Binary communication system에서의 orthogonal signal과 antipodal signal의 성능 비교(PPT+MATLAB)

소개

이 프로젝트의 문제는 matched filter를 사용하는 Binary communication system에서 SNR versus Error probability의
함수를 그리고, simulation을 통해 얻은 Error probability와 이론상으로
얻어지는 Error probability를 비교하여 보는 것이다.


PPT 10장 + MATLAB 코드 첨부

목차

-문제분석
-설계과정
-Diagram
-실험결과
-실험결과 분석
-고찰

본문내용

- 이 프로젝트의 문제는 matched filter를 사용하는 Binary communication system에서 SNR versus Error probability의
함수를 그리고, simulation을 통해 얻은 Error probability와 이론상으로
얻어지는 Error probability를 비교하여 보는 것이다.
- Matlab으로 코딩하는 과정에서 기본적으로 Monte Carlo Theory 을 사용하였다. Monte Carlo Theory란, 시뮬레이션 테크닉의 일종으로 구하고자 하는 수치의 확률적 분포를 반복 가능한 실험의 통계로부터 구하는 방법이다.
확률변수에 의거한 방법이기 때문에, 의 도시인 Monte Carlo의 이름을 본따 명명하였다.
특성상 통계자료가 많을수록, 입력값의 분포가 고를수록 결과의 정밀성이 보장된다.
- 문제 분석
- Uniform random number generator를 이용해서 0~1사이의 수를 입력 받은 다음, 이 수가 0.5보다 작으면 0으로, 0.5보다 크면 1로 인식을 하게 한다. Gaussian random number generator를 사용하여 위의 값이 0일 때는 r0=1+noise, r1=noise 로 하여 r0의 값이 r1보다 크면 역시 0이 출력되게 한다. 즉, r1값이 r0보다 크게 되면 1이 출력되고 이는 Uniform random number generator에서 0으로 출력된 값과 달라지게 되므로 이 값은 error가 된다. 또한 Uniform random number generator에서 입력받은 값이 1일 때는 r0=noise, r1=1+noise로 하여 r1의 값이 r0보다 크게 되면 1이 출력되게 한다. 즉, r0의 값이 r1보다 크게 되면 error가 된다.
- 설계 과정

참고자료

· Essentials of communication systems engineering, proakis
· (problem) 8.1