Applications of Meijer’s Factorization Theorems in Performance Analyses of All-Optical Multi-Hop FSO Systems
Notice bibliographique
Résumé
The use of bivariate Fox H-functions (BFHFs) in performance analyses of wireless communication systems has gained considerable attention in past few decades. However, the non-existence of robust built-in routines for evaluating such functions in standard computing systems poses numerous challenges in numerical experiments and simulations. Motivated by the apparent need to circumvent these difficulties in performance analyses of cooperative wireless communications, this work presents an alternative method for obtaining the exact, approximate and asymptotic BFHF-free cumulative distribution function (CDF) of the end-to-end (e2e) signal-to-noise ratio (SNR) of multi-hop amplify-and-forward (AF) relaying wireless communication systems. As an illustration, the e2e performance analysis of an all-optical dual-hop free-space optical (FSO) transmission system over Gamma-Gamma turbulence in the presence of pointing errors is revisited. Specifically, new mathematical formulae for the statistical characteristics of the e2e SNR for systems with AF fixed-gain relaying as well as channel-state-information(CSI)-assisted using heterodyne detection (HD) or intensity modulation with direct detection (IM/DD) are derived in terms of mathematically malleable and uniformly convergent infinite series of weighted Meijer G-functions. The usefulness of the derived CDFs is illustrated through derivation of traditional system performance metrics. The accuracy of the derived analytical formulae is verified via Monte Carlo simulations in MATLAB®. Finally, based on results observed in this paper, useful expansions of common BFHFs in terms of easily computable univariate hypergeometric functions are proposed.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».