On the Distribution Function of the Generalized Beckmann Random Variable and Its Applications in Communications
Notice bibliographique
Résumé
The Beckmann distribution has a wide range of applications in radio-frequency communications, free-space optical (FSO) communications, and underwater wireless optical communications (UWOC). However, the cumulative distribution function (cdf) of the Beckmann random variable (RV) does not have a closed-form expression, which makes it challenging to derive analytical solutions for the outage probability of systems involving Beckmann RVs. In this paper, we study the generalized Beckmann distribution, which includes the Beckmann, Rayleigh, Rician, Nakagami-m, Hoyt, κ-μ, η-μ, single-sided Gaussian, and the Beaulieu-Xie distributions as special cases. Three approaches are proposed to estimate the cdf of the generalized Beckmann distribution, including closed-form upper and lower cdf bounds, single-fold integration based on the closed-form characteristic function, and a left-tail cdf approximation. We compare the three approaches in terms of the ranges of applications and the computation time complexity. Based on the new cdf estimation techniques, one can efficiently evaluate the outage probabilities of pointing-error-limited FSO systems, UWOC systems, and maximum-ratio combining over arbitrarily correlated generalized Beckmann channels.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».