비트 오류율

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1. 개요
2. 비트 오류율(BER)의 정의 및 측정
- 2.1. BER 계산 예시
- 2.2. 패킷 오류율(PER)
3. BER에 영향을 미치는 요인
4. BER 개선 방법
5. BER 분석
- 5.1. 채널 모델 예시
- 5.2. BER과 Eb/N0
6. 비트 오류율 테스트 (BERT)
- 6.1. BERT의 주요 구성 요소
- 6.2. 일반적인 BERT 스트레스 패턴
7. 비트 오류율 측정 시간
8. %ES와 %SES
9. 대한민국의 비트 오류율 관리 현황
- 9.1. 관련 정책 및 과제
참조

1. 개요

비트 오류율(BER)은 디지털 통신 시스템에서 전송된 비트와 수신된 비트 간의 오류 발생 확률을 나타내는 지표이다. BER은 전기적 잡음, 간섭, 왜곡 등 다양한 요인에 의해 영향을 받으며, 패킷 오류율(PER)과 같은 다른 오류율 측정에도 사용된다. BER은 몬테카를로 시뮬레이션이나 채널 모델을 통해 분석적으로 계산할 수 있으며, BPSK 변조 및 AWGN 채널과 같은 특정 조건에서 수식으로 표현될 수 있다. 비트 오류율 테스터(BERT)는 디지털 통신 회로의 품질을 테스트하는 데 사용되며, 다양한 스트레스 패턴을 통해 오류를 측정한다. BER 측정 시간은 시스템 속도에 따라 다르며, %ES 및 %SES와 같은 파생 지표도 사용된다.

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비트 오류율
개요
구분	통신
설명	디지털 통신에서 특정 시간 간격 동안 전송된 비트 수에 대한 오류 비트 수의 비율
세부 정보
BER 계산	'BER = 오류 비트 수 / 전송된 총 비트 수'
관련 개념	신호 대 잡음비 변조 방식 채널 코딩

2. 비트 오류율(BER)의 정의 및 측정

wikitext

=== BER 계산 예시 ===

다음과 같은 비트 시퀀스가 전송되었다고 가정한다.

: 1 1 0 0 0 1 0 1 1

그리고 다음과 같은 비트 시퀀스가 수신되었다.

: 0 1 0 1 0 1 0 0 1

이 경우 비트 오류의 수(밑줄 친 비트)는 3이다. BER은 전송된 9비트 중 잘못된 3비트를 나눈 값으로, BER은 0.333 또는 33.3%가 된다.

BER은 전기적 노이즈 w(t)에 의한 부호 오류의 확률이다.

바이폴라 NRZ를 고려하면, "1"에서 $x_1(t) = A + w(t)$ 、"0"에서 $x_0(t) = -A + w(t)$ 이다. $x_1(t)$ 와 $x_0(t)$ 는 $T$ 라는 기간을 가진다.

잡음에는 $\frac{N_0}{2}$ 라는 스펙트럼 밀도가 있으며,

: $x_1(t)$ 는 $\mathcal{N}\left(A,\frac{N_0}{2T}\right)$ 이고,

: $x_0(t)$ 는 $\mathcal{N}\left(-A,\frac{N_0}{2T}\right)$ 이다.

BER로 돌아가면, 부호 오류의 확률은 $p_e = p(0|1) p_1 + p(1|0) p_0$ 이다.

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

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

erfc는 상보 오차 함수이다.

최종적인 표현을 나타내기 위해, 신호 $E = A^2 T$ 의 평균 에너지를 사용할 수 있다.

$p_e = 0.5\, \operatorname{erfc}\left(\sqrt{\frac{E}{N_o}}\right).$

=== 패킷 오류율(PER) ===

'''패킷 오류율'''(PER, packet error ratio)은 잘못 수신된 데이터 패킷 수를 수신된 전체 패킷 수로 나눈 값이다. 패킷은 적어도 한 비트라도 오류가 있으면 잘못된 것으로 간주한다. PER의 기대값은 '''패킷 오류 확률''' ''p_p''로 표시되며, ''N'' 비트의 데이터 패킷 길이에 대해 다음과 같이 표현할 수 있다.

:p_p = 1 - (1 - p_e)^N = 1 - e^{N ln(1 - p_e)}

비트 오류가 서로 독립적이라고 가정한다. 비트 오류 확률이 작고 데이터 패킷이 클 경우, 이는 대략 다음과 같다.

:p_p ≈ p_eN.

유사한 측정은 프레임, 블록, 또는 심볼 전송에 대해서도 수행될 수 있다.

위 식을 재정렬하여 PER(''p_p'')과 데이터 패킷 길이 ''N'' 비트의 함수로써 해당 BER(''p_e'')을 다음과 같이 표현할 수 있다.

:p_e = 1 - ^N√(1 - p_p)

2. 1. BER 계산 예시

다음과 같은 비트 시퀀스가 전송되었다고 가정한다.

: 1 1 0 0 0 1 0 1 1

그리고 다음과 같은 비트 시퀀스가 수신되었다.

: 0 1 0 1 0 1 0 0 1

이 경우 비트 오류의 수(밑줄 친 비트)는 3이다. BER은 전송된 9비트 중 잘못된 3비트를 나눈 값으로, BER은 0.333 또는 33.3%가 된다.

BER은 전기적 노이즈 w(t)에 의한 부호 오류의 확률이다.

바이폴라 NRZ를 고려하면, "1"에서

x_1(t) = A + w(t)

、"0"에서

x_0(t) = -A + w(t)

이다.

x_1(t)

와

x_0(t)

는

T

라는 기간을 가진다.

잡음에는

\frac{N_0}{2}

라는 스펙트럼 밀도가 있으며,

:

x_1(t)

는

\mathcal{N}\left(A,\frac{N_0}{2T}\right)

이고,

:

x_0(t)

는

\mathcal{N}\left(-A,\frac{N_0}{2T}\right)

이다.

BER로 돌아가면, 부호 오류의 확률은

p_e = p(0|1) p_1 + p(1|0) p_0

이다.

:

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)

erfc는 상보 오차 함수이다.

최종적인 표현을 나타내기 위해, 신호

E = A^2 T

의 평균 에너지를 사용할 수 있다.

p_e = 0.5\, \operatorname{erfc}\left(\sqrt{\frac{E}{N_o}}\right).

2. 2. 패킷 오류율(PER)

패킷 오류율(PER, packet error ratio)은 잘못 수신된 데이터 패킷 수를 수신된 전체 패킷 수로 나눈 값이다. 패킷은 적어도 한 비트라도 오류가 있으면 잘못된 것으로 간주한다. PER의 기대값은 '''패킷 오류 확률''' ''p_p''로 표시되며, ''N'' 비트의 데이터 패킷 길이에 대해 다음과 같이 표현할 수 있다.

:p_p = 1 - (1 - p_e)^N = 1 - e^{N ln(1 - p_e)}

비트 오류가 서로 독립적이라고 가정한다. 비트 오류 확률이 작고 데이터 패킷이 클 경우, 이는 대략 다음과 같다.

:p_p ≈ p_eN.

유사한 측정은 프레임, 블록, 또는 심볼 전송에 대해서도 수행될 수 있다.

위 식을 재정렬하여 PER(''p_p'')과 데이터 패킷 길이 ''N'' 비트의 함수로써 해당 BER(''p_e'')을 다음과 같이 표현할 수 있다.

:p_e = 1 - ^N√(1 - p_p)

3. BER에 영향을 미치는 요인

통신 시스템에서 수신 측의 비트 오류율(BER)은 전송 채널의 잡음, 간섭, 왜곡, 비트 동기화 문제, 감쇠, 무선 다중 경로 페이딩 등에 의해 영향을 받을 수 있다.

BER은 강한 신호 강도를 선택하거나(이로 인해 누화 및 더 많은 비트 오류가 발생하지 않는 경우), 느리고 강력한 변조 방식 또는 회선 부호화 방식을 선택하고, 중복 순방향 오류 정정 코드와 같은 채널 부호화 방식을 적용하여 개선할 수 있다.

전송 BER은 오류 정정 전에 잘못 감지된 비트 수를 전송된 총 비트 수(중복 오류 코드 포함)로 나눈 값이다. 디코딩 오류 확률과 거의 동일한 정보 BER은 오류 정정 후에 잘못된 채로 남아 있는 디코딩된 비트 수를 디코딩된 총 비트 수(유용한 정보)로 나눈 값이다. 일반적으로 전송 BER은 정보 BER보다 크다. 정보 BER은 순방향 오류 정정 코드의 강도에 영향을 받는다.

4. BER 개선 방법

5. BER 분석

비트 오류율(BER)은 몬테카를로 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 확률적으로 평가할 수 있다.^[2] 간단한 전송 채널 모델 및 데이터 소스 모델을 가정하여 분석적으로 계산할 수도 있다. 데이터 소스 모델의 예로는 베르누이 소스가 있다.^[2]

정보 이론에서 사용되는 간단한 채널 모델에는 다음이 있다.

이진 대칭 채널 (전송 채널에서 버스트되지 않은 비트 오류가 발생할 경우의 디코딩 오류 확률 분석에 사용)^[2]
가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 채널(페이딩 없음)^[2]

최악의 시나리오는 잡음이 유용한 신호보다 완전히 우세한 완전히 무작위적인 채널이다. 이 경우 전송 BER은 50%이다 (아래에서 설명하는 베르누이 이진 데이터 소스 및 이진 대칭 채널이 가정된 경우).^[2]

잡음이 있는 채널에서 BER은 종종 정규화된 반송파 대 잡음비 측정치인 Eb/N0(비트당 에너지 대 잡음 전력 스펙트럼 밀도 비율) 또는 Es/N0(변조 심볼당 에너지 대 잡음 스펙트럼 밀도)의 함수로 표현된다.^[2]

예를 들어, BPSK 변조 및 AWGN 채널의 경우, Eb/N0에 대한 함수로서의 BER은 다음과 같다.

:

\operatorname{BER}=Q(\sqrt{2E_b/N_0})

,

:여기서

:

Q(x) := \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{x}^{ \infty } e^{-x^2/2}dx

.^[2]

사람들은 일반적으로 디지털 통신 시스템의 성능을 설명하기 위해 BER 곡선을 그린다. 광 통신에서는 일반적으로 BER(dB) 대 수신 전력(dBm)이 사용되는 반면, 무선 통신에서는 BER(dB) 대 SNR(dB)이 사용된다.^[2]

비트 오류율을 측정하면 적절한 순방향 오류 정정 코드를 선택하는 데 도움이 된다. 이러한 코드의 대부분은 비트 반전만 수정하고 비트 삽입 또는 비트 삭제는 수정하지 않으므로, 해밍 거리 메트릭이 비트 오류 수를 측정하는 적절한 방법이다. 많은 FEC 코더도 현재 BER을 지속적으로 측정한다.^[3]

비트 오류 수를 측정하는 보다 일반적인 방법은 레벤슈타인 거리이다. 레벤슈타인 거리 측정은 프레임 동기화 전에 원시 채널 성능을 측정하고, 마커 코드 및 워터마크 코드와 같이 비트 삽입 및 비트 삭제를 수정하도록 설계된 오류 정정 코드를 사용할 때 더 적합하다.^[3]

BER은 전기적 노이즈

w(t)

에 의한 부호 오류의 확률이다. 바이폴라 NRZ를 고려하면, "1"에서

x_1(t) = A + w(t)

, "0"에서

x_0(t) = -A + w(t)

이다.

x_1(t)

와

x_0(t)

는

T

라는 기간을 가지며, 잡음에는

\frac{N_0}{2}

라는 스펙트럼 밀도가 있다. BER은

p_e = p(0|1) p_1 + p(1|0) p_0

이며,

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)

이다. 여기서

\lambda

는 결정 임계값이며,

p_1 = p_0 = 0.5

일 때 0으로 설정된다. 신호의 평균 에너지

E = A^2 T

를 사용하면, 최종 표현식은

p_e = 0.5\, \operatorname{erfc}\left(\sqrt{\frac{E}{N_o}}\right)

이다.

5. 1. 채널 모델 예시

비트 오류율(BER)은 확률적 몬테카를로 방법 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 평가할 수 있다.^[2] 간단한 전송 채널 모델 및 데이터 소스 모델이 가정되면 BER을 분석적으로 계산할 수도 있다. 이러한 데이터 소스 모델의 예시는 베르누이 분포 소스이다.^[2]

정보 이론에서 사용되는 간단한 채널 모델은 다음과 같다.

이진 대칭 채널 (전송 채널에서 버스트되지 않은 비트 오류가 발생할 경우의 디코딩 오류 확률 분석에 사용)^[2]
가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 채널(페이딩 없음)^[2]

최악의 시나리오는 잡음이 유용한 신호보다 완전히 우세한 완전히 무작위적인 채널이다. 이 경우 전송 BER은 50%이다 (베르누이 이진 데이터 소스 및 이진 대칭 채널이 가정된 경우).^[2]

잡음이 있는 채널에서 BER은 종종 정규화된 반송파 대 잡음비 측정의 함수로 표현되며, 이를 Eb/N0(비트당 에너지 대 잡음 전력 스펙트럼 밀도 비율) 또는 Es/N0(변조 심볼당 에너지 대 잡음 스펙트럼 밀도)라고 한다.^[2]

예를 들어, BPSK 변조 및 AWGN 채널의 경우, Eb/N0에 대한 함수로서의 BER은 다음과 같다:

:

\operatorname{BER}=Q(\sqrt{2E_b/N_0})

,

:여기서

:

Q(x) := \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{x}^{ \infty } e^{-x^2/2}dx

.^[2]

사람들은 일반적으로 디지털 통신 시스템의 성능을 설명하기 위해 BER 곡선을 그린다. 광 통신에서는 일반적으로 BER(dB) 대 수신 전력(dBm)이 사용되는 반면, 무선 통신에서는 BER(dB) 대 SNR(dB)이 사용된다.^[2]

비트 오류율을 측정하면 적절한 순방향 오류 정정 코드를 선택하는 데 도움이 된다. 이러한 코드의 대부분은 비트 반전만 수정하고 비트 삽입 또는 비트 삭제는 수정하지 않으므로, 해밍 거리 메트릭이 비트 오류 수를 측정하는 적절한 방법이다. 많은 FEC 코더도 현재 BER을 지속적으로 측정한다.^[3]

비트 오류 수를 측정하는 보다 일반적인 방법은 레벤슈타인 거리이다. 레벤슈타인 거리 측정은 프레임 동기화 전에 원시 채널 성능을 측정하고, 마커 코드 및 워터마크 코드와 같이 비트 삽입 및 비트 삭제를 수정하도록 설계된 오류 정정 코드를 사용할 때 더 적합하다.^[3]

5. 2. BER과 Eb/N0

비트 오류율(BER)은 몬테카를로 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 확률적으로 평가하거나, 간단한 전송 채널 모델 및 데이터 소스 모델을 가정하여 분석적으로 계산할 수 있다. 데이터 소스 모델의 예로는 베르누이 소스가 있다.^[2] 정보 이론에서 사용되는 간단한 채널 모델에는 이진 대칭 채널(버스트되지 않은 비트 오류의 경우)과 가산 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널(페이딩 없음)이 있다. 최악의 시나리오는 잡음이 유용한 신호보다 완전히 우세한 완전히 무작위적인 채널로, 이 경우 전송 BER은 50%이다.^[2]

잡음이 있는 채널에서 BER은 정규화된 반송파 대 잡음비 측정치인 Eb/N0(비트당 에너지 대 잡음 전력 스펙트럼 밀도 비율) 또는 Es/N0(변조 심볼당 에너지 대 잡음 스펙트럼 밀도)의 함수로 표현된다.^[2] 예를 들어, BPSK 변조 및 AWGN 채널의 경우, BER은

\operatorname{BER}=Q(\sqrt{2E_b/N_0})

로 주어지며, 여기서

Q(x) := \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{x}^{ \infty } e^{-x^2/2}dx

이다.^[2]

디지털 통신 시스템의 성능을 나타내기 위해 BER 곡선을 사용하는데, 광 통신에서는 BER(dB) 대 수신 전력(dBm), 무선 통신에서는 BER(dB) 대 SNR(dB)이 주로 사용된다. 비트 오류율 측정은 적절한 순방향 오류 정정 코드를 선택하는 데 도움이 된다. 대부분의 FEC 코더는 비트 반전만 수정하므로 해밍 거리가 비트 오류 수를 측정하는 데 적합하다. 프레임 동기화 전 원시 채널 성능 측정이나 비트 삽입 및 삭제를 수정하는 오류 정정 코드에는 레벤슈타인 거리가 더 적합하다.^[3]

BER은 전기적 노이즈 w(t)에 의한 부호 오류의 확률이다. 바이폴라 NRZ를 고려하면, "1"에서

x_1(t) = A + w(t)

, "0"에서

x_0(t) = -A + w(t)

이다.

x_1(t)

와

x_0(t)

는

T

라는 기간을 가지며, 잡음에는

\frac{N_0}{2}

라는 스펙트럼 밀도가 있다. BER은

p_e = p(0|1) p_1 + p(1|0) p_0

이며,

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)

이다. 여기서 erfc는 상보 오차 함수이다. 신호의 평균 에너지

E = A^2 T

를 사용하면, 최종 표현식은

p_e = 0.5\, \operatorname{erfc}\left(\sqrt{\frac{E}{N_o}}\right)

이다.

6. 비트 오류율 테스트 (BERT)

'''BERT''' 또는 '''비트 오류율 테스트'''는 디지털 통신 회로에 대한 테스트 방법으로, 테스트 패턴 생성기에 의해 생성된 논리 1과 0의 시퀀스로 구성된 미리 결정된 스트레스 패턴을 사용한다.

BERT는 일반적으로 테스트 패턴 생성기와 동일한 패턴으로 설정할 수 있는 수신기로 구성된다. 이들은 한 쌍으로 사용될 수 있으며, 전송 링크의 양쪽에 하나씩, 또는 원격 끝에 루프백을 사용하여 한쪽 끝에 단독으로 사용할 수 있다. BERT는 일반적으로 독립형 특수 장비이지만, 개인용 컴퓨터 기반일 수도 있다. 사용 시, 오류가 있는 경우 오류 수를 계산하여 100만 중 1개 또는 1e06 중 1개와 같은 비율로 표시한다.

비트 오류율 테스터(BERT)는 "비트 오류율 테스트 솔루션"(BERTs)이라고도 하며, 단일 구성 요소 또는 전체 시스템의 신호 전송 품질을 테스트하는 데 사용되는 전자 테스트 장비이다.

BERT의 주요 구성 요소는 다음과 같다.

패턴 발생기는 정의된 테스트 패턴을 DUT 또는 테스트 시스템으로 전송한다.
DUT 또는 테스트 시스템에 연결된 오류 검출기는 DUT 또는 테스트 시스템에서 생성된 오류를 계산한다.
패턴 발생기와 오류 검출기를 동기화하는 클럭 신호 발생기
디지털 통신 분석기는 전송 또는 수신된 신호를 표시하는 데 사용되는 선택 사항이다.
광 통신 신호를 테스트하기 위한 전기-광 변환기 및 광-전기 변환기

6. 1. BERT의 주요 구성 요소

비트 오류율 테스터(BERT)는 "비트 오류율 테스트 솔루션"(BERTs)이라고도 하며, 단일 구성 요소 또는 전체 시스템의 신호 전송 품질을 테스트하는 데 사용되는 전자 테스트 장비이다.

BERT의 주요 구성 요소는 다음과 같다.

패턴 발생기는 정의된 테스트 패턴을 DUT 또는 테스트 시스템으로 전송한다.
DUT 또는 테스트 시스템에 연결된 오류 검출기는 DUT 또는 테스트 시스템에서 생성된 오류를 계산한다.
패턴 발생기와 오류 검출기를 동기화하는 클럭 신호 발생기
디지털 통신 분석기는 전송 또는 수신된 신호를 표시하는 데 사용되는 선택 사항이다.
광 통신 신호를 테스트하기 위한 전기-광 변환기 및 광-전기 변환기

6. 2. 일반적인 BERT 스트레스 패턴

일반적인 BERT 스트레스 패턴은 다음과 같다.

PRBS(가상 난수 이진 시퀀스) – N 비트의 가상 난수 이진 시퀀서이다. 이러한 패턴 시퀀스는 전기 및 광 데이터 링크에서 TX 데이터의 지터 및 아이 마스크를 측정하는 데 사용된다.
QRSS(준 난수 신호원) – 20비트 워드의 모든 조합을 생성하고, 1,048,575개 워드마다 반복하며, 연속된 0을 14개 이하로 억제하는 가상 난수 이진 시퀀서이다. 고밀도 시퀀스, 저밀도 시퀀스, 저에서 고로, 다시 고에서 저로 변하는 시퀀스를 포함한다. 이 패턴은 지터를 측정하는 데 사용되는 표준 패턴이기도 하다.
3 in 24 – 패턴은 가장 긴 연속 0 문자열(15개)과 가장 낮은 1의 밀도(12.5%)를 포함한다. 이 패턴은 최소 1의 밀도와 최대 연속 0의 수를 동시에 강조한다. D4 프레임 형식의 3 in 24는 프레임에 1비트의 정렬에 따라 프레임 회로에 대한 D4 노란색 알람을 발생시킬 수 있다.
1:7 – ''1 in 8''이라고도 한다. 8비트 반복 시퀀스에 1만 있다. 이 패턴은 최소 1의 밀도 12.5%를 강조하며 B8ZS 코딩으로 설정된 시설을 테스트할 때 사용해야 한다. 3 in 24 패턴은 B8ZS로 변환될 때 29.5%로 증가한다.
최소/최대 – 패턴은 저밀도에서 고밀도로 빠르게 시퀀스가 변경된다. 중계기의 ALBO 기능을 강조할 때 가장 유용하다.
모두 1(또는 마크) – 1만으로 구성된 패턴으로 중계기가 최대 전력을 소비하게 한다. 중계기에 대한 DC가 적절하게 규제되면 중계기는 긴 1 시퀀스를 전송하는 데 아무런 문제가 없을 것이다. 이 패턴은 스팬 전력 조절을 측정할 때 사용해야 한다. 프레임이 없는 모두 1 패턴은 AIS (''파란색 알람''이라고도 함)를 나타내는 데 사용된다.
모두 0 – 0만으로 구성된 패턴이다. AMI에 대해 잘못 옵션이 지정된 장비(예: 파이버/무선 멀티플렉스 저속 입력)를 찾는 데 효과적이다.
0과 1 교번 - 0과 1이 교대로 구성된 패턴이다.
2 in 8 – 패턴은 최대 4개의 연속 0을 포함한다. B8ZS 대체를 발생시키려면 8개의 연속 0이 필요하기 때문에 B8ZS 시퀀스를 호출하지 않는다. 이 패턴은 B8ZS에 대해 잘못 옵션이 지정된 장비를 찾는 데 효과적이다.
브리지탭 - 스팬 내의 브리지 탭은 다양한 1과 0의 밀도를 가진 여러 테스트 패턴을 사용하여 감지할 수 있다. 이 테스트는 21개의 테스트 패턴을 생성하고 15분 동안 실행한다. 신호 오류가 발생하면 스팬에 하나 이상의 브리지 탭이 있을 수 있다. 이 패턴은 신호를 원시로 전송하는 T1 스팬에만 효과적이다. HDSL 스팬에 사용되는 변조는 브리지탭 패턴의 브리지 탭을 발견하는 기능을 무효화한다.
Multipat - 이 테스트는 일반적으로 사용되는 5개의 테스트 패턴을 생성하여 각 테스트 패턴을 개별적으로 선택하지 않고도 DS1 스팬 테스트를 허용한다. 패턴은 다음과 같다. 모두 1, 1:7, 2 in 8, 3 in 24 및 QRSS.
T1-DALY 및 55 OCTET - 이러한 각 패턴은 저밀도와 고밀도 사이에서 빠르게 변경되는 시퀀스로 55개의 8비트 옥텟 데이터를 포함한다. 이러한 패턴은 주로 ALBO 및 이퀄라이저 회로에 스트레스를 주기 위해 사용되지만 타이밍 복구에도 스트레스를 준다. 55 OCTET에는 15개의 연속 0이 있으며 1의 밀도 요구 사항을 위반하지 않고 프레임 없이만 사용할 수 있다. 프레임 신호의 경우 T1-DALY 패턴을 사용해야 한다. 두 패턴 모두 B8ZS로 옵션이 지정된 회로에서 B8ZS 코드를 강제로 사용한다.

7. 비트 오류율 측정 시간

95% 신뢰도의 비트 오류율 테스트 시간은 다음과 같다.

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

테스트 시간 t는 가우시안 에러 분포를 이용하여 다음 식으로 구할 수 있다.

:

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

여기서 c는 신뢰도이며, b는 BER의 상한, r은 비트 레이트다.

8. %ES와 %SES

%ES(Errored Seconds)는 측정 시간 전체에 대한 1초당 1개 이상의 부호 오류가 존재하는 초의 비율을 백분율로 나타낸 평가 척도이다. 100에서 %ES의 측정값을 뺀 값을 %EFS(Error Free Seconds)라고 한다.

%SES(심각 오류 초)는 측정 시간 전체에서 1초간의 부호 오류율이 1000분의 1을 초과하는 부호 오류 시간율을 백분율로 나타낸 평가 척도이다. 1000분의 1 미만은 계산하지 않으므로, %SES의 측정값은 %ES와 비교하여 작다.

비트 오류율(BER)이 랜덤성의 부호 오류에 적합한 반면, %SES는 버스트 오류의 부호 오류에 적합하다.

9. 대한민국의 비트 오류율 관리 현황

9. 1. 관련 정책 및 과제

참조

_[1] 웹사이트 Is BER the bit error ratio or the bit error rate? https://www.edn.com/[...] EDN 2010-12-14
_[2] 문서 BER calculation Université de Limoges 2008-01
_[3] 웹사이트 Keyboards and Covert Channels https://www.usenix.o[...] 2006
_[4] 웹사이트 Bit Error Rate Testing: BER Test BERT » Electronics Notes https://www.electron[...] 2020-04-11

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