Aufgaben:Aufgabe 2.15: RS-Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei AWGN: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Datei:P_ID2571__KC_A_2_15neu.png|right|frame|Unvollständige Ergebnistabelle]]
 
[[Datei:P_ID2571__KC_A_2_15neu.png|right|frame|Unvollständige Ergebnistabelle]]
Am Beispiel des $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$ mit den Parametern
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Am Beispiel des  $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$  mit den Parametern
* $n = 7$ (Anzahl der Codesymbole),
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* $n = 7$  $($Anzahl der Codesymbole$)$,
* $k =3$ (Anzahl der Informationssymbole),
 
* $t = 2$ (Korrekturfähigkeit)
 
  
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* $k =3$  $($Anzahl der Informationssymbole$)$,
  
soll die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit beim [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete#Blockfehlerwahrscheinlichkeit_f.C3.BCr_RSC_und_BDD|Bounded Distance Decoding]] (BDD) gezeigt werden. Die entsprechende Gleichung lautet:
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* $t = 2$  $($Korrekturfähigkeit$)$
:$${\rm Pr(Blockfehler)}  =$$
+
 
:$$ =
+
 
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soll die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit beim  [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete#Blockfehlerwahrscheinlichkeit_f.C3.BCr_RSC_und_BDD|"Bounded Distance Decoding"]]  $\rm (BDD)$  gezeigt werden.  Die entsprechende Gleichung lautet:
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:$${\rm Pr(Blockfehler)}  = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) =
 
\sum_{f = t + 1}^{n} {n \choose f} \cdot {\varepsilon_{\rm S}}^f \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^{n-f} \hspace{0.05cm}.$$
 
\sum_{f = t + 1}^{n} {n \choose f} \cdot {\varepsilon_{\rm S}}^f \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^{n-f} \hspace{0.05cm}.$$
  
Die Berechnung erfolgt für den [[Kanalcodierung/Klassifizierung_von_Signalen#AWGN.E2.80.93Kanal_bei_bin.C3.A4rem_Eingang|AWGN–Kanal]], der durch den Parameter $E_{\rm B}/N_0$ gekennzeichnet ist. Dieser Quotient lässt sich über die Beziehung
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⇒   Die Berechnung erfolgt für den  [[Kanalcodierung/Klassifizierung_von_Signalen#AWGN.E2.80.93Kanal_bei_bin.C3.A4rem_Eingang|"AWGN–Kanal"]],  der durch den Parameter  $E_{\rm B}/N_0$  gekennzeichnet ist.  
:$$\varepsilon = {\rm Q} \big (\sqrt{\frac{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}{N_0}} \big ) $$
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*Der Quotient  $E_{\rm B}/{N_0}$  lässt sich über die Beziehung  
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:$$\varepsilon = {\rm Q} \big (\sqrt{{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}/{N_0}} \big ) $$  
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:in das  [[Kanalcodierung/Klassifizierung_von_Signalen#Binary_Symmetric_Channel_.E2.80.93_BSC|"BSC–Modell"]]  überführen,  wobei  $R$  die Coderate bezeichnet  $($hier:  $R = 3/7)$  und  ${\rm Q}(x)$  das  [[Stochastische_Signaltheorie/Gaußverteilte_Zufallsgrößen#.C3.9Cberschreitungswahrscheinlichkeit|"komplementäre Gaußsche Fehlerintegral"]]  angibt.
  
in das [[Kanalcodierung/Klassifizierung_von_Signalen#Binary_Symmetric_Channel_.E2.80.93_BSC|BSC–Modell]] übeführen, wobei $R$ die Coderate bezeichnet (hier: $R = 3/7$) und ${\rm Q}(x)$ und [[komplementäre Gaußsche Fehlerintegral]] angibt. Da aber beim betrachteten Code die Symbole aus $\rm GF(2^3)$ entstammen, muss das BSC–Modell mit Parameter $\epsilon$ ebenfalls noch an die Aufgabenstellung adaptiert werden. Für die Verfälschungwahrscheinlichkeit des [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete#Blockfehlerwahrscheinlichkeit_f.C3.BCr_RSC_und_BDD|m–BSC–Modells]] gilt:
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*Da aber beim betrachteten Code die Symbole aus  $\rm GF(2^3)$  entstammen,  muss das BSC–Modell mit Parameter  $\varepsilon$  ebenfalls noch an die Aufgabenstellung adaptiert werden.
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*Für die Verfälschungwahrscheinlichkeit des  [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete#Blockfehlerwahrscheinlichkeit_f.C3.BCr_RSC_und_BDD|"''m''–BSC–Modells"]]  gilt,  wobei hier  $m = 3$  zu setzen ist (drei Bit pro Codesymbol):
 
:$$\varepsilon_{\rm S} = 1 - (1 - \varepsilon)^m  
 
:$$\varepsilon_{\rm S} = 1 - (1 - \varepsilon)^m  
\hspace{0.05cm},$$
+
\hspace{0.05cm}.$$
  
wobei hier $m = 3$ zu setzen ist (3 Bit pro Codesymbol).
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⇒   Für einige  $E_{\rm B}/N_0$–Werte sind die Ergebnisse in obiger Tabelle eingetragen.  Die beiden gelb hinterlegten Zeilen werden hier kurz erläutert:
 +
* Für  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 4 \ \rm dB$  ergibt sich  $\varepsilon \approx {\rm Q}(1.47) \approx 0.071$  und  $\varepsilon_{\rm S} \approx 0.2$.  Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit kann hier am einfachsten über das Komplement berechnet werden:
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:$${\rm Pr(Blockfehler)}  = 1 - \left [ {7 \choose 0} \cdot 0.8^7 + {7 \choose 1} \cdot 0.2 \cdot 0.8^6 + {7 \choose 2} \cdot 0.2^2 \cdot 0.8^5\right ]
 +
\approx 0.148  \hspace{0.05cm}.$$
  
Für einige $E_{\rm B}/N_0$–Werte sind alle Ergebnisse bereits in obiger Tabelle eingetragen. Die gelb hinterlegten Zeilen werden hier kurz erläutert.
+
* Für  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 12 \ \rm dB$  erhält man  $\varepsilon \approx 1.2 \cdot 10^{-4}$  und  $\varepsilon_{\rm S} \approx 3.5 \cdot 10^{-4}$.  Mit dieser sehr kleinen Verfälschungswahrscheinlichkeit dominiert der  $f = 3$–Term, und man erhält:
* Für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 4 \ \rm dB$ ergibt sich $\epsilon \approx {\rm Q}(1.47) \approx 0.071$ und $\epsilon_{\rm S} \approx 0.2$. Der einfachste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über das Kompliment:
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)}  = 1 - \big [ {7 \choose 0} \cdot 0.8^7 + {7 \choose 1} \cdot 0.2 \cdot 0.8^6 + {7 \choose 2} \cdot 0.2^2 \cdot 0.8^5\big ]
 
\approx 0.148  \hspace{0.05cm}.$$
 
* Für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 12 \ \rm dB$ erhält man $\epsilon \approx 1.2 \cdot 10^{-4}$ und $\epsilon_{\rm S} \approx 3.5 \cdot 10^{-4}$. Mit dieser sehr kleinen Verfälschungswahrscheinlichkeit dominiert der $f = 3$–Term und man erhält
 
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)}  \approx  {7 \choose 3} \cdot (3.5 \cdot 10^{-4})^3 \cdot (1- 3.5 \cdot 10^{-4})^4  
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)}  \approx  {7 \choose 3} \cdot (3.5 \cdot 10^{-4})^3 \cdot (1- 3.5 \cdot 10^{-4})^4  
 
\approx 1.63 \cdot 10^{-9}  \hspace{0.05cm}.$$
 
\approx 1.63 \cdot 10^{-9}  \hspace{0.05cm}.$$
  
In dieser Aufgabe sollen Sie für die rot hinterlegten Zeilen $(10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 5 \ \rm dB, \ 8 \ dB$ und $10 \ \rm dB)$ die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten berechnen.
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⇒   Sie sollen für die rot hinterlegten Zeilen   $(10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 5 \ \rm dB, \ 8 \ dB$,   $10 \ \rm dB)$   die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten berechnen.
 +
:*Die blau hinterlegten Zeilen zeigen einige Ergebnisse der  [[Aufgaben:Aufgabe_2.15Z:_Nochmals_RS-Blockfehlerwahrscheinlichkeit|"Aufgabe 2.15Z"]].  Dort wird  ${\rm Pr}(\underline{v} ≠ \underline{u})$  für  $\varepsilon_{\rm S} = 10\%,  \ 1\%$  $0.1\%$  berechnet.
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:*In den Teilaufgaben  '''(4)'''  und  '''(5)'''  sollen Sie den Zusammenhang zwischen den Größen   $\varepsilon_{\rm S}$   und  $E_{\rm B}/N_0$  herstellen und somit die obige Tabelle vervollständigen.
 +
 
  
Die blau hinterlegten Zeilen zeigen einige Ergebnisse der [[Aufgaben:2.15Z_Nochmals_Pr(%CF%85_%E2%89%A0_u)_f%C3%BCr_BDD|Zusatzaufgabe Z2.15]]. Dort wird ${\rm Pr}(\underline{\upsilon} ≠ \underline{u})$ für $\epsilon_{\rm S} = 10\%, \ 1\%$ und $0.1\%$ berechnet. In den Teilaufgaben (4) und (5) sollen Sie den Zusammenhang zwischen dieser Größe $\epsilon_{\rm S}$ und dem AWGN–Parameter $E_{\rm B}/N_0$ herstellen und somit die obige Tabelle vervollständigen.
 
  
''Hinweise:''
+
 
* Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete| Fehlerwahrscheinlichkeit und Anwendungsgebiete]].
+
 
* Wir weisen Sie auf folgende Interaktionsmodule hin:
+
<u>Hinweise:</u>
# [[Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]
+
* Die Aufgabe gehört zum Kapitel&nbsp; [[Kanalcodierung/Fehlerwahrscheinlichkeit_und_Anwendungsgebiete| "Fehlerwahrscheinlichkeit und Anwendungsgebiete"]].
# [[Wahrscheinlichkeiten der Binomialverteilung]]
+
 
* Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
+
* Wir verweisen Sie hier auf die beiden  interaktiven HTML5/JavaScript&ndash; Applets&nbsp;
 +
:*[[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen|"Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen"]]&nbsp; und&nbsp;
 +
:*[[Applets:Binomial-_und_Poissonverteilung_(Applet)|"Binomial- und Poissonverteilung"]].
  
  
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===Fragebogen===
 
===Fragebogen===
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 5 \ \rm dB$?
+
{Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für&nbsp;  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \hspace{0.15cm}\underline{= 5 \ \rm dB}$?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$E_{\rm B}/N_0 = 5 \ \rm dB \text{:} \hspace{0.2cm} Pr(Blockfehler) \ = \ ${ 6.66 3% } $\ \cdot 10^{-2}$
+
${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ ${ 6.66 3% } $\ \cdot 10^{-2}$
  
{Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 8 \ \rm dB$?
+
{Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für&nbsp; $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \hspace{0.15cm}\underline{= 8 \ \rm dB}$?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$E_{\rm B}/N_0 = 8 \ \rm dB \text{:} \hspace{0.2cm} Pr(Blockfehler) \ = \ ${ 8.63 3% } $\ \cdot 10^{-4}$
+
${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ ${ 8.63 3% } $\ \cdot 10^{-4}$
  
{Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 10 \ \rm dB$?
+
{Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für&nbsp; $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.15cm}\underline{ = 10 \ \rm dB}$?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$E_{\rm B}/N_0 = 10 \ \rm dB \text{:} \hspace{0.2cm} Pr(Blockfehler) \ = \ ${ 4.3 3% } $\ \cdot 10^{-6}$
+
${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ ${ 4.3 3% } $\ \cdot 10^{-6}$
  
{Wie hängt $\epsilon_{\rm S} = 0.1$ mit $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}$ zusammen? ''Hinweis:'' Verwenden Sie das angegebene Flash&ndash;Modul zur Berechnung von ${\rm Q}(x)$.
+
{Wie hängen&nbsp; $\varepsilon_{\rm S} = 0.1$&nbsp; mit&nbsp; $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}$&nbsp; zusammen? &nbsp; <u>Hinweis:</u> &nbsp;Verwenden Sie das angegebene Applet zur Berechnung von&nbsp; ${\rm Q}(x)$.
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$\epsilon_{\rm S} = 0.1 \text{:} \hspace{0.2cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ ${ 5.87 3% } $\ \rm dB$
+
$\varepsilon_{\rm S} = 10^{-1} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ ${ 5.87 3% } $\ \rm dB$
  
{Ermitteln Sie auch die $E_{\rm B}/N_0$&ndash;Werte (in $\rm dB$) für $\epsilon_{\rm S} = 0.01$ und $\epsilon_{\rm S} = 0.001$ und vervollständigen Sie die Tabelle.
+
{Ermitteln Sie auch die&nbsp; $E_{\rm B}/N_0$&ndash;Werte&nbsp; $($in&nbsp; $\rm dB)$&nbsp; für&nbsp; $\varepsilon_{\rm S} = 0.01$&nbsp; und&nbsp; $\varepsilon_{\rm S} = 0.001$. Vervollständigen Sie die Tabelle.
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$\epsilon_{\rm S} = 0.01 \text{:} \hspace{0.2cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ ${ 9.32 3% } $\ \rm dB$
+
$\varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $ { 9.32 3% } $\ \rm dB$
$\epsilon_{\rm S} = 0.001 \text{:} \hspace{0.2cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ ${ 11.3 3% } $\ \rm dB$
+
$\varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $ { 11.3 3% } $\ \rm dB$
 
</quiz>
 
</quiz>
  
 
===Musterlösung===
 
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Aus der Tabelle auf der Angabenseite kann der BSC&ndash;Parameter $\epsilon = 0.0505$ abgelesen werden. Damit erhält man für die Symbolverfälschungswahrscheinlichkeit $\epsilon_{\rm S}$ mit $m = 3$:
+
'''(1)'''&nbsp; Aus der Tabelle auf der Angabenseite kann der BSC&ndash;Parameter&nbsp; $\varepsilon = 0.0505$&nbsp; abgelesen werden.  
 +
*Damit erhält man für die Symbolverfälschungswahrscheinlichkeit&nbsp; $\varepsilon_{\rm S}$&nbsp; mit&nbsp; $m = 3$:
 
:$$1 - \varepsilon_{\rm S} = (1 - 0.0505)^3 \approx 0.856  
 
:$$1 - \varepsilon_{\rm S} = (1 - 0.0505)^3 \approx 0.856  
 
\hspace{0.3cm}\Rightarrow  \hspace{0.3cm}
 
\hspace{0.3cm}\Rightarrow  \hspace{0.3cm}
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\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
  
Der schnellste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über die Formel  
+
*Der schnellste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über die Formel  
:$${\rm Pr(Blockfehler)}  \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr}(f=0) -  {\rm Pr}(f=1) - {\rm Pr}(f=2) =$$
+
:$${\rm Pr(Blockfehler)}  \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr}(f=0) -  {\rm Pr}(f=1) - {\rm Pr}(f=2) = 1 - 1 \cdot 0.856^7 -  
:$$\hspace{2.875cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - 1 \cdot 0.856^7 -  
+
7 \cdot 0.144^1 \cdot 0.856^6 -  21 \cdot 0.144^2 \cdot 0.856^5$$
7 \cdot 0.144^1 \cdot 0.856^6 -  21 \cdot 0.144^2 \cdot 0.856^5 =$$
+
:$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)}  \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) =1 - 0.3368 - 0.3965 - 0.2001 \hspace{0.15cm} \underline{=0.0666}  
:$$\hspace{2.875cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - 0.3368 - 0.3965 - 0.2001 \hspace{0.15cm} \underline{=0.0666}  
 
 
\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
  
  
'''(2)'''&nbsp; Nach gleichem Rechengang wie in Teilaufgabe (1) ergibt sich mit $\epsilon_{\rm S} \approx 0.03 \ \Rightarrow \ 1 - \epsilon_{\rm S} = 0.97$:
+
'''(2)'''&nbsp; Nach gleichem Rechengang wie in Teilaufgabe&nbsp; '''(1)'''&nbsp; ergibt sich mit&nbsp; $\varepsilon_{\rm S} \approx 0.03 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.97$:
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)}   
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)}   
\hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - 1 \cdot 0.97^7 -  
+
\hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 1 \cdot 0.97^7 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm}
7 \cdot 0.03^1 \cdot 0.97^6 -  21 \cdot 0.03^2 \cdot 0.97^5 =$$
+
7 \cdot 0.03^1 \cdot 0.97^6 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 21 \cdot 0.03^2 \cdot 0.97^5 =1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.8080 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.1749\hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.0162= 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.9991  = 9 \cdot 10^{-4}  
:$$\hspace{2.875cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - 0.8080 - 0.1749 - 0.0162= 1 - 0.9991  = 9 \cdot 10^{-4}  
 
 
\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
  
Man sieht, dass hier die Differenz zwischen zwei fast gleich großen Zahlen gebildet werden muss, so dass das Ergebnis mit einem Fehler behaftet sein könnte. Deshalb berechnen wir noch folgende Größen:
+
*Man sieht,&nbsp; dass hier die Differenz zwischen zwei fast gleich großen Zahlen gebildet werden muss,&nbsp; so dass das Ergebnis mit einem Fehler behaftet sein könnte.
 +
 +
*Deshalb berechnen wir noch folgende Größen:
 
:$${\rm Pr}(f=3) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}  
 
:$${\rm Pr}(f=3) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}  
 
{7 \choose 3} \cdot \varepsilon_{\rm S}^3 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^4 = 35 \cdot 0.03^3 \cdot 0.97^4 = 8.366 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$
 
{7 \choose 3} \cdot \varepsilon_{\rm S}^3 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^4 = 35 \cdot 0.03^3 \cdot 0.97^4 = 8.366 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$
Zeile 99: Zeile 110:
 
:$${\rm Pr}(f=5) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}  
 
:$${\rm Pr}(f=5) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm}  
 
{7 \choose 5} \cdot \varepsilon_{\rm S}^5 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^2 = 21 \cdot 0.03^5 \cdot 0.97^2 = 0.005 \cdot 10^{-4}$$
 
{7 \choose 5} \cdot \varepsilon_{\rm S}^5 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^2 = 21 \cdot 0.03^5 \cdot 0.97^2 = 0.005 \cdot 10^{-4}$$
:$$\Rightarrow  \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)}  \approx {\rm Pr}(f=3) +  {\rm Pr}(f=4) + {\rm Pr}(f=5)  \hspace{0.15cm} \underline{=8.63 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm}.$$
+
:$$\Rightarrow  \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u})   \approx {\rm Pr}(f=3) +  {\rm Pr}(f=4) + {\rm Pr}(f=5)  \hspace{0.15cm} \underline{=8.63 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm}.$$
 +
 
 +
*Auf die Terme für&nbsp; $f = 6$&nbsp; und&nbsp; $f = 7$&nbsp; kann hier verzichtet werden.&nbsp; Sie liefern keinen relevanten Beitrag.
  
Auf die Terme für $f = 6$ und $f = 7$ kann hier verzichtet werden. Sie liefern keinen relevanten Beitrag.
 
  
  
'''(3)'''&nbsp; Hier ist bereits $\epsilon_{\rm S} = 0.005 \ \Rightarrow \ 1 - \epsilon_{\rm S} = 0.995$ in der Tabelle vorgegeben. Der (weitaus) dominierende Term bei der Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist ${\rm Pr}(f = 3)$:
+
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)} \approx {\rm Pr}(f=3) = {7 \choose 3} \cdot 0.005^3 \cdot 0.995^4  
+
'''(3)'''&nbsp; Hier ist bereits&nbsp; $\varepsilon_{\rm S} = 0.005 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.995$&nbsp; in der Tabelle vorgegeben.  
 +
*Der&nbsp; (weitaus)&nbsp; dominierende Term bei der Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist&nbsp; ${\rm Pr}(f = 3)$:
 +
:$${\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u})  \approx {\rm Pr}(f=3) = {7 \choose 3} \cdot 0.005^3 \cdot 0.995^4  
 
\hspace{0.15cm} \underline{\approx 4.3 \cdot 10^{-6}} \hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.15cm} \underline{\approx 4.3 \cdot 10^{-6}} \hspace{0.05cm}.$$
  
  
'''(4)'''&nbsp; Für den BSC&ndash;Parameter $\epsilon$ gilt mit $\epsilon_{\rm S} = 0.1$:
+
'''(4)'''&nbsp; Für den BSC&ndash;Parameter&nbsp; $\varepsilon$&nbsp; gilt mit&nbsp; $\varepsilon_{\rm S} = 0.1$:
 
:$$\varepsilon = 1 -(1 - \varepsilon_{\rm S})^{1/3} = 1 - 0.9^{1/3} \approx 0.0345  
 
:$$\varepsilon = 1 -(1 - \varepsilon_{\rm S})^{1/3} = 1 - 0.9^{1/3} \approx 0.0345  
 
\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
  
Der Zusammenhang zwischen $\epsilon$ und $E_{\rm B}/N_0$ lautet:
+
*Der Zusammenhang zwischen&nbsp; $\varepsilon$&nbsp; und&nbsp; $E_{\rm B}/N_0$&nbsp; lautet:
 
:$$\varepsilon = {\rm Q}(x)\hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} x = \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.05cm}.$$
 
:$$\varepsilon = {\rm Q}(x)\hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} x = \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.05cm}.$$
  
Die Inverse $x = {\rm Q}^{-1}(0.0345)$ ergibt sich mit dem Programm [[Gaußsche Fehlerfunktionen]] zu $x = 1.82$. Damit erhält man weiter:
+
*Die Inverse&nbsp; $x = {\rm Q}^{-1}(0.0345)$&nbsp; ergibt sich mit dem Applet&nbsp;  [[Applets:QFunction|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]]&nbsp;  zu&nbsp; $x = 1.82$.&nbsp; Damit erhält man weiter:
 
:$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{1.82^2}{2R \cdot 3/7} \approx 3.864  
 
:$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{1.82^2}{2R \cdot 3/7} \approx 3.864  
 
\hspace{0.3cm}  \Rightarrow  \hspace{0.3cm}
 
\hspace{0.3cm}  \Rightarrow  \hspace{0.3cm}
Zeile 124: Zeile 138:
  
 
'''(5)'''&nbsp; Nach gleicher Rechnung erhält man
 
'''(5)'''&nbsp; Nach gleicher Rechnung erhält man
* für $\epsilon_{\rm S} = 10^{-2} \ \Rightarrow \ \epsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-2} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\epsilon) = 2.71$
+
* für $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-2} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 2.71$
 
:$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{2.71^2}{2R \cdot 3/7} \approx 8.568  
 
:$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{2.71^2}{2R \cdot 3/7} \approx 8.568  
 
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* für $\epsilon_{\rm S} = 10^{-3} \ \Rightarrow \ \epsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-3} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\epsilon) = 3.4$:
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* für $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-3} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 3.4$:
 
:$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{3.4^2}{2R \cdot 3/7} \approx 13.487  
 
:$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{3.4^2}{2R \cdot 3/7} \approx 13.487  
 
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[[Datei:P_ID2572__KC_A_2_15e_neu.png|center|frame|Ergebnisse zur $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$–Decodierung]]
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Die Grafik zeigt
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*den Verlauf der Blockfehlerwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von&nbsp; $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}$
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*sowie die vollständig ausgefüllte Ergebnistabelle.
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Die Grafik zeigt den Verlauf der Blockfehlerwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}$ sowie die vollständig ausgefüllte Ergebnistabelle. Man erkennt das deutlich ungünstigere (asymptotische) Verhalten dieses kurzen (grünen) Codes $\rm RSC \, (7, \, 5, \, 3)_8$ gegenüber dem (roten) Vergleichscode $\rm RSC \, (255, \, 223, \, 33)_8$.
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Man erkennt das deutlich ungünstigere&nbsp; (asymptotische)&nbsp; Verhalten dieses&nbsp; (grünen)&nbsp; Codes&nbsp; $\rm RSC \, (7, \, 5, \, 3)_8$&nbsp; gegenüber dem&nbsp; (roten)&nbsp; Vergleichscode&nbsp; $\rm RSC \, (255, \, 223, \, 33)_8$:
  
Für Abszissenwerte kleiner als $10 \ \rm dB$ ergibt sich sogar ein schlechteres Ergebnis als ohne Codierung. Deshalb soll hier nochmals darauf hingewiesen werden, dass dieser $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$ wenig praktische Bedeutung hat. Er wurde für diese Aufgabe nur deshalb ausgewählt, um mit vertretbarem Aufwand die Berechnung der BDD&ndash;Blockfehlerwahrscheinlichkeit demonstrieren zu können.
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# Für Abszissenwerte kleiner als&nbsp; $10 \ \rm dB$&nbsp; ergibt sich sogar ein schlechteres Ergebnis als ohne Codierung.  
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# Deshalb soll hier nochmals darauf hingewiesen werden,&nbsp; dass dieser $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$&nbsp; wenig praktische Bedeutung hat.  
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# Er wurde für diese Aufgabe nur deshalb ausgewählt,&nbsp; um mit vertretbarem Aufwand die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei&nbsp; "Bounded Distance Decoding"&nbsp; $\rm (BDD)$&nbsp; demonstrieren zu können.
 
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[[Category:Aufgaben zu  Kanalcodierung|^2.6 RSC&ndash;Fehlerwahrscheinlichkeit^]]
 
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Aktuelle Version vom 1. November 2022, 18:15 Uhr

Unvollständige Ergebnistabelle

Am Beispiel des  $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$  mit den Parametern

  • $n = 7$  $($Anzahl der Codesymbole$)$,
  • $k =3$  $($Anzahl der Informationssymbole$)$,
  • $t = 2$  $($Korrekturfähigkeit$)$


soll die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit beim  "Bounded Distance Decoding"  $\rm (BDD)$  gezeigt werden.  Die entsprechende Gleichung lautet:

$${\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) = \sum_{f = t + 1}^{n} {n \choose f} \cdot {\varepsilon_{\rm S}}^f \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^{n-f} \hspace{0.05cm}.$$

⇒   Die Berechnung erfolgt für den  "AWGN–Kanal",  der durch den Parameter  $E_{\rm B}/N_0$  gekennzeichnet ist.

  • Der Quotient  $E_{\rm B}/{N_0}$  lässt sich über die Beziehung
$$\varepsilon = {\rm Q} \big (\sqrt{{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}}/{N_0}} \big ) $$
in das  "BSC–Modell"  überführen,  wobei  $R$  die Coderate bezeichnet  $($hier:  $R = 3/7)$  und  ${\rm Q}(x)$  das  "komplementäre Gaußsche Fehlerintegral"  angibt.
  • Da aber beim betrachteten Code die Symbole aus  $\rm GF(2^3)$  entstammen,  muss das BSC–Modell mit Parameter  $\varepsilon$  ebenfalls noch an die Aufgabenstellung adaptiert werden.
  • Für die Verfälschungwahrscheinlichkeit des  "m–BSC–Modells"  gilt,  wobei hier  $m = 3$  zu setzen ist (drei Bit pro Codesymbol):
$$\varepsilon_{\rm S} = 1 - (1 - \varepsilon)^m \hspace{0.05cm}.$$

⇒   Für einige  $E_{\rm B}/N_0$–Werte sind die Ergebnisse in obiger Tabelle eingetragen.  Die beiden gelb hinterlegten Zeilen werden hier kurz erläutert:

  • Für  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 4 \ \rm dB$  ergibt sich  $\varepsilon \approx {\rm Q}(1.47) \approx 0.071$  und  $\varepsilon_{\rm S} \approx 0.2$.  Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit kann hier am einfachsten über das Komplement berechnet werden:
$${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - \left [ {7 \choose 0} \cdot 0.8^7 + {7 \choose 1} \cdot 0.2 \cdot 0.8^6 + {7 \choose 2} \cdot 0.2^2 \cdot 0.8^5\right ] \approx 0.148 \hspace{0.05cm}.$$
  • Für  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 12 \ \rm dB$  erhält man  $\varepsilon \approx 1.2 \cdot 10^{-4}$  und  $\varepsilon_{\rm S} \approx 3.5 \cdot 10^{-4}$.  Mit dieser sehr kleinen Verfälschungswahrscheinlichkeit dominiert der  $f = 3$–Term, und man erhält:
$${\rm Pr(Blockfehler)} \approx {7 \choose 3} \cdot (3.5 \cdot 10^{-4})^3 \cdot (1- 3.5 \cdot 10^{-4})^4 \approx 1.63 \cdot 10^{-9} \hspace{0.05cm}.$$

⇒   Sie sollen für die rot hinterlegten Zeilen   $(10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} = 5 \ \rm dB, \ 8 \ dB$,  $10 \ \rm dB)$   die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten berechnen.

  • Die blau hinterlegten Zeilen zeigen einige Ergebnisse der  "Aufgabe 2.15Z".  Dort wird  ${\rm Pr}(\underline{v} ≠ \underline{u})$  für  $\varepsilon_{\rm S} = 10\%,  \ 1\%$  $0.1\%$  berechnet.
  • In den Teilaufgaben  (4)  und  (5)  sollen Sie den Zusammenhang zwischen den Größen   $\varepsilon_{\rm S}$   und  $E_{\rm B}/N_0$  herstellen und somit die obige Tabelle vervollständigen.



Hinweise:

  • Wir verweisen Sie hier auf die beiden interaktiven HTML5/JavaScript– Applets 



Fragebogen

1

Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \hspace{0.15cm}\underline{= 5 \ \rm dB}$?

${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $

$\ \cdot 10^{-2}$

2

Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \hspace{0.15cm}\underline{= 8 \ \rm dB}$?

${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $

$\ \cdot 10^{-4}$

3

Wie groß ist die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.15cm}\underline{ = 10 \ \rm dB}$?

${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $

$\ \cdot 10^{-6}$

4

Wie hängen  $\varepsilon_{\rm S} = 0.1$  mit  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}$  zusammen?   Hinweis:  Verwenden Sie das angegebene Applet zur Berechnung von  ${\rm Q}(x)$.

$\varepsilon_{\rm S} = 10^{-1} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $

$\ \rm dB$

5

Ermitteln Sie auch die  $E_{\rm B}/N_0$–Werte  $($in  $\rm dB)$  für  $\varepsilon_{\rm S} = 0.01$  und  $\varepsilon_{\rm S} = 0.001$. Vervollständigen Sie die Tabelle.

$\varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $

$\ \rm dB$
$\varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \text{:} \hspace{0.4cm} 10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0} \ = \ $

$\ \rm dB$


Musterlösung

(1)  Aus der Tabelle auf der Angabenseite kann der BSC–Parameter  $\varepsilon = 0.0505$  abgelesen werden.

  • Damit erhält man für die Symbolverfälschungswahrscheinlichkeit  $\varepsilon_{\rm S}$  mit  $m = 3$:
$$1 - \varepsilon_{\rm S} = (1 - 0.0505)^3 \approx 0.856 \hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} \varepsilon_{\rm S} \approx 0.144 \hspace{0.05cm}.$$
  • Der schnellste Weg zur Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit führt hier über die Formel
$${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 - {\rm Pr}(f=0) - {\rm Pr}(f=1) - {\rm Pr}(f=2) = 1 - 1 \cdot 0.856^7 - 7 \cdot 0.144^1 \cdot 0.856^6 - 21 \cdot 0.144^2 \cdot 0.856^5$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) =1 - 0.3368 - 0.3965 - 0.2001 \hspace{0.15cm} \underline{=0.0666} \hspace{0.05cm}.$$


(2)  Nach gleichem Rechengang wie in Teilaufgabe  (1)  ergibt sich mit  $\varepsilon_{\rm S} \approx 0.03 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.97$:

$${\rm Pr(Blockfehler)} \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 1 \cdot 0.97^7 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 7 \cdot 0.03^1 \cdot 0.97^6 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 21 \cdot 0.03^2 \cdot 0.97^5 =1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.8080 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.1749\hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.0162= 1 \hspace{-0.05cm}-\hspace{-0.05cm} 0.9991 = 9 \cdot 10^{-4} \hspace{0.05cm}.$$
  • Man sieht,  dass hier die Differenz zwischen zwei fast gleich großen Zahlen gebildet werden muss,  so dass das Ergebnis mit einem Fehler behaftet sein könnte.
  • Deshalb berechnen wir noch folgende Größen:
$${\rm Pr}(f=3) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 3} \cdot \varepsilon_{\rm S}^3 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^4 = 35 \cdot 0.03^3 \cdot 0.97^4 = 8.366 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$
$${\rm Pr}(f=4) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 4} \cdot \varepsilon_{\rm S}^4 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^3 = 35 \cdot 0.03^4 \cdot 0.97^3 = 0.259 \cdot 10^{-4}\hspace{0.05cm},$$
$${\rm Pr}(f=5) \hspace{-0.15cm} \ = \ \hspace{-0.15cm} {7 \choose 5} \cdot \varepsilon_{\rm S}^5 \cdot (1 - \varepsilon_{\rm S})^2 = 21 \cdot 0.03^5 \cdot 0.97^2 = 0.005 \cdot 10^{-4}$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) + {\rm Pr}(f=4) + {\rm Pr}(f=5) \hspace{0.15cm} \underline{=8.63 \cdot 10^{-4}} \hspace{0.05cm}.$$
  • Auf die Terme für  $f = 6$  und  $f = 7$  kann hier verzichtet werden.  Sie liefern keinen relevanten Beitrag.



(3)  Hier ist bereits  $\varepsilon_{\rm S} = 0.005 \ \Rightarrow \ 1 - \varepsilon_{\rm S} = 0.995$  in der Tabelle vorgegeben.

  • Der  (weitaus)  dominierende Term bei der Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit ist  ${\rm Pr}(f = 3)$:
$${\rm Pr(Blockfehler)} = {\rm Pr}(\underline{v} \ne \underline{u}) \approx {\rm Pr}(f=3) = {7 \choose 3} \cdot 0.005^3 \cdot 0.995^4 \hspace{0.15cm} \underline{\approx 4.3 \cdot 10^{-6}} \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Für den BSC–Parameter  $\varepsilon$  gilt mit  $\varepsilon_{\rm S} = 0.1$:

$$\varepsilon = 1 -(1 - \varepsilon_{\rm S})^{1/3} = 1 - 0.9^{1/3} \approx 0.0345 \hspace{0.05cm}.$$
  • Der Zusammenhang zwischen  $\varepsilon$  und  $E_{\rm B}/N_0$  lautet:
$$\varepsilon = {\rm Q}(x)\hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} x = \sqrt{2 \cdot R \cdot E_{\rm B}/N_0}\hspace{0.05cm}.$$
$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{1.82^2}{2R \cdot 3/7} \approx 3.864 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 5.87 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}. $$


(5)  Nach gleicher Rechnung erhält man

  • für $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-2} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-2} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 2.71$
$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{2.71^2}{2R \cdot 3/7} \approx 8.568 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 9.32 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}, $$
  • für $\varepsilon_{\rm S} = 10^{-3} \ \Rightarrow \ \varepsilon \approx 0.33 \cdot 10^{-3} \ \Rightarrow \ x = {\rm Q}^{-1}(\varepsilon) = 3.4$:
$$E_{\rm B}/N_0 = \frac{x^2}{2R} = \frac{3.4^2}{2R \cdot 3/7} \approx 13.487 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 10 \cdot {\rm lg}\hspace{0.15cm}(E_{\rm B}/N_0) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 11.3 \,\, {\rm dB}} \hspace{0.05cm}. $$
Ergebnisse zur $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$–Decodierung

Die Grafik zeigt

  • den Verlauf der Blockfehlerwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von  $10 \cdot \lg {E_{\rm B}/N_0}$
  • sowie die vollständig ausgefüllte Ergebnistabelle.


Man erkennt das deutlich ungünstigere  (asymptotische)  Verhalten dieses  (grünen)  Codes  $\rm RSC \, (7, \, 5, \, 3)_8$  gegenüber dem  (roten)  Vergleichscode  $\rm RSC \, (255, \, 223, \, 33)_8$:

  1. Für Abszissenwerte kleiner als  $10 \ \rm dB$  ergibt sich sogar ein schlechteres Ergebnis als ohne Codierung.
  2. Deshalb soll hier nochmals darauf hingewiesen werden,  dass dieser $\rm RSC \, (7, \, 3, \, 5)_8$  wenig praktische Bedeutung hat.
  3. Er wurde für diese Aufgabe nur deshalb ausgewählt,  um mit vertretbarem Aufwand die Berechnung der Blockfehlerwahrscheinlichkeit bei  "Bounded Distance Decoding"  $\rm (BDD)$  demonstrieren zu können.