Aufgaben:Exercise 3.10Z: Maximum Likelihood Decoding of Convolutional Codes: Difference between revisions

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Der Viterbi–Algorithmus stellt die bekannteste Realisierungsform für die Maximum–Likelihood–Decodierung eines Faltungscodes dar.
Der Viterbi–Algorithmus stellt die bekannteste Realisierungsform für die Maximum–Likelihood–Decodierung eines Faltungscodes dar. Wir gehen hier von folgendem Modell aus:
* Die Informationssequenz $\underline{u}$ wird durch einen Faltungscode in die Codesequenz $\underline{x}$ umgesetzt. Es gelte $u_i ∈ \{0, \, 1\}$. Dagegen werden die Codesymbole bipolar dargestellt: $x_i ∈ \{–1, \, +1\}$.
* Der Kanal sei durch das [[BSC–Modell]] gegeben  ⇒  $y_i ∈ \{–1, \, +1\}$ oder es wird der [[AWGN–Kanal]] vorausgesetzt  ⇒  reellwertige $y_i$.
* Bei gegebener Empfangssequenz $\underline{y}$ entscheidet sich der Viterbi–Algorithmus für die Codesequenz $\underline{z}$ entsprechend
:$$\underline{z} = {\rm arg} \max_{\underline{x}_{\hspace{0.03cm}i} \hspace{0.03cm} \in \hspace{0.05cm} \mathcal{C}} \hspace{0.1cm} {\rm Pr}( \underline{x}_{\hspace{0.03cm}i} |\hspace{0.05cm} \underline{y} ) \hspace{0.05cm}.$$
 
 
Dies entspricht dem [[Maximum–a–posteriori]] (MAP)–Kriterium. Sind die Informationssequenzen $\underline{u}$ gleichwahrscheinlich, so geht dieses in das etwas einfachere [[Maximum–Likelihood–Kriterium]] über:
:$$\underline{z} = {\rm arg} \max_{\underline{x}_{\hspace{0.03cm}i} \hspace{0.05cm} \in \hspace{0.05cm} \mathcal{C}} \hspace{0.1cm} {\rm Pr}( \underline{y}  \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} \underline{x}_{\hspace{0.03cm}i} ) \hspace{0.05cm}.$$
 
Als weiteres Ergebnis gibt der Viterbi–Algorithmus zusätzlich die Sequenz $\upsilon$ als Schätzung für die Informationssequenz $\underline{u}$ aus.
 
In dieser Aufgabe soll der Zusammenhang zwischen der [[Hamming–Distanz]] $d_{\rm H}(\underline{x}, \, \underline{y})$ sowie die [[Euklidischen Distanz]]
:$$d_{\rm E}(\underline{x}  \hspace{0.05cm}, \hspace{0.1cm}\underline{y}) =
\sqrt{\sum_{i=1}^{L} \hspace{0.2cm}(x_i - y_i)^2}\hspace{0.05cm}$$
 
ermittelt werden. Anschließend ist das obige ML–Kriterium mit
* der Hamming–Distanz $d_{\rm H}(\underline{x}, \, \underline{y})$,
* der Euklidischen Distanz $d_{\rm E}(\underline{x}, \, \underline{y})$, und
* dem [[Korrelationswert]] $&#9001; x \cdot < &#9002;$ zu formulieren.
 
 
''Hinweise:''
* Die Aufgabe bezieht sich auf die [[Theorieseite 6]] des Kapitels .
* Zur Vereinfachung wird auf Tilden und Apostroph verzichtet.
* Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie auf folgenden Seiten dieses Buches:
** [[MAP&ndash; und ML&ndash;Kriterium]],
** [[ML&ndash;Entscheidung beim BSC&ndash;Kanal]],
** [[ML&ndash;Entscheidung beim AWGN&ndash;Kanal]],
** [[Decodierung linearer Blockcodes &ndash; Seite 1]].
 





Revision as of 16:27, 4 December 2017

Betrachtetes Systemmodell

Der Viterbi–Algorithmus stellt die bekannteste Realisierungsform für die Maximum–Likelihood–Decodierung eines Faltungscodes dar. Wir gehen hier von folgendem Modell aus:

  • Die Informationssequenz $\underline{u}$ wird durch einen Faltungscode in die Codesequenz $\underline{x}$ umgesetzt. Es gelte $u_i ∈ \{0, \, 1\}$. Dagegen werden die Codesymbole bipolar dargestellt: $x_i ∈ \{–1, \, +1\}$.
  • Der Kanal sei durch das BSC–Modell gegeben  ⇒  $y_i ∈ \{–1, \, +1\}$ oder es wird der AWGN–Kanal vorausgesetzt  ⇒  reellwertige $y_i$.
  • Bei gegebener Empfangssequenz $\underline{y}$ entscheidet sich der Viterbi–Algorithmus für die Codesequenz $\underline{z}$ entsprechend
$$\underline{z} = {\rm arg} \max_{\underline{x}_{\hspace{0.03cm}i} \hspace{0.03cm} \in \hspace{0.05cm} \mathcal{C}} \hspace{0.1cm} {\rm Pr}( \underline{x}_{\hspace{0.03cm}i} |\hspace{0.05cm} \underline{y} ) \hspace{0.05cm}.$$


Dies entspricht dem Maximum–a–posteriori (MAP)–Kriterium. Sind die Informationssequenzen $\underline{u}$ gleichwahrscheinlich, so geht dieses in das etwas einfachere Maximum–Likelihood–Kriterium über:

$$\underline{z} = {\rm arg} \max_{\underline{x}_{\hspace{0.03cm}i} \hspace{0.05cm} \in \hspace{0.05cm} \mathcal{C}} \hspace{0.1cm} {\rm Pr}( \underline{y} \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} \underline{x}_{\hspace{0.03cm}i} ) \hspace{0.05cm}.$$

Als weiteres Ergebnis gibt der Viterbi–Algorithmus zusätzlich die Sequenz $\upsilon$ als Schätzung für die Informationssequenz $\underline{u}$ aus.

In dieser Aufgabe soll der Zusammenhang zwischen der Hamming–Distanz $d_{\rm H}(\underline{x}, \, \underline{y})$ sowie die Euklidischen Distanz

$$d_{\rm E}(\underline{x} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.1cm}\underline{y}) =

\sqrt{\sum_{i=1}^{L} \hspace{0.2cm}(x_i - y_i)^2}\hspace{0.05cm}$$

ermittelt werden. Anschließend ist das obige ML–Kriterium mit

  • der Hamming–Distanz $d_{\rm H}(\underline{x}, \, \underline{y})$,
  • der Euklidischen Distanz $d_{\rm E}(\underline{x}, \, \underline{y})$, und
  • dem Korrelationswert $〈 x \cdot < 〉$ zu formulieren.


Hinweise:



Fragebogen

1 Multiple-Choice

correct
false

2 Input-Box Frage

$xyz \ = \ $ $ab$


Musterlösung

(1)  (2)  (3)  (4)  (5)