Week 10

BER와 오류확률

저장된 강의 파일을 바탕으로 표본화, Baseband 전송, 디지털 변조와 오류율을 한 흐름으로 다시 공부한다.

디지털통신 과목 시각자료
이 과목 흐름의 대표 이미지입니다.

이번 단위에서 연결한 내용

Q-function은 Gaussian decision variable이 threshold를 넘는 tail 확률을 나타내며, Eb/N0는 bit energy를 noise density와 비교한다. theoretical BER curve는 receiver model의 기준선이고 Monte Carlo estimate는 충분한 오류 표본을 모아 그 곡선을 수치적으로 근사한다.

개념 관계 정리

  1. Q-function
  2. Eb/N0
  3. Theoretical BER
  4. Monte Carlo estimate

기술 앵커

coherent BPSK의 이론 BER은 Pb = Q(√(2Eb/N0))이고, simulation estimate는 BERhat = Nerror/Nbit다.

다시 확인하는 방법

Eb/N0 지점별 목표 오류 수를 먼저 정하고 bit를 생성하는 계산 절차를 설계한 뒤, 오류가 너무 적은 고 SNR 지점은 신뢰구간이 넓어짐을 표시한다.

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전체 12개 중 10번째 단위입니다. 단위 번호는 남은 파일의 주제를 개념 순서로 확장한 학습 경로이며 실제 출석 주차를 나타내지 않는다.

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