符号誤り率 符号誤り率の概要

ウィキペディア

符号誤り率

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/11/25 15:04 UTC 版)

最も一般的に利用される比率は符号誤り率（英語: BER: Bit Error Rate）である。

概要

符号誤り率の例として、(a) 「transmission BER」すなわち受信した誤り符号の数を送信された符号の総数で割ったものと、(b)「information BER」 すなわち受信した復号された（誤り訂正された）誤り符号の数を送信された復号された（誤り訂正された）符号の総数で割ったものである。

それぞれの速度における95%の信頼区間のためのテスト時間は、以下である：

• 40 Gbit/s (STM-256 or OC-768): 1 s
• 10 Gbit/s (STM-64 or OC-192): 3 s
• 2.5 Gbit/s (STM-16 or OC-48): 12 s
• 622 Mbit/s (STM-4c or OC-12): 48 s
• 155 Mbit/s (STM-1 or OC-3): 3.2 min
• 64 Mbit/s (STM-1 or stnd)  : 6.4 min

情報源: Federal Standard 1037C 及び MIL-STD-188

テスト時間tはGaussian error distributionをもちいて以下のように表せる

$t=-{\frac {\ln(1-c)}{b*r}}$

ここで、cは信頼レベルの度合い、bはBERの上限、rは符号率を示す。高速シリアル通信のためのBER測定に関しては次の専門的な論文を参照。[1]

通常、デジタル通信システムの機能を記述するために、BERカーブをプロットする。

光通信において、BER(dB)対受信電力(dBm)が通常使われる。

無線通信においては、BER(dB)対SNR(dB)が使われる。

そのようなBERカーブのための曲線の当てはめは、多くの研究活動を引き付ける興味深いトピックである。

数学的原理

BERは電気的ノイズw (t)による符号誤りの確率である。

バイポーラNRZを考慮すると、

"1" において$x_{1}(t)=A+w(t)$、"0"において$x_{0}(t)=-A+w(t)$である。 $x_{1}(t)$と$x_{0}(t)$は$T$と言う期間を持つ。

雑音には${\frac {N_{0}}{2}}$と言うスペクトル密度があり、

$x_{1}(t)$は${\mathcal {N}}\left(A,{\frac {N_{0}}{2T}}\right)$であり、

$x_{0}(t)$は${\mathcal {N}}\left(-A,{\frac {N_{0}}{2T}}\right)$である。

BERに戻り、符号誤りの確率は$p_{e}=p(0|1)p_{1}+p(1|0)p_{0}$である。

$p(1|0)=0.5\,\operatorname {erfc} \left({\frac {A+\lambda }{\sqrt {N_{o}/T}}}\right)$

$p(0|1)=0.5\,\operatorname {erfc} \left({\frac {A-\lambda }{\sqrt {N_{o}/T}}}\right)$

erfcは相補誤差関数である。

最終的な表現を表すために、信号$E=A^{2}T$の平均エネルギーを使うことができる：

$p_{e}=0.5\,\operatorname {erfc} \left({\sqrt {\frac {E}{N_{o}}}}\right).$