最美情侣中文字幕电影,在线麻豆精品传媒,在线网站高清黄,久久黄色视频

歡迎光臨散文網(wǎng) 會(huì)員登陸 & 注冊(cè)

Rayleigh衰落信道下的誤比特率BER分析(不固定方差的版本)

2023-04-22 23:05 作者:樂吧的數(shù)學(xué)  | 我要投稿

錄制的視頻在:https://www.bilibili.com/video/BV1Ys4y1A7su/


這篇文章分析 Rayleigh 衰落信道下的誤比特率,在 AWGN 信道誤比特率的基礎(chǔ)上推導(dǎo)有 Rayleigh 衰落情況下的誤比特率。

y%20%3D%20hx%20%2B%20w%20%20%5Ctag%201


發(fā)送符號(hào) x 用 BPSK 調(diào)制,h 是復(fù)高斯分布的隨機(jī)變量,其中每一維度(實(shí)部和虛部)是滿足均值為 0 ,方差為?%5Csigma%5E2 的高斯分布,則 h 的模長,符合 Rayleigh 分布:

p(z)%20%3D%20%5Cfrac%7Bz%7D%7B%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bz%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D%20%20%20%5Ctag%202


如果信號(hào)的能量為? Es, 不考慮 h 情況下的信噪比為:

SNR%20%3D%20%5Cfrac%7BEs%7D%7BN_0%7D%20%3D%20%5Cmu%20%20%5Ctag%203


考慮 h 后,信噪比就變成

%5Cfrac%7B%7Ch%7C%5E2%20E_s%7D%7BN_0%7D%20%3D%20a%5E2%20%5Cmu%20%20%5Ctag%204


其中 a%20%3D%20%7Ch%7C,? 根據(jù)高斯白噪聲信道下 BPSK 調(diào)制后的誤比特率公式:

BER%20%3D%20Q(%5Csqrt%20%7BSNR%7D)%20%3D%20Q(%5Csqrt%7Ba%5E2%20u%7D)%20%5Ctag%205


而 h 本身也是隨機(jī)變量,所以,再根據(jù) h 的概率分布,計(jì)算 公式 (1) 下的平均誤比特率:

%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20Q(%5Csqrt%7Ba%5E2%20u%7D)%20p(a)%20da%20%5Ctag%206把 (2) 代入 (6) 有:

%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20Q(%5Csqrt%7Ba%5E2%20u%7D)%20p(a)%20da%20%3D%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20Q(%5Csqrt%7Ba%5E2%20u%7D)%20%5Cfrac%7Ba%7D%7B%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D%20%5Ctag%207

把 Q 函數(shù)也代入 (7):

%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%0A%5C%7B%20%5Cint_%7B%5Csqrt%7Ba%5E2u%7D%7D%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bt%5E2%7D%7B2%7D%7D%20dt%20%20%20%5C%7D%0A%5Cfrac%7Ba%7D%7B%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D%20da%20%5Ctag%208


對(duì)公式 (8) 的內(nèi)層積分做積分變量代換,令:

y%20%3D%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B%5Csqrt%7Ba%5E2%20%5Cmu%7D%7D


那么內(nèi)層積分做了變量代換后,積分上下限變成:


t%20%3D%5Csqrt%7Ba%5E2u%7D%2C%20%5Cquad%20y%3D1%20%20%5C%5C%0At%20%3D%20%2B%5Cinfty%2C%20%5Cquad%20%5Cquad%20y%20%3D%20%2B%5Cinfty

則公式 (8) 變成(第二個(gè)等號(hào)是做積分順序交換),同時(shí),為了表述方便,令?%5Cgamma%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csigma%7D :

%5Cbegin%7Baligned%7D%0A%26%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%0A%5Cleft%20%5C%7B%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20%5Cmu%20y%5E2%7D%7B2%7D%7D%20d(y%5Csqrt%7Ba%5E2%20%5Cmu%7D%20)%20%20%5Cright%20%5C%7D%20%5Cfrac%7Ba%7D%7B%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D%20da%20%20%5C%5C%20%5C%5C%0A%26%3D%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%0A%5Cleft%20%5C%7B%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20%5Cmu%20y%5E2%7D%7B2%7D%7D%20d(y%5Csqrt%7Ba%5E2%20%5Cmu%7D%20)%20%20%5Cright%20%5C%7D%20a%5Cgamma%5E2%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20%5Cgamma%5E2%7D%7B2%7D%7D%20da%0A%5C%5C%20%5C%5C%0A%26%3D%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%20%5Cfrac%7B%20%5Cgamma%5E2%20a%5E2%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%20%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20%20%20%20%0A%20%20%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20(%5Cmu%20y%5E2%20%2B%20%5Cgamma%5E2)%7D%7B2%7D%7D%20%20dy%20%20da%0A%20%20%20%5C%5C%20%20%5C%5C%0A%26%3D%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%5Cgamma%5E2%20%5Cleft%20%5C%7B%202%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%20%5Cfrac%7Ba%5E2%20%20%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20%20%20%20%0A%20%20%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20(%5Cmu%20y%5E2%20%2B%20%5Cgamma%5E2)%7D%7B2%7D%7D%20da%20%5Cright%20%5C%7D%20dy%0A%20%20%20%5C%5C%20%20%5C%5C%0A%5Cend%7Baligned%7D%0A%5Ctag%209


公式 (9) 的最內(nèi)層積分中,我們令

%5Chat%20%5Csigma%20%5E2%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cmu%20y%5E2%20%2B%20%5Cgamma%5E2%7D%20%20%20%5Ctag%7B10%7D


則公式 (9) 變成:

%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%5Cgamma%5E2%20%5C%7B%202%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%20%5Cfrac%7Ba%5E2%20%20%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20%20%20%20%0A%20%20%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20%7D%7B2%20%5Chat%20%5Csigma%5E2%7D%7D%20da%20%5C%7D%20dy%20%20%3D%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%5Cgamma%5E2%20%5Chat%20%5Csigma%20%5C%7B%202%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%20%5Cfrac%7Ba%5E2%20%20%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%20%5Chat%20%5Csigma%7D%20%20%20%20%0A%20%20%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20%7D%7B2%20%5Chat%20%5Csigma%5E2%7D%7D%20da%20%5C%7D%20dy%20%20%5Ctag%7B11%7D


公式 (11) 中的內(nèi)層積分,就是均值為 0 ,方差為?%5Chat%20%5Csigma%5E2 ?的高斯分布的方差,則公式 (10) 就推導(dǎo)為:

%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%5Cgamma%5E2%20%5Chat%20%5Csigma%20%5Chat%20%5Csigma%5E2%20dy%20%3D%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%5Cgamma%5E2%20%5Chat%20%5Csigma%5E3%20dy%20%20%5Ctag%7B12%7D


將 (10) 代入 (12)有:

%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%5Cgamma%5E2%20%5Cfrac%7B1%7D%7B(%5Cmu%20y%5E2%20%2B%20%5Cgamma%5E2)%5E%7B%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%7D%20dy%20%20%5Ctag%7B13%7D


對(duì)公式 (13) 的積分再做變量代換,令:

y%20%3D%20%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cgamma%5E2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta%20%20%20%5Ctag%7B14%7D


則當(dāng):
%5Cbegin%7Baligned%7D%0A%26y%3D1%2C%20%20%20%26%5Ctheta%20%3D%20tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%7D%20%20%20%20%5C%5C%0A%26y%3D%2B%5Cinfty%2C%20%26%20%5Ctheta%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%0A%5Cend%7Baligned%7D%0A%5Ctag%7B15%7D

則公式 (13) 變成:

%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%5Cgamma%5E2%20(%5Cmu%20y%5E2%20%2B%20%5Cgamma%5E2)%5E%7B-%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20dy%20%20%0A%3D%20%5Cint_%7B%20tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%7D%7D%5E%7B%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%20%7D%20%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%5Cgamma%5E2(%5Cmu(%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cgamma%5E2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta)%5E2%20%2B%20%5Cgamma%5E2)%5E%7B-%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20d(%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cgamma%5E2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta)%0A%5Ctag%7B16%7D

其中:

(%5Cmu(%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cgamma%5E2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta)%5E2%20%2B%20%5Cgamma%5E2)%5E%7B-%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20%3D%20(%5Cgamma%5E2tan%5E2%5Ctheta%20%2B%20%5Cgamma%5E2)%5E%7B-%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20%3D%20(%7B%5Cgamma%5E2%7D)%5E%7B-%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20%7Bcos%5E%7B3%7D%5Ctheta%7D%20%20%20%5Ctag%7B17%7D


以及

d(%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cgamma%5E2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta)%20%3D%20%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cgamma%5E2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bcos%5E2%20%5Ctheta%7D%20%20%5Ctag%20%7B18%7D


把公式 (17)(18) 代入公式 (16) 有:

%5Cint_%7B%20tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D%7D%5E%7B%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%20%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%5Cgamma%5E2%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%20%20cos%5Ctheta%20d%20%5Ctheta%20%20%5Ctag%7B19%7D%0A%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20%20sin%5Ctheta%20%7C_%7B%20tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%7D%7D%5E%7B%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%20%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20%20%20%5Cleft%20(1%20-%20sin(tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%7D)%5Cright%20)


其中

sin(x)%20%3D%20%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7Btan%5E2%20x%7D%7B1%2Btan%5E2%20x%7D%7D


則:
%5Cbegin%7Baligned%7D%0Asin(tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%7D)%20%26%3D%20%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7Btan%5E2%20(tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%7D)%7D%7B1%2Btan%5E2%20(tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%7D)%7D%7D%20%5C%5C%20%20%5C%5C%0A%26%3D%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7B%20%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%7D%5E2%20%20%7D%7B1%2B%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B%5Cgamma%5E2%7D%7D%5E2%7D%20%7D%20%5C%5C%20%5C%5C%0A%26%3D%20%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7B%5Cmu%20%7D%7B%5Cgamma%5E2%2B%5Cmu%7D%20%7D%0A%5Cend%7Baligned%7D%0A%5Ctag%20%7B20%7D

把 (20) 代入 (19)得到:

%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20%5Cleft%20(%20%20%201%20-%20%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7B%5Cmu%20%7D%7B%5Cgamma%5E2%2B%5Cmu%7D%20%7D%20%5Cright%20)%20%20%20%5Ctag%7B21%7D

Rayleigh衰落信道下的誤比特率BER分析(不固定方差的版本)的評(píng)論 (共 條)

分享到微博請(qǐng)遵守國家法律
遂平县| 亚东县| 宿松县| 光山县| 江川县| 西乡县| 德惠市| 花垣县| 治县。| 祥云县| 平顶山市| 临沂市| 郎溪县| 阿尔山市| 石屏县| 固安县| 长治县| 冷水江市| 济阳县| 青海省| 宁武县| 喀喇沁旗| 兰考县| 海安县| 玉田县| 通州市| 桃园市| 怀宁县| 开鲁县| 沾化县| 奎屯市| 隆回县| 三都| 全州县| 淮南市| 小金县| 大港区| 永修县| 兰州市| 泸水县| 绥芬河市|