Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

В.Корреляционные свойства модели Л.П. Пуртова

Оценка эффективности методов регистрации | Распределение краевых искажений | Распределение дроблений | Расчет вероятности ошибки при краевых искажениях | Расчет вероятности ошибки при дроблениях | Пример. | Поток ошибок в дискретном канале | Методы выявления и исследования последовательностей ошибок | A. Характер распределения ошибок в реальных каналах | Математические модели дискретных каналов с группированием ошибок |


Читайте также:
  1. CASSP» модели - система заботы о детях и взрослых с нарушениями развития.
  2. II.Модели органов студенческого самоуправления в образовательных учреждениях транспортного комплекса Российской Федерации.
  3. Pull- и Push-модели
  4. Z-преобразование и его свойства
  5. А. Генетический код и его свойства
  6. А. ХАРАКТЕРНЫЕ СВОЙСТВА КАЖДОГО ОРГАНА
  7. агнитные свойства веществ. Магнитная проницаемость. Ферромагнетики.

 

Установим связь между показателем группирования ошибок α и корреляционными характеристиками последовательности ошибок в дискретном канале. Для установления этой связи рассмотрим корреляционную зависимость между двумя соседними искаженными блоками длины n.

Пусть событие А есть появление искаженного блока n в процессе передачи сообщений; соответствующая этому событию вероятность P(A)=P(1). Событие В состоит в появлении ошибок в последующем блоке длины n; вероятность этого события есть Р(В)=Р(1).

Вероятность появления двух подряд искаженных блоков обозначим Р (А В) = Р (1,1).

Известно, что коэффициент корреляции между двумя искаженными блоками можно вычислить по формуле:

R=

Подставляя в это выражение необходимые вероятности, получим:

R11=R=

 

Таким образом, задача сводится к вычислению Р(1) и Р(1,1) при помощи модели Л.П.Пуртова.

Заметим, что:

Р(0,0)+Р(0,1)+Р(1,0)+Р(1,1)=1, где

Р(0,0) — вероятность появления двух неискаженных блоков;

Р(1,0)=Р(0,1) — вероятность появления только одного искаженного блока из двух, идущих подряд.

Подставляя значение для Р(1,1) в выражение для R, получим:

R=

Преобразуем:

P(0,1)=P(0)-P(0,0)

 

Окончательно получим:

R=

 

Учитывая, что в соответствии с моделью Л.П.Пуртова:

Р(1)=n1- αp

Р(0)=1- n1- αp

Р(0,0)=1-(2n)1- αp,

после преобразования имеем:

Эта формула устанавливает связь между четырьмя величинами n, p, α, R, характеризующими дискретный канал связи при блочной передаче сообщений.

Положив n=1, получим связь вероятности ошибки символа p, показателя группирования α и коэффициента корреляции между двумя соседними ошибками r:

 

21- α = (2 - p) - r (1 - p),

откуда

α = 1 - log2 [1 + (1 - r)(1 - p)].

В реальном канале p<<1, а корреляция r между ошибками существенная, в связи с чем полученное выражение может быть упрощено:

α ≈ 1 - log2(2 - r).

С учетом возможных значений r в реальных каналах (0 ≤ r ≤ 1), находим подтверждение принятых значений α:

0 ≤ α ≤ 1.

Установленная связь показывает, что показатель группирования ошибок α может быть вычислен не только на основе статистических данных по искажению кодовых комбинаций Вош и числу ошибок Мош, как это было показано выше, но и на основе измерения коэффициента корреляции между ошибками

 

 


Дата добавления: 2015-08-02; просмотров: 101 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
А. Модель неоднородного канала.| Требования к УСП

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.01 сек.)