ラボでは、システムの本当の BER を知る必要はありません。 BER が指定されたレベルよりも低いというある程度の確信を得るのに十分なデータを測定する必要があるだけです。次に問題は、N ビットを繰り返し送信し、E 個のエラーを検出した場合、測定された BER (つまり E/N) が指定された BER (BER Sなど) より小さいテストの割合は何パーセントになるでしょうか?このパーセンテージを BER 信頼水準 (CL × 100%) と呼び、次のようにポアソン分布を使用して計算します。
言い換えれば、CL × 100 は、システムの真の BER (つまり、N = 無限大の場合) が指定された BER (例: BER S ) より小さいという信頼度のパーセントです。つまり、測定を無限回繰り返した場合、測定された BER は、CL の指定された BER × テストの 100% よりも小さくなります (つまり、より良くなります)。
無限の時間を測定することはできないため、BER 信頼レベルは常に 100% 未満になります (少なくとも理論的には)。 BER 測定を開始する前に、目標の信頼レベルを特定する必要があります。一部の業界標準ではこのレベルが指定されており (多くは指定されていません)、95% は妥当な目標です。すべての業界標準は、最大システム BER (ここでは BER Sと呼ぶもの) を指定しています。
BER テスト: 信頼水準計算ツール
以下の計算ツールを使用して、指定された BER、データ レート、測定時間、検出されたエラーの数を入力して、BER ラボ測定の信頼レベルを決定します。参考までに、送信ビット数 (N) は、データ レート (BPS) と測定時間 (T) の積として示されています。
あるいは、一定数のエラー (通常はエラー 0) を仮定して、特定の信頼レベルを達成するためにラボで何ビットを測定する必要があるか (つまり、データの測定にどのくらいの時間がかかるか) を決定することもできます。単純に BER を入力します。 S 、BPS、および E を変更し、目的の信頼水準が見つかるまで T を変更します。
以下の数値を整数として入力するか、科学的表記法を使用してください (たとえば、123 を 123、1.23e2、または 1.23E2 と入力します)。
BER テストの例
たとえば、真の BER が 10 -12未満であるという 95% の信頼レベルを与えるには、何ビットがエラーなしで送信されなければなりませんか?計算ツールに、BER S = 1e-12、E = 0、および目的の BPS を入力します。次に、信頼水準が 95% になるまで T を変更します。このようにして、N = 3×10 12ビットが求められます (たとえば、BPS = 10e9、T = 5 分の場合)。
これは有用な経験則を示しています。3 ÷ BER Sビット数をエラーなしで測定すると、指定された BER を満たす確信度が 95% になります。
この結果を解釈するもう 1 つの方法は、測定が無限回繰り返される場合、測定された BER はテストの 95% で指定された BER よりも小さい (つまり、良好である) ということです。
計算機は次のグラフを生成するために使用されます。
このグラフはいくつかの方法で使用できます。特定の測定の BER 信頼レベルを計算する場合は、送信ビット数に指定した BER を乗算し、Y 軸上のこの点に水平線を描きます。検出されたエラーの数に適切な曲線を見つけて、この曲線が先ほど描いた水平線と交差する場所に垂直線を描きます。測定の信頼レベルは、この垂直線が X 軸と交差する場所です。
