Aufgaben:Aufgabe 4.2: Kanal–LLR bei AWGN: Unterschied zwischen den Versionen

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K (Textersetzung - „* Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.“ durch „ “)
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Wir betrachten zwei Kanäle '''A''' und '''B''', jeweils mit  
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Wir betrachten zwei Kanäle  $\rm A$  und  $\rm B$ , jeweils mit  
* binärem bipolaren Eingang $x ∈ \{+1, \, -1\}$, und  
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* binärem bipolaren Eingang  $x ∈ \{+1, \, -1\}$, und  
* wertkontinuierlichem Ausgang $y ∈ {\rm \mathcal{R}}$ (reelle Zahl).
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* wertkontinuierlichem Ausgang  $y ∈ {\rm \mathcal{R}}$  (reelle Zahl).
  
  
 
Die Grafik zeigt für beide Kanäle
 
Die Grafik zeigt für beide Kanäle
* als blaue Kurve die Dichtefunktionen $f_{y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=+1}$,
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* als blaue Kurve die Dichtefunktionen  $f_{y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=+1}$,
* als rote Kurve die Dichtefunktionen $f_{y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=-1}$.
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* als rote Kurve die Dichtefunktionen  $f_{y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=-1}$.
  
  
Im [[Kanalcodierung/Soft%E2%80%93in_Soft%E2%80%93out_Decoder#Zuverl.C3.A4ssigkeitsinformation_.E2.80.93_Log_Likelihood_Ratio| Theorieteil]] wurde für diese AWGN&ndash;Konstellation der Kanal&ndash;$L$&ndash;Wert (englisch: <i>Channel Log Likelihood Ratio</i>, oder kurz <i>Channel LLR</i>) wie folgt hergeleitet:
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Im&nbsp; [[Kanalcodierung/Soft%E2%80%93in_Soft%E2%80%93out_Decoder#Zuverl.C3.A4ssigkeitsinformation_.E2.80.93_Log_Likelihood_Ratio| Theorieteil]]&nbsp; wurde für diese AWGN&ndash;Konstellation der Kanal&ndash;$L$&ndash;Wert (englisch:&nbsp; <i>Channel Log Likelihood Ratio</i>, oder kurz&nbsp; <i>Channel LLR</i>&nbsp;) wie folgt hergeleitet:
 
:$$L_{\rm K}(y) = L(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) =  {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=+1) }{{\rm Pr}(y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)}
 
:$$L_{\rm K}(y) = L(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) =  {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=+1) }{{\rm Pr}(y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)}
 
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Wertet man diese Gleichung analytisch aus, so erhält man mit der Proportionalitätskonstanten $K_{\rm L} = 2/\sigma^2$:
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Wertet man diese Gleichung analytisch aus, so erhält man mit der Proportionalitätskonstanten&nbsp; $K_{\rm L} = 2/\sigma^2$:
 
:$$L_{\rm K}(y) =
 
:$$L_{\rm K}(y) =
 
K_{\rm L} \cdot y
 
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* Die Aufgabe gehört zum Kapitel&nbsp; [[Kanalcodierung/Soft%E2%80%93in_Soft%E2%80%93out_Decoder| Soft&ndash;in Soft&ndash;out Decoder]].
* Bezug genommen wird insbesondere auf die Seiten [[Kanalcodierung/Soft–in_Soft–out_Decoder#Zuverl.C3.A4ssigkeitsinformation_.E2.80.93_Log_Likelihood_Ratio| Zuverlässigkeitsinformation &ndash; Log Likelihood Ratio]] sowie  [[Kanalcodierung/Kanalmodelle_und_Entscheiderstrukturen#AWGN.E2.80.93Kanal_bei_bin.C3.A4rem_Eingang|AWGN&ndash;Kanal bei binärem Eingang]].
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* Bezug genommen wird insbesondere auf die Seiten&nbsp; [[Kanalcodierung/Soft–in_Soft–out_Decoder#Zuverl.C3.A4ssigkeitsinformation_.E2.80.93_Log_Likelihood_Ratio| Zuverlässigkeitsinformation &ndash; Log Likelihood Ratio]]&nbsp; sowie&nbsp;   [[Kanalcodierung/Kanalmodelle_und_Entscheiderstrukturen#AWGN.E2.80.93Kanal_bei_bin.C3.A4rem_Eingang|AWGN&ndash;Kanal bei binärem Eingang]].
 
   
 
   
  
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+ Sie beschreiben die Binärübertragung bei Gaußscher Störung.
 
+ Sie beschreiben die Binärübertragung bei Gaußscher Störung.
+ Die Bitfehlerwahrscheinlichkeit ohne Codierung ist ${\rm Q}(1/\sigma)$.
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+ Die Bitfehlerwahrscheinlichkeit ohne Codierung ist&nbsp; ${\rm Q}(1/\sigma)$.
+ Das Kanal&ndash;LLR ist als $L_{\rm K}(y) = K_{\rm L} \cdot y$ darstellbar.
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+ Das Kanal&ndash;LLR ist als&nbsp; $L_{\rm K}(y) = K_{\rm L} \cdot y$&nbsp; darstellbar.
  
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$K_{\rm L} \ = \ ${ 2 3% }  
 
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{Welche Informationen liefern bei <b>Kanal A</b> die Empfangswerte $y_1 = 1, \ y_2 = 0.5$, $y_3 = \, -1.5$ über die gesendeten Binärsymbole $x_1, \ x_2$ bzw. $x_3$?
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{Welche Informationen liefern bei Kanal&nbsp; $\rm A$&nbsp; die Empfangswerte&nbsp; $y_1 = 1, \ y_2 = 0.5$,&nbsp; $y_3 = \, -1.5$&nbsp; über die gesendeten Binärsymbole&nbsp; $x_1, \ x_2$&nbsp; bzw.&nbsp; $x_3$?
 
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+ $y_2 = 0.5$ sagt aus, dass wahrscheinlich $x_2 = +1$ gesendet wurde.
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+ $y_2 = 0.5$&nbsp; sagt aus, dass wahrscheinlich&nbsp; $x_2 = +1$&nbsp; gesendet wurde.
+ $y_3 = \, -1.5$ sagt aus, dass wahrscheinlich $x_3 = \, -1$ gesendet wurde.
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+ $y_3 = \, -1.5$&nbsp; sagt aus, dass wahrscheinlich&nbsp; $x_3 = \, -1$&nbsp; gesendet wurde.
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+ Die Entscheidung&nbsp; &bdquo;$y_1 &#8594; x_1$&rdquo;&nbsp; ist sicherer als&nbsp; &bdquo;$y_2 &#8594; x_2$&rdquo;.
- Die Entscheidung &bdquo;$y_1 &#8594; x_1$&rdquo; ist sicherer als &bdquo;$y_3 &#8594; x_3$&rdquo;.
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- Die Entscheidung&nbsp; &bdquo;$y_1 &#8594; x_1$&rdquo;&nbsp; ist sicherer als&nbsp; &bdquo;$y_3 &#8594; x_3$&rdquo;.
  
{Welche $K_{\rm L}$ kennzeichnet den '''Kanal B'''?
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{Welches&nbsp; $K_{\rm L}$&nbsp; kennzeichnet den Kanal&nbsp; $\rm B$?
 
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$K_{\rm L} \ = \ ${ 8 3% }
 
$K_{\rm L} \ = \ ${ 8 3% }
  
{Welche Informationen liefern bei <b>Kanal B</b> die Empfangswerte $y_1 = 1, \ y_2 = 0.5$, $y_3 = -1.5$ über die gesendeten Binärsymbole $x_1, \ x_2$ bzw. $x_3$?
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{Welche Informationen liefern bei Kanal&nbsp; $\rm B$&nbsp; die Empfangswerte&nbsp; $y_1 = 1, \ y_2 = 0.5$,&nbsp; $y_3 = -1.5$&nbsp; über die gesendeten Binärsymbole&nbsp; $x_1, \ x_2$&nbsp; bzw.&nbsp; $x_3$?
 
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+ Für $x_1, \ x_2, \ x_3$ wird gleich entschieden wie bei '''Kanal A'''.
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+ Für&nbsp; $x_1, \ x_2, \ x_3$&nbsp; wird gleich entschieden wie bei Kanal&nbsp; $\rm A$.
+ Die Schätzung &bdquo;$x_2 = +1$&rdquo; ist viermal sicherer als bei '''Kanal A'''.
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+ Die Schätzung&nbsp; &bdquo;$x_2 = +1$&rdquo;&nbsp; ist viermal sicherer als bei Kanal&nbsp; $\rm A$.
- Die Schätzung &bdquo;$x_3 = \, -1$&rdquo; bei '''Kanal A''' ist zuverlässiger als die Schätzung &bdquo;$x_2 = +1$&rdquo; bei '''Kanal B'''.
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- Die Schätzung&nbsp; &bdquo;$x_3 = \, -1$&rdquo;&nbsp; bei Kanal&nbsp; $\rm A$&nbsp; ist zuverlässiger als die Schätzung&nbsp; &bdquo;$x_2 = +1$&rdquo; bei Kanal&nbsp; $\rm B$.
 
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Version vom 4. Juli 2019, 17:05 Uhr

Bedingte Gaußfunktionen

Wir betrachten zwei Kanäle  $\rm A$  und  $\rm B$ , jeweils mit

  • binärem bipolaren Eingang  $x ∈ \{+1, \, -1\}$, und
  • wertkontinuierlichem Ausgang  $y ∈ {\rm \mathcal{R}}$  (reelle Zahl).


Die Grafik zeigt für beide Kanäle

  • als blaue Kurve die Dichtefunktionen  $f_{y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=+1}$,
  • als rote Kurve die Dichtefunktionen  $f_{y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=-1}$.


Im  Theorieteil  wurde für diese AWGN–Konstellation der Kanal–$L$–Wert (englisch:  Channel Log Likelihood Ratio, oder kurz  Channel LLR ) wie folgt hergeleitet:

$$L_{\rm K}(y) = L(y\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x) = {\rm ln} \hspace{0.15cm} \frac{{\rm Pr}(y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x=+1) }{{\rm Pr}(y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x = -1)} \hspace{0.05cm}.$$

Wertet man diese Gleichung analytisch aus, so erhält man mit der Proportionalitätskonstanten  $K_{\rm L} = 2/\sigma^2$:

$$L_{\rm K}(y) = K_{\rm L} \cdot y \hspace{0.05cm}.$$





Hinweise:



Fragebogen

1

Welche Eigenschaften weisen die in der Grafik dargestellten Kanäle auf?

Sie beschreiben die Binärübertragung bei Gaußscher Störung.
Die Bitfehlerwahrscheinlichkeit ohne Codierung ist  ${\rm Q}(1/\sigma)$.
Das Kanal–LLR ist als  $L_{\rm K}(y) = K_{\rm L} \cdot y$  darstellbar.

2

Welche Konstante $K_{\rm L}$ kennzeichnet den Kanal  $\rm A$?

$K_{\rm L} \ = \ $

3

Welche Informationen liefern bei Kanal  $\rm A$  die Empfangswerte  $y_1 = 1, \ y_2 = 0.5$,  $y_3 = \, -1.5$  über die gesendeten Binärsymbole  $x_1, \ x_2$  bzw.  $x_3$?

$y_1 = 1.0$  sagt aus, dass wahrscheinlich  $x_1 = +1$  gesendet wurde.
$y_2 = 0.5$  sagt aus, dass wahrscheinlich  $x_2 = +1$  gesendet wurde.
$y_3 = \, -1.5$  sagt aus, dass wahrscheinlich  $x_3 = \, -1$  gesendet wurde.
Die Entscheidung  „$y_1 → x_1$”  ist sicherer als  „$y_2 → x_2$”.
Die Entscheidung  „$y_1 → x_1$”  ist sicherer als  „$y_3 → x_3$”.

4

Welches  $K_{\rm L}$  kennzeichnet den Kanal  $\rm B$?

$K_{\rm L} \ = \ $

5

Welche Informationen liefern bei Kanal  $\rm B$  die Empfangswerte  $y_1 = 1, \ y_2 = 0.5$,  $y_3 = -1.5$  über die gesendeten Binärsymbole  $x_1, \ x_2$  bzw.  $x_3$?

Für  $x_1, \ x_2, \ x_3$  wird gleich entschieden wie bei Kanal  $\rm A$.
Die Schätzung  „$x_2 = +1$”  ist viermal sicherer als bei Kanal  $\rm A$.
Die Schätzung  „$x_3 = \, -1$”  bei Kanal  $\rm A$  ist zuverlässiger als die Schätzung  „$x_2 = +1$” bei Kanal  $\rm B$.


Musterlösung

(1)  Alle Lösungsvorschläge sind richtig:

  • Die Übergangsgleichung lautet stets $y = x + n$, wobei $x ∈ \{+1, \, -1\}$ gilt und $n$ eine Gaußsche Zufallsgröße mit Streuung $\sigma$   ⇒   Varianz $\sigma^2$ angibt   ⇒   AWGN–Kanal.
  • Die AWGN–Bitfehlerwahrscheinlichkeit berechnet sich mit der Streuung $\sigma$ zu ${\rm Q}(1/\sigma)$ wobei ${\rm Q}(x)$ die komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion bezeichnet.
  • Für jeden AWGN–Kanal ergibt sich entsprechend dem Theorieteil das Kanal–LLR stets zu $L_{\rm K}(y) = L(y|x) = K_{\rm L} \cdot y$. Die Konstante $K_{\rm L}$ ist für die beiden Kanäle allerdings unterschiedlich.


(2)  Beim AWGN–Kanal gilt $L_{\rm K}(y) = K_{\rm L} \cdot y$ mit der Konstanten $K_{\rm L} = 2/\sigma^2$. Die Streuung $\sigma$ kann aus der Grafik auf der Angabenseite als der Abstand der Wendepunkte innerhalb der Gaußkurven von ihren jeweiligen Mittelpunkten abgelesen werden. Beim Kanal A ergibt sich $\sigma = 1$.

Zum gleichen Ergebnis kommt man durch Auswertung der Gaußfunktion

$$\frac{f_{\rm G}( y = \sigma)}{f_{\rm G}( y = 0)} = {\rm e} ^{ - y^2/(2\sigma^2) } \Bigg |_{\hspace{0.05cm} y \hspace{0.05cm} = \hspace{0.05cm} \sigma} = {\rm e} ^{ -0.5} \approx 0.6065\hspace{0.05cm}.$$

Das bedeutet: Beim Abszissenwert $y = \sigma$ ist die mittelwertfreie Gaußfunktion $f_{\rm G}(y)$ auf $60.65\%$ ihres Maximalwertes abgeklungen. Somit gilt für die Konstante beim Kanal A:   $K_{\rm L} = 2/\sigma^2 \ \underline{= 2}$.


(3)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 bis 4:

  • Wir geben zunächst die jeweiligen $L$–Werte von Kanal A an:
$$L_{\rm K}(y_1 = +1.0) = +2\hspace{0.05cm},\hspace{0.3cm} L_{\rm K}(y_2 = +0.5) = +1\hspace{0.05cm},\hspace{0.3cm} L_{\rm K}(y_3 = -1.5) = -3\hspace{0.05cm}. $$
  • Daraus ergeben sich folgende Konsequenzen:
  • Die Entscheidung für das (wahrscheinlichste) Codebit $x_i$ wird aufgrund des Vorzeichens von $L_{\rm K}(y_i)$ getroffen: $x_1 = +1, \ x_2 = +1, \ x_3 = \, -1$   ⇒   die Lösungsvorschläge 1, 2 und 3 sind richtig.
  • Die Entscheidung „$x_1 = +1$” ist wegen $|L_{\rm K}(y_1)| > |L_{\rm K}(y_3)|$ zuverlässiger als die Entscheidung „$x_2 = +1$”   ⇒   Lösungsvorschlag 4 ist ebenfalls richtig.
  • Die Entscheidung „$x_1 = +1$” ist aber weniger zuverlässig als die Entscheidung „$x_3 = \, –1$”, da $|L_{\rm K}(y_1)|$ kleiner als $|L_{\rm K}(y_3)|$ ist   ⇒   Lösungsvorschlag 5 ist falsch.


Dies kann man auch so interpretieren: Der Quotient zwischen dem roten und dem blauen WDF–Wert ist bei $y_3 = \, -1.5$ größer als der Quotient zwischen dem blauen und dem roten WDF–Wert bei $y_1 = +1$.


(4)  Nach gleichen Überlegungen wie bei der Teilaufgabe (2) ergibt sich für die Streuung von Kanal B:   $\sigma = 1/2 \ \Rightarrow \ K_{\rm L} = 2/\sigma^2 \ \underline{= 8}$.


(5)  Für den Kanal B gilt:   $L_{\rm K}(y_1 = +1.0) = +8, \ L_{\rm K}(y_2 = +0.5) = +4$ und $L_{\rm K}(y_3 = \, -1.5) = \, -12$.

Damit ist offensichtlich, dass die beiden ersten Lösungsvorschläge zutreffen, nicht aber der dritte, weil

$$|L_{\rm K}(y_3 = -1.5, {\rm Kanal\hspace{0.15cm} A)}| = 3 \hspace{0.5cm} <\hspace{0.5cm} |L_{\rm K}(y_2 = 0.5, {\rm Kanal\hspace{0.15cm} B)}| = 4\hspace{0.05cm} . $$