Performance of pcs with antenna diversity in sub-Rayleigh fading
Notice bibliographique
Résumé
Nakagami fading channels have been used as a very flexible, and fairly accurate approximation of realistic fading in wireless systems [1-3]. In particular, sub-Rayleigh fading, i.e. fading with severity parameter 0.5 ≤ m ≤ 1, describes situation where only a few major scatterers contribute to the signal in the antenna of the receiver, and there is no Line of Sight (LOS) present. Due to a finite spatial correlation of the incident electromagnetic field, and the movement of the vehicle, the fading process possesses certain correlation properties [13], which must be accurately represented when numerical simulation of wireless systems is considered. There are very few algorithms which allow such accurate modelling [3-5]. Most of these algorithm are either based on some numerical evaluation of the parameters of the model [4], or provide an approximation for the resulting correlation function with a fixed uncontrollable error [5]. As a result these models have limiting application in laborious Monte Carlo simulation of the wireless systems. In this paper we suggest a model which allows complete analytical description of the marginal probability density function (PDF) of the envelope and its correlation function. At the same time it provides for an accurate numerical simulation algorithm along with the possibility to derive probability density of any order. In contrast to [4], we provide analytically tractable algorithms which allows the model parameters to be found in closed form. At the same time we avoid the complications related to the representation of a correlation function as a product of two correlation functions [4]. As an example we consider application of the simulation technique suggested to a system with antenna diversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».