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置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)

發(fā)布時間:2017-08-09 來源:David Banas 責(zé)任編輯:wenwei

【導(dǎo)讀】本設(shè)計實例以數(shù)學(xué)公式和文字對置信區(qū)間進行了基本定義,工程師能夠以數(shù)學(xué)的方式正確表達估計的確定性。同時還描述了觀察時間將如何影響觀察到的誤碼與預(yù)期誤碼之間的關(guān)系,以及如何影響B(tài)ER估計的精度。
 
最近我對為數(shù)眾多的年輕工程師感到擔(dān)憂,他們在大學(xué)里似乎沒有學(xué)過應(yīng)用概率課程,不知道如何量化估計的確定性。高速串行通信需要估計某條通信鏈路的誤碼率(BER),并量化該估計的置信度。我聽到越來越多的年輕工程師這樣說:
 
“好吧,我很肯定這條通信鏈路的誤碼率低于1E-12,”或者更糟糕的,“我對給你的BER估計值有99%的把握。”
 
但他們對聲稱的99%常常又沒有任何依據(jù)。這個數(shù)字非常吸引人,因為它顯得非常有把握,同時又留了1%的退路以便在事情出現(xiàn)偏差時有合理的借口。記住,這種營銷式的思路不應(yīng)該屬于一個合格的工程師!
 
置信區(qū)間
 
首先我們來看一下置信區(qū)間的精確數(shù)學(xué)定義:
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
其中m’是一個可變的整數(shù),m是實際觀察到的誤碼數(shù),BER是鏈路的實際誤碼率, 是估計值。 公式1用文字描述就是:“如果BER比設(shè)想的糟,那么估計的置信度就是本應(yīng)觀察到更多誤碼的概率。”
 
二項式分布
 
公式2的二項式分布定義了在已知任一比特出錯概率p的條件下,在一定比特數(shù)n中觀察到一定誤碼數(shù)m的概率。
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
公式2完全正確,但并不實用,因為n!通常很大,大多數(shù)數(shù)字計算器或計算機都無法處理。因此我們必須找出機器能夠處理的近似公式。
 
泊松分布
 
在實際的串行通信中,假設(shè)鏈路設(shè)計得非常好,公式2中的m和p值一般都很小,但n很大。在這種情況下,我們可以做以下兩次簡化近似:
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
我們知道:
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
將這兩個公式代入公式2就得到著名的泊松分布。
 
值得注意的是,公式7中不再有任何大的階乘項,因而用數(shù)字計算機進行計算成為可能。
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
置信區(qū)間與無誤碼觀察時間
 
假定我們看到一條處理n比特不出錯的鏈路,利用P(m)表達式,可以對公式1進行評估。直接將公式1進行擴展得到:
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
雖然通過代數(shù)技巧可以得到這些無限和的諸多封閉解,但這并非其中的一個。我們很幸運,因為可以利用如下的概率公理:
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
該公式表明,一個事件發(fā)生的概率等于1減去其補發(fā)生的概率。這樣公式8可以改寫為:
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
由于m的值幾乎總是很小,所以公式10對設(shè)計良好的串行通信鏈路來說通常都是可跟蹤的。在這個特定案例(無誤碼觀察時間)中,m=0,并且:
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
表1針對幾個不同的數(shù)值np給出了置信區(qū)間的計算結(jié)果。數(shù)值np可以被想象為無誤碼觀察時間,歸一化為UI/ ,其中UI是單位間隔。換句話說,如果我們估計鏈路的BER為1E-12,那么np=1意味著我們觀察到1E12個比特,np=5意味著我們觀察到5E12個比特。
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
表1:置信區(qū)間和無誤碼觀察間隔的關(guān)系。
 
從表中的數(shù)據(jù)可以看出,只有當(dāng)無誤碼觀察間隔達到5E12個比特,才可以斷言一條鏈路以等于或小于1E-12的BER運行的確定性高于99%。
 
有誤碼的置信區(qū)間
 
如果我們增大觀察間隔會發(fā)生什么?如果觀察間隔足夠大,我們會看到很少的誤碼。這對置信區(qū)間有什么影響呢?在研究這個問題之前,讓我們先看看另一個問題:在表1所示的每一個案例中,我們希望觀察到多少誤碼?
 
下面的數(shù)學(xué)公式可以精確地定義隨機實驗的期望輸出結(jié)果:
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
 
其中n是完成的試驗次數(shù),px是任何一次試驗成功的概率。在我們的案例中,“成功”意味著捕捉到一個誤碼。從公式12來看,不管觀察到的誤碼數(shù)是多少,我們的期望值就是觀察到的比特數(shù)乘以任何一個比特出錯的概率。它同時表明,表1中的數(shù)值np就是我們期望觀察到的誤碼數(shù)。
 
接下來讓我們用更多的數(shù)據(jù)來豐富表1,如表2所示。
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
表2:觀察到的誤碼數(shù)不同時置信區(qū)間與觀察時間的比較。
 
現(xiàn)在我們給CI一個數(shù)字上標(biāo),表示觀察到的誤碼數(shù)。對每一列CIN,藍色粗體字代表最小觀察時間,它將產(chǎn)生一個大于99%的置信區(qū)間。注意,觀察時間的單位是期望誤碼數(shù)。表3列出了期望誤碼數(shù)和實際觀察到的誤碼數(shù),以及兩者的比值(觀察值/期望值):
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
表3:不同觀察時間下觀察到的誤碼數(shù)與期望誤碼數(shù)之比。
 
趨勢很明顯:如果延長觀察時間并接受更多觀察到的誤碼,允許觀察到的誤碼數(shù)會越來越接近期望值,而在BER估計中仍能提供大于99%的置信度。這與我們的直覺一致,若是能將觀察時間無限延長,我們應(yīng)該能夠精確地觀察到期望的誤碼數(shù)。
 
精度
 
延長觀察時間的另一個好處是能夠提高BER估計的精度。為了定量地進行討論,我們需要確定一下“精確”的具體含義。因此,我們?yōu)锽ER估計的置信區(qū)間選擇了一個有用的范圍:70%到99%。
 
如果置信區(qū)間涉及的BER估計范圍更小,就需要將特定的觀察定義得更“精確”。我們一般會說:“我們不信任低于70%的置信區(qū)間,也不在意置信區(qū)間比99%高多少,只要夠高就行。”
 
圖1顯示了在不同的觀察時間下,置信區(qū)間是如何隨BER估計變化的。觀察時間已經(jīng)被歸一化,這樣對于每一個觀察到的誤碼數(shù),1E-12 BER估計中的置信度就非常接近99%。從這張圖可以清楚地看到,隨著觀察時間(和觀察到的誤碼數(shù))的增加,曲線有效區(qū)域的傾斜度也隨之增加。圖2對此進行了量化,將BER估計的有用范圍作為觀察時間的函數(shù)繪成了曲線。
 
隨著觀察時間接近無限,你可以想象這個極限:“CI與BER”曲線變成完美的階梯函數(shù),有用的BER估計范圍趨于0,我們在不確定性為零的條件下得到了一個完全精確的BER估計。
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
圖1:不同觀察時間下置信區(qū)間隨BER估計的變化。
 
置信區(qū)間與串行數(shù)據(jù)鏈路如何關(guān)聯(lián)
圖2:隨著觀察時間的延長,有用的BER范圍將縮小。
 
總結(jié)
 
置信區(qū)間讓我們可以量化鏈路BER估計的確定性。對串行通信鏈路設(shè)計師來說這是必不可少的工具,它能幫助我們以定量的方式跟其他工程師談?wù)撚肋h不具有完全確定性的事件,這對于任何一個嚴(yán)肅的工程討論都特別重要。“我很肯定”這樣的表達不適合工程師,最好留給營銷人員推廣和辯護使用。
 
使用文中介紹的置信區(qū)間的數(shù)學(xué)定義,你可以正確地向其他工程師表達估計的確定性。我還用文字說明了置信區(qū)間的含義,理由有二:
 
  1. 你可以欣賞工程學(xué)理論的進步;
  2. 你可以將置信區(qū)間的基本思想應(yīng)用到串行通信鏈路設(shè)計以外的學(xué)科中去。
 
文章以數(shù)學(xué)公式和文字對置信區(qū)間進行了基本定義,還展示了觀察時間如何影響觀察到的誤碼和期望誤碼之間的關(guān)系以及BER估計的精度。希望這些已經(jīng)引起你的興趣,激勵你繼續(xù)探索工程學(xué)的發(fā)展。
 
本文轉(zhuǎn)載自電子技術(shù)設(shè)計。
 
 
 
 
 
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