbsp; Bereich für numerische bzw. grafische Ausgabe
  
&nbsp; &nbsp; '''(J)''' &nbsp; &nbsp; Grafikbereich für Frequenzbereich
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&nbsp; &nbsp; '''(L)''' &nbsp; &nbsp; Bereich für Übungen:&nbsp; Aufgabenauswahl
  
&nbsp; &nbsp; '''(K)''' &nbsp; &nbsp; Bereich für Übungen:&nbsp; Aufgabenauswahl, Fragen, Musterlösung
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&nbsp; &nbsp; '''(M)''' &nbsp; &nbsp; Bereich für Übungen:&nbsp; Fragen, Musterlösung
 
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==Über die Autoren==
 
==Über die Autoren==
Dieses interaktive Berechnungstool  wurde am&nbsp; [http://www.lnt.ei.tum.de/startseite Lehrstuhl für Nachrichtentechnik]&nbsp; der&nbsp; [https://www.tum.de/ Technischen Universität München]&nbsp; konzipiert und realisiert.  
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Dieses interaktive Berechnungstool  wurde am&nbsp; [http://www.lnt.ei.tum.de/startseite &raquo;Lehrstuhl für Nachrichtentechnik&laquo;]&nbsp; der&nbsp; [https://www.tum.de/ &raquo;Technischen Universität München&laquo;]&nbsp; konzipiert und realisiert.  
*Die erste Version wurde 2008 von&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Slim_Lamine_.28Studienarbeit_EI_2006.29|Slim Lamine]]&nbsp; im Rahmen einer Werkstudententätigkeit mit &bdquo;FlashMX&ndash;Actionscript&rdquo; erstellt (Betreuer:&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Prof._Dr.-Ing._habil._G.C3.BCnter_S.C3.B6der_.28am_LNT_seit_1974.29|Günter Söder]]).  
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*Die erste Version wurde 2006 von&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Markus_Elsberger_.28Diplomarbeit_LB_2006.29|&raquo;Markus Elsberger&laquo;]]&nbsp; im Rahmen seiner Diplomarbeit&nbsp; $($LB$)$ mit&nbsp; &raquo;FlashMX&ndash;Actionscript&laquo;&nbsp; erstellt&nbsp; $($Betreuer:&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Mitarbeiter_und_Dozenten#Prof._Dr.-Ing._habil._G.C3.BCnter_S.C3.B6der_.28am_LNT_seit_1974.29|Günter Söder]]$)$.
* 2020 wurde das Programm  von&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Carolin_Mirschina_.28Ingenieurspraxis_Math_2019.2C_danach_Werkstudentin.29|Carolin Mirschina]]&nbsp; im Rahmen einer Werkstudententätigkeit auf  &bdquo;HTML5&rdquo; umgesetzt und neu gestaltet (Betreuer:&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/Beteiligte_der_Professur_Leitungsgebundene_%C3%9Cbertragungstechnik#Tasn.C3.A1d_Kernetzky.2C_M.Sc._.28bei_L.C3.9CT_seit_2014.29|Tasnád Kernetzky]]).
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* 2020 wurde das Programm  von&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_Studierende#Carolin_Mirschina_.28Ingenieurspraxis_Math_2019.2C_danach_Werkstudentin.29|&raquo;Carolin Mirschina&laquo;]]&nbsp; im Rahmen einer Werkstudententätigkeit auf  &raquo;HTML5&laquo; umgesetzt und neu gestaltet&nbsp; $($Betreuer:&nbsp; [[Biografien_und_Bibliografien/An_LNTwww_beteiligte_LÜT-Angehörige#Dr.-Ing._Tasn.C3.A1d_Kernetzky_.28bei_L.C3.9CT_von_2014-2022.29|&raquo;Tasnád Kernetzky&raquo;]]).
  
  
Die Umsetzung dieses Applets auf HTML 5 wurde durch die&nbsp; [https://www.lehren.tum.de/themen/ideenwettbewerb/ Exzellenzinitiative]&nbsp; der TU München finanziell unterstützt. Wir bedanken uns.
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Die Umsetzung dieses Applets auf HTML 5 wurde durch die&nbsp; [https://www.tum.de/ueber-die-tum/exzellenzuniversitaet &raquo;Exzellenzinitiative&laquo;]&nbsp; der TU München finanziell unterstützt. Wir bedanken uns.
  
  
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==Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster==
 
==Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster==
  
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Aktuelle Version vom 26. Oktober 2023, 11:47 Uhr

Applet in neuem Tab öffnen   Open English Version


Programmbeschreibung


Das Applet soll die Eigenschaften des so genannten „Matched-Filters”  $({\rm MF})$  verdeutlichen.  Dieses dient zur optimalen Bestimmung  $($Detektion$)$  der Amplitude und/oder der Lage einer bekannten Signalform in einer stark verrauschten Umgebung.   Oder allgemeiner gesprochen:   Das Matched-Filter – manchmal auch als „Optimalfilter”  oder als „Korrelationsfilter”  bezeichnet – dient dem Nachweis der Signalexistenz. 

Blockschaltbild des Matched-Filter-Empfängers

Die Grafik zeigt den so genannten  »Matched-Filter-Empfänger«:

  • Dieser kann mit größtmöglicher Sicherheit – anders ausgedrückt:   mit maximalem Signal–zu–Rausch–Verhältnis  $($englisch:  signal–to–noise–ratio,  $\rm SNR)$  – entscheiden, ob ein durch additives Rauschen  $n(t)$  gestörtes impulsförmiges Nutzsignal  $g(t)$  vorhanden ist oder nicht.
  • Eine Anwendung ist die Radartechnik, bei der man zwar die Impulsform  $g(t)$  kennt,  nicht aber,  wann der Impuls gesendet wurde und mit welcher Stärke und Verzögerung dieser ankommt.
  • Das Matched-Filter wird aber auch als Empfangsfilter in digitalen Systemen eingesetzt,  um die Fehlerwahrscheinlichkeit des Systems zu minimieren.


Alle Parameter,  Zeiten und Frequenzen sind als normierte Größen zu verstehen und damit dimensionslos.

  • Für den  »Eingangsimpuls«  $g(t)$  sind  „Rechteck”,  „Gauß”  und  „Exponential”  einstellbar,  die jeweils durch die Impulsamplitude  $A_g$,  die äquivalente Impulsdauer  $\Delta t_g$  sowie die Verschiebung  $\tau_g$  gegenüber dem  $($hinsichtlich Zeit$)$ symmetrischen Fall beschrieben werden.  Weitere Informationen im Abschnitt  »Weitere Angaben zu den betrachteten Eingangsimpulsen«.
  • Für das  »Empfangsfilter«  kann zwischen den Alternativen  „Spalt–Tiefpass”,  „Gauß–Tiefpass”,  „Tiefpass erster Ordnung”und  „extrem akausales Filter”  gewählt werden.  Dargestellt werden die jeweiligen Impulsantworten  $h(t)$,  gekennzeichnet durch deren Höhe  $A_h$,  die äquivalente Dauer  $\Delta t_h$  und die Verschiebung  $\tau_h$.  Weitere Informationen im Abschnitt  Weitere Angaben zu den betrachteten Impulsantworten.
  • Weitere Eingabeparameter sind der Detektionszeitpunkt  $T_{\rm D}$  sowie die ebenfalls normierte Rauschleistungsdichte  $N_0$  am Empfängereingang.


Als Numerikwerte ausgegeben werden

  1. die Energie  $E_g$  des Eingangsimpulses  $g(t)$,  der Nutzabtastwert  $d_{\rm S} (T_{\rm D})$  am Filterausgang sowie die Rauschvarianz  $\sigma_d^2$  am Filterausgang,
  2. das Signal–zu–Rausch–Verhältnis  $\rm (SNR)$  $\rho_{d} (T_{\rm D})$  am Filterausgang und die zugehörige dB–Angabe  $10 \cdot \lg \ \rho_{d} (T_{\rm D})$,
  3. der hierfür maximale Wert  $10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}$. 


Erfüllt die eingegebene Konfiguration die Matched-Filter-Bedingungen,  dann gilt:   $$10 \cdot \lg \ \rho_{d} (T_{\rm D,\ opt}) = 10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}.$$


Theoretischer Hintergrund


Detailbeschreibung des zugrunde liegenden Modells

Für die einzelnen Komponenten gelten folgende Voraussetzungen:

  • Der Nutzanteil  $g(t)$  des Empfangssignals  $r(t)=g(t)+n(t)$  sei impulsförmig und somit  "energiebegrenzt".
  • Das heißt:   Das Integral über  $\big [g(t)\big ]^2$  von  $–∞$  bis  $+∞$  liefert den endlichen Wert  $E_g$.
  • Das Störsignal  $n(t)$  sei  "Weißes Gaußsches Rauschen"  mit der  (einseitigen)  Rauschleistungsdichte  $N_0$.
  • Das Filterausgangssignal  $d(t)$  setzt sich aus zwei Anteilen zusammen.  Der Anteil  $d_{\rm S}(t)$  geht auf das  "$\rm S$"ignal  $g(t)$  zurück, der Anteil  $d_{\rm N}(t)$  auf das  "$\rm N$"oise  $n(t)$.
  • Der Empfänger,  bestehend aus einem linearen Filter   ⇒   Frequenzgang  $H_{\rm MF}(f)$  und dem Entscheider,  ist so zu dimensionieren,  dass das momentane S/N-Verhältnis am Ausgang maximal wird:
$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {d_{\rm S} ^2 ( {T_{\rm D} } )} }{ {\sigma _d ^2 } }\mathop = \limits^{\rm{!} }\hspace{0.1cm} {\rm{Maximum} }.$$
  • Hierbei bezeichnen  $σ_d^2$  die  Varianz  $($"Leistung"$)$  des Störanteils  $d_{\rm N}(t)$  und  $T_{\rm D}$  den  $($geeignet gewählten$)$  "Detektionszeitpunkt".


Matched-Filter-Optimierung

Gegeben sei ein energiebegrenztes Nutzsignal  $g(t)$  mit dem zugehörigen Spektrum  $G(f)$.

  • Damit kann das Filterausgangssignal zum Detektionszeitpunkt  $T_{\rm D}$  für jedes beliebige Filter mit der Impulsantwort  $h(t)$  und dem Frequenzgang  $H(f) =\mathcal{ F}\{h(t)\}$ wie folgt geschrieben werden  $($ohne Berücksichtigung des Rauschens   ⇒   Index  $\rm S$  für „Signal”$)$:
$$d_{\rm S} ( {T_{\rm D} } ) = g(t) * h(t) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {G(f) \cdot H(f) \cdot {\rm{e}}^{ {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D} }\hspace{0.1cm} {\rm{d}}f} .$$
  • Der  „Rauschanteil”  $d_{\rm N}(t)$  des Filterausgangssignals  $($Index  $\rm N$  für „Noise”$)$  rührt allein vom Weißen Rauschen  $n(t)$  am Eingang des Empfängers her.  Für seine Varianz gilt unabhängig vom Detektionszeitpunkt  $T_{\rm D}$:
$$\sigma _d ^2 = \frac{ {N_0 } }{2} \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left| {H(f)} \right|^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} .$$
  • Damit lautet das hier vorliegende Optimierungsproblem:
$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {\left| {\int_{ - \infty }^{ + \infty } {G(f) \cdot H(f) \cdot {\rm{e} }^{ {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } \right|^2 } }{ {N_0 /2 \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left| {H(f)} \right|^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } } \stackrel{!}{=} {\rm{Maximum} }.$$

$\text{Hier zunächst ohne Beweis:}$    Man kann zeigen,  dass dieser Quotient für den folgenden Frequenzgang  $H(f)$  am größten wird:

$$H(f) = H_{\rm MF} (f) = K_{\rm MF} \cdot G^{\star} (f) \cdot {\rm e}^{- {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D} } . $$
  • Damit erhält man für das Signal–zu–Rauschleistungsverhältnis am Matched–Filter–Ausgang  $($unabhängig von der dimensionsbehafteten Konstante  $K_{\rm MF})$:
$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = { {2 \cdot E_g } }/{ {N_0 } }.$$
  • $E_g$  bezeichnet die Energie des Eingangsimpulses,  die man nach dem  »Satz von Parseval«  sowohl im Zeit– als auch im Frequenzbereich berechnen kann:
$$E_g = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {g^2 (t)\hspace{0.1cm}{\rm{d} }t} = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert {G(f)} \right\vert ^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm d}f} .$$


$\text{Beispiel 1:}$   Ein rechteckförmiger Impuls  $g(t)$  mit Amplitude  $\rm 1\hspace{0.05cm}V$,  Dauer  $0.5\hspace{0.05cm} \rm ms$  und unbekannter Lage soll in einer verrauschten Umgebung aufgefunden werden.

  • Somit ist die Impulsenergie  $E_g = \rm 5 · 10^{–4} \hspace{0.05cm}V^2s$.
  • Die Rauschleistungsdichte sei  $N_0 = \rm 10^{–6} \hspace{0.05cm}V^2/Hz$.


Das beste Ergebnis   ⇒   das   »maximale S/N–Verhältnis«   erzielt man mit dem Matched-Filter:

$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {2 \cdot E_g } }{ {N_0 } } = \frac{ {2 \cdot 5 \cdot 10^{-4}\, {\rm V^2\,s} } }{ {10^{-6}\, {\rm V^2/Hz} } } = 1000 \hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = 30\,{\rm dB}.$$


Dieses Matched–Filter–Kriterium wird nun schrittweise hergeleitet.  Wenn Sie daran nicht interessiert sind,  dann springen Sie zur Seite  »Interpretation des Matched–Filters«.

$\text{Herleitung des Matched–Filter–Kriteriums:}$ 

$(1)$  Die Schwarzsche Ungleichung lautet mit den beiden (im allgemeinen komplexen) Funktionen  $A(f)$  und  $B(f)$:

$$\left \vert {\int_a^b {A(f) \cdot B(f)\hspace{0.1cm}{\rm{d} }f} } \right \vert ^2 \le \int_a^b {\left \vert {A(f)} \right \vert^{\rm{2} } \hspace{0.1cm}{\rm{d} }f} \cdot \int_a^b {\left\vert {B(f)} \right \vert^{\rm{2} } \hspace{0.1cm}{\rm{d} }f} .$$

$(2)$  Wir wenden nun diese Gleichung auf das Signal–zu–Rauschverhältnis an:

$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {\left \vert {\int_{ - \infty }^{ + \infty } {G(f) \cdot H(f) \cdot {\rm{e} }^{ {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D} } \hspace{0.1cm}{\rm{d} }f} } \right \vert^2 } }{ {N_0 /2 \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert {H(f)} \right \vert^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } }.$$

$(3)$  Mit  $A(f) = G(f)$  und  $B(f) = H(f) · {\rm e}^{ {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D} }$  ergibt sich somit die folgende Schranke:

$$\rho_d ( {T_{\rm D} } ) \le \frac{1}{ {N_0 /2} } \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert {G(f)} \right \vert^{\rm{2} } }\hspace{0.1cm}{\rm{d} }f .$$

$(4)$  Wir setzen für den Filterfrequenzgang nun versuchsweise ein:

$$H(f) = H_{\rm MF} (f) = K_{\rm MF} \cdot G^{\star} (f) \cdot {\rm{e} }^{- {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D} }.$$

$(5)$  Dann erhält man aus der obigen Gleichung  $(2)$  folgendes Ergebnis:

$$\rho _d ( {T_{\rm D} } ) = \frac{ {\left \vert K_{\rm MF}\cdot {\int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert {G(f)} \right \vert ^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } \right \vert ^2 } }{ {N_0 /2 \cdot K_{\rm MF} ^2 \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert {G(f)} \right \vert ^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} } } = \frac{1}{ {N_0 /2} } \cdot \int_{ - \infty }^{ + \infty } {\left \vert {G(f)} \right \vert ^{\rm{2} }\hspace{0.1cm} {\rm{d} }f} .$$

$\text{Das heißt:}$

  • Mit dem Ansatz  $(4)$  für das Matched–Filter  $H_{\rm MF}(f)$  wird in obiger Abschätzung tatsächlich der maximal mögliche Wert erreicht.
  • Mit keinem anderen Filter  $H(f) ≠ H_{\rm MF}(f)$  kann man ein höheres Signal–zu–Rauschleistungsverhältnis erzielen.
  • Das Matched–Filter ist in Bezug auf das ihm zugrunde gelegte Maximierungskriterium optimal.
q.e.d.


Interpretation des Matched-Filters

Auf der letzten Seite wurde der Frequenzgang des Matched-Filters wie folgt hergeleitet:

$$H_{\rm MF} (f) = K_{\rm MF} \cdot G^{\star} (f) \cdot {\rm{e} }^{- {\rm j} \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm} 2\pi \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}f \hspace{0.05cm}\cdot \hspace{0.05cm}T_{\rm D} } .$$

Durch  »Fourierrücktransformation«  erhält man die dazugehörige Impulsantwort:

$$h_{\rm MF} (t) = K_{\rm MF} \cdot g(T_{\rm D} - t).$$

Diese beiden Funktionen lassen sich wie folgt interpretieren:

  • Das  Matched-Filter  ist durch den Term  $G^{\star}(f)$  an das Spektrum des aufzufindenden Impulses  $g(t)$  angepasst – daher sein Name  $($englisch:  "to match" ≡ anpassen$)$.
  • Die  Konstante  $K_{\rm MF}$  ist aus Dimensionsgründen notwendig.
  • Ist  $g(t)$  ein Spannungsimpuls,  so hat diese Konstante die Einheit „Hz/V”.  Der Frequenzgang ist somit dimensionslos.
  • Die  Impulsantwort  $h_{\rm MF}(t)$  ergibt sich aus dem Nutzsignal  $g(t)$  durch Spiegelung   ⇒   aus  $g(t)$  wird  $g(–t)$  $ ]$  sowie einer Verschiebung um  $T_{\rm D}$  nach rechts.
  • Der  früheste Detektionszeitpunkt  $T_{\rm D}$  folgt für realisierbare Systeme aus der Bedingung  $h_{\rm MF}(t < 0)\equiv 0$   $($Kausalität,  siehe Buch  "Lineare zeitinvariante Systeme"$)$.
  • Der  Nutzanteil  $d_{\rm S} (t)$  des Filterausgangssignals ist formgleich mit der  Energie-AKF   $\varphi^{^{\bullet} }_{g} (t )$  und gegenüber dieser um  $T_{\rm D}$  verschoben. Es gilt:
$$d_{\rm S} (t) = g(t) * h_{\rm MF} (t) = K_{\rm MF} \cdot g(t) * g(T_{\rm D} - t) = K_{\rm MF} \cdot \varphi^{^{\bullet} }_{g} (t - T_{\rm D} ).$$

$\text{Bitte beachten Sie:}$  Bei einem energiebegrenzten Signal  $g(t)$  kann man nur die  Energie–AKF  angeben:

$$\varphi^{^{\bullet} }_g (\tau ) = \int_{ - \infty }^{ + \infty } {g(t) \cdot g(t + \tau )\,{\rm{d} }t} .$$

Gegenüber der AKF-Definition eines leistungsbegrenzten Signals  $x(t)$,  nämlich

$$\varphi _x (\tau ) = \mathop {\lim }_{T_{\rm M} \to \infty } \frac{1}{ {T_{\rm M} } }\int_{ - T_{\rm M} /2}^{+T_{\rm M} /2} {x(t) \cdot x(t + \tau )\hspace{0.1cm}\,{\rm{d} }t} ,$$

wird bei der Berechnung der Energie-AKF auf die Division durch die Messdauer  $T_{\rm M}$  sowie auf den Grenzübergang  $T_{\rm M} → ∞$  verzichtet.


$\text{Beispiel 2:}$  Wir gehen davon aus,  dass der Rechteckimpuls zwischen  $\rm 2\hspace{0.08cm}ms$  und  $\rm 2.5\hspace{0.08cm}ms$  liegt und der Detektionszeitpunkt  $T_{\rm D} =\rm 2\hspace{0.08cm}ms$  gewünscht wird.

Unter diesen Voraussetzungen gilt:

  1. Die Matched–Filter–Impulsantwort  $h_{\rm MF}(t)$  muss im Bereich von   $t_1 (= 4 - 2.5) =\rm 1.5\hspace{0.08cm}ms$   bis  $t_2 (= 4 - 2) =\rm 2\hspace{0.08cm}ms$   konstant sein.
  2. Für  $t < t_1$  sowie für  $t > t_2$  darf sie keine Anteile besitzen.
  3. Der Betragsfrequenzgang  $\vert H_{\rm MF}(f)\vert$  ist hier  $\rm si$–förmig.
  4. Die Höhe der Impulsantwort  $h_{\rm MF}(t)$  spielt für das S/N–Verhältnis keine Rolle,  da dieses unabhängig von  $K_{\rm MF}$  ist.



Weitere Angaben zu den betrachteten Eingangsimpulsen

Alle Angaben sind ohne Berücksichtigung der Verzögerung  $\tau_g$.

  (1)  Rechteckimpuls  ⇒   "rectangular pulse"

  1. Der Impuls  $g(t)$  hat im Bereich  $\pm \Delta t_g/2$  die konstante Höhe  $A_g$  und ist außerhalb Null.
  2. Die Spektralfunktion  $G(f)=A_g\cdot \Delta t_g \cdot {\rm si}(\pi\cdot \Delta t_g \cdot f)$  besitzt Nullstellen in äquidistanten Abständen $1/\Delta t_g$.
  3. Die Impulsenergie ist  $E_g=A_g^2\cdot \Delta t_g$.


  (2)  Gaußimpuls  ⇒   "Gaussian pulse"

  1. Der Impuls  $g(t)=A_g\cdot {\rm e}^{-\pi\cdot(t/\Delta t_g)^2}$  ist unendlich weit ausgedehnt.  Das Maximum ist  $g(t= 0)=A_g$.
  2. Je kleiner die äquivalente Zeitdauer  $\Delta t_g$  ist,  um so breiter und niedriger ist das Spektrum   $G(f)=A_g \cdot \Delta t_g \cdot {\rm e}^{-\pi\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm}(f\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} \Delta t_g)^2}$. 
  3. Die Impulsenergie ist  $E_g=A_g^2\cdot \Delta t_g/\sqrt{2}$.


  (3)  Exponentialimpuls  ⇒   "exponential pulse"

  1. Der Impuls ist für  $t<0$  identisch Null und für positive Zeiten unendlich weit ausgedehnt   ⇒   $g(t)=A_g\cdot {\rm e}^{-t/\Delta t_g}$.
  2. $g(t)$  ist (stark) unsymmetrisch   ⇒   das Spektrum   $G(f)=A_g \cdot \Delta t_g/( 1 + {\rm j} \cdot 2\pi \cdot f \cdot \Delta t_g)$  ist komplexwertig;
  3. Die Impulsenergie ist  $E_g=A_g^2\cdot \Delta t_g/2$.



Weitere Angaben zu den betrachteten Impulsantworten

Die verschiedenen Empfangsfilter  $H(f)$  werden durch ihre Impulsantworten  $h(t)$  beschrieben. 

Diese werden ähnlich wie die Eingangsimpulse  $g(t)$  durch die Impulshöhe  $A_h$,  die äquivalente Impulsdauer   $\Delta t_h$  sowie die Verzögerung  $\tau_h$  gegenüber dem symmetrischen Fall gekennzeichnet.  Die folgenden Kurzbeschreibungen gelten stets für   $\tau_h= 0$.

  (1)  Spalt–Tiefpass  ⇒   "rechteckförmige Impulsantwort"

  1. Die Impulsantwort  $h(t)$  hat im Bereich  $\pm \Delta t_h/2$  die konstante Höhe  $A_h$  und ist außerhalb Null.
  2. Der Frequenzgang  $H(f)=K \cdot {\rm si}(\pi\cdot \Delta t_g \cdot f)$  besitzt Nullstellen in äquidistanten Abständen  $1/\Delta t_h$.
  3. Bei Weißem Rauschen ist die Rauschvarianz am Filterausgang:  $\sigma_d^2= N_0/2 \cdot A_h^2 \cdot \Delta t_h$.


  (2)  Gauß–Tiefpass  ⇒   "Gaußsche Impulsantwort"

  1. Die Impulsantwort  $h(t)=A_h\cdot {\rm e}^{-\pi\cdot(t/\Delta t_h)^2}$  ist unendlich weit ausgedehnt.  Das Maximum ist  $h(t= 0)=A_h$.
  2. Je kleiner die äquivalente Zeitdauer  $\Delta t_h$  ist,  um so breiter und niedriger ist der Frequenzgang  $H(f)=K \cdot {\rm e}^{-\pi\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm}(f\hspace{0.05cm}\cdot\hspace{0.05cm} \Delta t_h)^2}$. 
  3. Bei Weißem Rauschen ist die Rauschvarianz am Filterausgang:  $\sigma_d^2= N_0/2 \cdot A_h^2 \cdot \Delta t_h/\sqrt{2}$.


  (3)  Tiefpass 1. Ordnung  ⇒   "exponentiell abfallende Impulsantwort"

  1. Die Impulsantwort ist für  $t<0$  identisch Null und für positive Zeiten unendlich weit ausgedehnt   ⇒   $h(t)=A_h\cdot {\rm e}^{-t/\Delta t_h}$.
  2. $h(t)$  ist kausal und (stark) unsymmetrisch.  Der Frequenzgang $H(f)=A_h\cdot \Delta t_h/( 1 + {\rm j} \cdot 2\pi \cdot f \cdot \Delta t_h)$  ist komplexwertig.
  3. Bei Weißem Rauschen ist die Rauschvarianz am Filterausgang:  $\sigma_d^2= N_0/4 \cdot A_h^2 \cdot \Delta t_h$.


  (4)  Extrem akausales Filter  ⇒   "Impulsantwort spiegelbildlich zu  (3)"

  1. Die Impulsantwort ist für  $t>0$  identisch Null und für negative Zeiten unendlich weit ausgedehnt   ⇒   $h(t)=A_h\cdot {\rm e}^{t/\Delta t_h}$  für  $t<0$.
  2. Der Frequenzgang $H(f)$  ist konjugiert komplex zum Frequenzgang des Tiefpasses 1. Ordnung.
  3. Die Rauschvarianz am Filterausgang ist bei Weißem Rauschen genau so groß wie beim Tiefpass 1. Ordnung:  $\sigma_d^2= N_0/4 \cdot A_h^2 \cdot \Delta t_h$.


Versuchsdurchführung


Aufgaben 2D-Gauss.png
  • Wählen Sie zunächst die Nummer  $($1, ... , 11$)$  der zu bearbeitenden Aufgabe.
  • Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt. Die Parameterwerte sind angepasst.
  • Lösung nach Drücken von „Musterlösung”.
  • Die Nummer  0  entspricht einem „Reset”:  Gleiche Einstellung wie zu Beginn.
  • Alle Zeiten, Frequenzen, Signalwerte und Leistungen sind normiert zu verstehen.


(1)  Der Eingangsimpuls sei gaußförmig mit  $A_g=1,\ \Delta t_g=1,\ \tau_g=1$.  Welche Einstellung führt zum „Matched–Filter”?  Wie groß ist  $10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}$  mit  $N_0=0.01$?

  •  Das Matched–Filter muss ebenfalls einen gaußförmigen Verlauf haben und es muss gelten:  $\Delta t_h=\Delta t_g=1,\ \tau_h =\tau_g=1$   ⇒   $T_{\rm D} = \tau_h +\tau_g=2$.
  •  Das (momentane) Signal–zu–Rauschleistungsverhältnis am Filterausgang ist  $\rho _{\rm MF} = { {2 \cdot E_g } }/{ {N_0 } } \approx 141.4$  ⇒   $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF} \approx 21.5$  dB.
  •  Mit keinem anderen Filter als dem Matched–Filter ist dieses  $\rm SNR$  (oder ein noch besseres)  zu erreichen.

(2)  Das Matched–Filter bei rechteckförmigen Eingangsimpuls mit  $A_g=1,\ \Delta t_g=1,\ \tau_g=0$  ist ein Spalt–Tiefpass   ⇒   rechteckförmige Impulsantwort.
            Wie groß ist hier   $10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}$  mit  $N_0=0.01$? Interpretieren Sie alle dargestellten Grafiken und die numerischen Ergebnisse auf verschiedene Art und Weise.

  •  Die eingestellten Filterparameter sind  $A_h=A_g=1, \ \Delta t_h=\Delta t_g=1,\ \tau_h =\tau_g=0$   ⇒   $T_{\rm D} = \tau_h +\tau_g=0$   ⇒   $\rho _{\rm MF} = 200$   ⇒   $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF} \approx 23$  dB.
  •  Die Impulsenergie ist das Integral über $g^2(t)$   ⇒   $E_g = A_g^2 \cdot \Delta t_g=1$   ⇒   $\rho _{\rm MF} = 2 \cdot E_g /N_0 =200$.  $T_{\text{D, opt} }=0$  ist hier implizit berücksichtigt.
  •  Eine andere Gleichung lautet:  $\rho_d (T_{\rm D}) =d_{\rm S}^2 (T_{\rm D})/\sigma_d^2$.  Die Rauschvarianz kann z. B. als Integral über  $h^2(t)$  berechnet werden:  $\sigma_d^2= N_0 \cdot \Delta t_h/2 = 0.005$.
  •  Das Nutzsignal  $d_{\rm S} (t)= g(t) * h(t)$  hat einen dreieckförmigen Verlauf mit dem Maximum  $d_{\rm S} (T_{\rm D, \ opt} = 0 )= 1$   ⇒   $\rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 ) = 200= \rho _{\rm MF}$.

(3)  Es gelten weiter die Einstellungen von  (2)  mit Ausnahme von  $N_0=0.02 $  statt  $N_0=0.01$.  Welche Veränderungen sind erkennbar?

  •  Der einzige Unterschied ist die doppelt so große Rauschvarianz  $\sigma_d^2= 0.01$   ⇒   $\rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 ) = 100= \rho _{\rm MF}$   ⇒   $10 \cdot \lg \rho_{\rm MF} =20$  dB.

(4)  Es gelten weiter die Einstellungen von  (3)  mit Ausnahme von  $T_{\rm D} = 0.1 $  statt  $T_{\rm D, \ opt} = 0$.  Wie wirkt sich dieser nichtoptimale Detektionszeitpunkt aus?

  •  Nun ist der Nutzabtastwert  $d_{\rm S} (T_{\rm D} = 0.1 )= 0.9$  kleiner   ⇒   $\rho_d (T_{\rm D} = 0.1 ) =0.9^2/0.01= 81< \rho _{\rm MF}$.  Es ergibt sich eine Verschlechterung um knapp ein dB.
  •  Für die weiteren Aufgaben wird vom optimalen Detektionszeitpunkt  $T_{\rm D, \ opt}$  ausgegangen, wenn nicht explizit etwas anderes angegeben wird.

(5)  Es gelten wieder die Einstellungen von  (3)  mit Ausnahme einer niedrigeren Impulsantwort  $A_h = 0.8 $  statt  $A_h = 1$.  Interpretieren Sie die Veränderungen.

  •  Es handelt sich auch mit  $A_h \ne A_g$  um ein Matched-Filter, solange  $h(t)$  formgleich mit  $g(t)$  ist   ⇒   $\rho _{\rm MF} = { {2 \cdot E_g } }/{ {N_0 } } =100$   ⇒   $10 \cdot \lg \rho_{\rm MF} =20$  dB.
  •  Die Gleichung  $\rho_d (T_{\rm D}=0) =d_{\rm S}^2 (T_{\rm D}=0)/\sigma_d^2$  führt zum gleichen Ergebnis, da  ${d_{\rm S}}^2 (T_{\rm D})$  und  $\sigma_d^2$  gegenüber  (3)  jeweils um den Faktor  $0.8^2$  vermindert wird.

(6)  Gegenüber  (5)  wird nun die Höhe des Eingangsimpulses  $g(t)$  von  $A_g = 1$  auf  $A_g = 1.25$  erhöht.  Beschreibt hier  $h(t)$  ein Matched-Filter?  Wie groß ist  $\rho_{\rm MF}$?

  •  Auch hier liegt ein Matched-Filter vor, da  $h(t)$  und  $g(t)$  formgleich sind.  Mit  $E_g = 1.25^2$:     $\rho _{\rm MF} = { {2 \cdot 1.25^2 } }/{ 0.02 } =156.25$  ⇒  $10 \cdot \lg \rho_{\rm MF} \approx 21.9$ dB.
  •  Der höhere Wert  $21.9$ dB gegenüber  (5)  lässt sich dadurch erklären, dass bei gleicher Rauschvarianz  $\sigma_d^2= 0.0064$  der Nutzabtastwert wieder  ${d_{\rm S}} (T_{\rm D}) = 1$  ist.

(7)  Wir gehen weiter von der Rechteck–Rechteck–Kombination aus mit  $A_h=A_g=1,\ \Delta t_h=\Delta t_g=1,\ \tau_h=\tau_g=0,\ N_0 =0.02,\ T_{\rm D}=0$. 
            Interpretieren Sie die Ergebnisse nach Variation der äquivalenten Impulsdauer  $\Delta t_h$  von  $h(t)$  im Bereich  $0.6$ ... $1.4$.  Nutzen Sie die Grafikdarstellung über  $\Delta t_h$.

  •  Das Optimum ergibt sich erwartungsgemäß für die äquivalente Impulsdauer  $\Delta t_h=\Delta t_g=1$.  Dann ist  $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 ) =20$ dB  $\big(= 10 \cdot \lg \rho_{\rm MF}\big)$.
  •  Ist  $\Delta t_h<\Delta t_g=1$, so ist das Nutzsignal trapezförmig.  Für  $\Delta t_h=0.6$:   $d_{\rm S} (T_{\rm D}=0)= 0.6$ und  $\sigma_d^2\approx0.006$   ⇒   $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 ) \approx 17.8$ dB.
  •  Auch für  $\Delta t_h>1$  ist das Nutzsignal trapezförmig, aber trotzdem  $d_{\rm S} (T_{\rm D}=0)= 1$.  Die Rauschvarianz  $\sigma_d^2$  nimmt kontinuierlich mit  $\Delta t_h$  zu.
  •  Für  $\Delta t_h=1.4$  ist  $\sigma_d^2=0.0140$   ⇒   $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D, \ opt} = 0 ) \approx 18.5$ dB.  Gegenüber dem Matched–Filter  $(\Delta t_h=1)$  beträgt die Verschlechterung ca.  $1.5$  dB.

(8)  Interpretieren Sie nun die Ergebnisse für verschiedene  $\Delta t_g$  des Eingangsimpulses  $g(t)$  im Bereich  $0.6$ ... $1.4$.  Nutzen Sie die Grafikdarstellung über  $\Delta t_g$.

  •  Beachten Sie:  Die blaue Kurve  $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )$  ist die Differenz aus  $20\cdot \lg \ \big [{K \cdot d_{\rm S}} (T_{\rm D,\ opt}) \big ]$   (violette Kurve)  und  $20\cdot \lg \ \big [K \cdot \sigma_d \big ]$  (grüne Kurve).
  •  Beim betrachteten Parametersatz und  $K=10$  ist der grüne Term  $20\cdot \lg \ \big [K \cdot \sigma_d \big ] = 0$ dB  für alle  $\Delta t_g$   ⇒   die blaue und die violette Kurve sind identisch.
  •  Die blaue Kurve  $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )$  steigt von  $15.6$  dB  $($für  $\Delta t_g = 0.6)$  bis  $20$  dB  $($für  $\Delta t_g = 1)$  kontinuierlich an und bleibt für  $\Delta t_g > 1$  dann konstant.
  •  Die Einstellung  $\Delta t_g = 1.4,\ \Delta t_h = 1$  ergibt aber kein Matched-Filter.  Vielmehr gilt mit  $\Delta t_h = \Delta t_g = 1.4$:    $10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}=10 \cdot \lg \ (2 \cdot E_g/N_0) \approx 21.5$ dB.
  •  Die Grafikdarstellung über  $\Delta t_h$  mit der Grundeinstellung  $\Delta t_g = 1.4,\ \Delta t_h = 1$  zeigt nun einen monotonen Anstieg der blauen Kurve   $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )$.
  •  Für  $\Delta t_h = 0.6$  ergibt sich  $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )\approx 17.8$ dB, für  $\Delta t_h = 1.4$  dagegen  $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt} )\approx 21.5$ dB  $=10 \cdot \lg \ \rho_{\rm MF}$.

(9)  Wir betrachten den Exponentialimpuls  $g(t)$ und den Tiefpass erster Ordnung sowie  $A_h=A_g=1,\ \Delta t_h=\Delta t_g=1,\ \tau_h=\tau_g=0,\ N_0 =0.02,\ T_{\rm D}=1$. 
            Erfüllt diese Einstellung den Matched-Filter-Kriterien?  Begründen Sie Ihre Antworten mit möglichst vielen Argumenten.

  •  Hier gilt  $h(t)=g(t)$.  Bei einer Matched-Filter-Konfiguration müsste  $h(t)={\rm const.} \cdot g(T_{\rm D}-t)$  gelten.
  •  Das Detektionsnutzsignal  $d_{\rm S}(t)$  hat keinen symmetrischen Verlauf um das Maximum. Beim Matched-Filter müsste  $d_{\rm S}(T_{\rm D}-t) = d_{\rm S}(T_{\rm D}+t) $  gelten.
  •  Trotz  $\Delta t_h=\Delta t_g$  ist  $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt}) \approx 14.3$ dB   kleiner als  $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF} = 10 \cdot \lg \ 2 \cdot E_g/N_0 \approx 17$ dB.

(10)  Was ändert sich bei sonst gleichen Einstellungen mit dem „extrem akausalen Filter”?  Erfüllt die Einstellung die Matched-Filter-Kriterien?  Begründung.

  •  Hier gilt nun  $h(t)=g(-t)$  und das Detektionsnutzsignal  $d_{\rm S}(t)$  ist symmetrisch um $t=0$.  Sinnvollerweise sollte hier  $T_{\rm D} = 0 $  gewählt werden.
  •  Damit erhält man für  $10 \cdot \lg \ \rho_d (T_{\rm D,\ opt}) =10 \cdot \lg \ d_{\rm S}^2 (T_{\rm D,\ opt})/\sigma_d^2 = 17$ dB   den gleichen Wert wie für  $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF} = 10 \cdot \lg \ 2 \cdot E_g/N_0 = 17$ dB.
  •  Das Nutzsignal  $d_{\rm S}(t)$  ist formgleich mit der Energie–AKF des Sendeimulses  $g(t)$.  Das Matched-Filter bündelt die Energie um den geeigneten Zeitpunkt  $T_{\rm D,\ opt}$.

(11)  Mit welchem Rechteckimpuls  $g(t)$  erreicht man mit dem entsprechend angepassten Filter das gleiche  $\rho _{\rm MF}=50$  wie in Aufgabe  (10)
            Mit  $A_h=A_g=1,\ \Delta t_h=\Delta t_g=0.5$  oder mit $A_h=A_g=0.5,\ \Delta t_h=\Delta t_g=1$ ?

  •  Aus der Gleichung  $\rho _{\rm MF} = 2 \cdot E_g/N_0$  geht bereits hervor, dass das SNR nur von der Energie  $E_g$  des Eingangsimpulses abhängt und nicht von dessen Form.
  •  Der Exponentialimpuls mit  $A_g=1,\ \Delta t_g=1$  hat die Energie  $E_g=0.5$.  Der Rechteckimpuls mit  $A_g=1,\ \Delta t_g=0.5$  ebenfalls   ⇒   $\rho _{\rm MF}=50$.
  •  Dagegen besitzt der Rechteckimpuls mit  $A_g=0.5,\ \Delta t_g=1$  eine kleinere Energie   ⇒   $E_g=0.25$   ⇒   $\rho _{\rm MF}=25$   ⇒   $10 \cdot \lg \ \rho _{\rm MF} = 14$ dB.

Zur Handhabung des Applets


Bildschirmabzug der englischen Version

    (A)     Auswahl des Eingangsimpulses  $g(t)$:
                  Rechteck | Gauß | Exponential

    (B)   Parameterwahl des Eingangsimpulses:
                  Amplitude  $A_g$,     äquivalente Impulsdauer  $\Delta t_g$,
                  Verschiebung  $\tau_g$

    (C)     Auswahl der Empfangsfilter–Impulsantwort  $h(t)$:
                  Spalt-TP | Gauß-TP | Tiefpass 1. Ordnung | extrem akausal

    (D)     Parameterwahl der Impulsantwort:
                  Amplitude  $A_h$,     äquivalente Impulsdauer  $\Delta t_h$,
                  Verschiebung  $\tau_h$,     Detektionszeitpunkt  $T_{\rm D}$

    (E)     Skizzen von  $g(t)$  $($rot$)$  und  $h(t)$  $($blau$)$

    (F)     Skizze des Faltungsergebnisses  $d_{\rm S}= g(t)\star h(t)$

    (G)     Eingabe der einseitigen Rauschleistungsdichte  $N_0$

    (H)     Auswahl, ob im Bereich  (K)  die Simulationsergebnisse
                  numerisch oder grafisch dargestellt werden sollen

    ( I )     Darstellungsbereich für  $h(t)^2$

    (J)     Darstellungsbereich für  $|H(f)|^2$

    (K)     Bereich für numerische bzw. grafische Ausgabe

    (L)     Bereich für Übungen:  Aufgabenauswahl

    (M)     Bereich für Übungen:  Fragen, Musterlösung

Über die Autoren

Dieses interaktive Berechnungstool wurde am  »Lehrstuhl für Nachrichtentechnik«  der  »Technischen Universität München«  konzipiert und realisiert.

  • Die erste Version wurde 2006 von  »Markus Elsberger«  im Rahmen seiner Diplomarbeit  $($LB$)$ mit  »FlashMX–Actionscript«  erstellt  $($Betreuer:  Günter Söder$)$.


Die Umsetzung dieses Applets auf HTML 5 wurde durch die  »Exzellenzinitiative«  der TU München finanziell unterstützt. Wir bedanken uns.



Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster

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