디통설, 디지털통신시스템설계 실습과제 6주차 인하대

목차

1. -2dB ~ 10dB까지 에러 분포 plot
2. 이론, 실험적으로 측정한 BER 비교(1000번 시행 기준)
3. 시행 수에 따른 BER 비교
4. 고찰

본문내용

3. 시행 수에 따른 BER 비교
이번엔 1000번의 시행이 아닌 다른 값에 대해서 BER을 plot해 보았다. 아마 시행 수가 증가하면 측정되는 BER이 erfc 함수를 사용해 계산한 BER값과 비슷한 값을 갖게 수렴할 것으로 예상이 된다.

고찰
이번과제는 E_b/N_o 값을 변화시켜가며 BER을 시뮬레이션을 통해 측정하고, erfc 함수를 사용한 이론적 계산값을 구해 비교해보는 것이 목표였다. 우선 실습강의에서 진행한 것처럼 1000번 시행에 대해 시뮬레이션을 진행했다. 처음에는 E_b/N_o 값을 하나씩 바꿔가며 시뮬레이션을 진행하다가 for문을 사용하여 한번 실행으로 각 E_b/N_o 값에 따라 총 7번의 sweep을 진행하도록 작성해 진행했다.
예상한대로 아날로그 신호에서 SNR의 의미와 비슷한 의미를 갖는 E_b/N_o 값이 증가할수록 비트에 오류가 발생하는 확률이 줄어들었다. SNR이 커질수록 오류 발생확률이 작아지는 것은 너무나 당연한 일이다.
이어서 시행 횟수에 따라 BER이 어떻게 변화하는지 살펴봤다. Erfc 함수를 사용해 계산한 값과 비교했는데 시행횟수가 증가할수록 이론적으로 계산한 값과 일치해가는 것을 확인했다. BER의 경우 에러가 발생한 비트의 수를 모두 합하고 전체 횟수로 나누어 측정을 하는데, 시행 횟수가 적다면 에러가 발생하는 경우의 확률을 정확하게 측정할 수 없기 때문에(대수의 법칙) 이론적으로 측정한 값과 오차가 발생한다. 따라서 10000번으로 시뮬레이션을 다시 진행해 보았고 결과적으로 이론적인 계산값과의 오차가 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
추가로 이번엔 symbol을 사용해 매트랩에서의 계산을 실제 손으로 계산하는 것처럼 문자를 사용해 진행하는 방법을 알게 되었고 plot시 축의 scale과 범위를 결정하는 부분에도 좀 더 익숙해진 것 같다.

참고 자료

없음