Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259342
Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Aproximações Nakagami-m para somas de envoltórias Nakagami-m via casamento de assíntotas e mistura aleatória
Title Alternative: Nakagami-m approximations to the sum of Nakagami-m envelopes via asymptotic matching and random mixture
Author: Vega Sánchez, José David, 1988-
Advisor: Santos Filho, José Cândido Silveira, 1979-
Filho, Jose Candido Silveira Santos
Abstract: Resumo: O conhecimento das estatísticas de somas de variáveis aleatórias é crucial para a análise de desempenho de várias aplicações em sistemas de comunicação sem fio. Entretanto, a avaliação de algumas dessas estatísticas, tais como a função densidade de probabilidade e a função de distribuição acumulada, é uma tarefa complexa, uma vez que se apresenta na forma de uma convolução das funções densidade de probabilidade individuais. A solução exata se torna inviável à medida que cresce o número de variáveis da soma, o que tem motivado a busca por soluções aproximadas mais simples. Neste trabalho, aproxima-se a soma de variáveis Nakagami-m por outra variável Nakagami-m devidamente ajustada. Para tanto, propõem-se duas novas abordagens de ajuste. Na primeira abordagem, os parâmetros da distribuição aproximada são ajustados de modo a satisfazer a assíntota da distribuição exata próximo à origem. Por conta disso, tal método é altamente preciso para relações sinal-ruído médias a altas. Na segunda abordagem, a soma Nakagami-m é aproximada pela mistura aleatória de duas variáveis Nakagami-m. O intuito dessa abordagem é prover graus de liberdade adicionais, melhorando a qualidade do ajuste. Os parâmetros das variáveis misturadas são ajustados casando-se não apenas as assíntotas como também certos momentos estatísticos da distribuição aproximada àqueles da soma exata

Abstract: Knowing the statistics of sums of random variables is crucial for the performance analysis of various applications in wireless communication systems. However, the mathematical evaluation of some of these statistics, such as the probability density function and the cumulative distribution function, is rather intricate, as they arise in terms of a convolution of the individual probability density functions. The exact solution proves impracticable as the number of variables increases, which has motivated the search for simpler approximate solutions. In this work, we approximate the sum of Nakagami-m variables by another Nakagami-m variable, the parameters of which are suitably adjusted. For this purpose, we propose two novel methods. In the first one, the parameters of the approximate distribution are adjusted to match the asymptote of the exact probability density function near the origin. As a result, this approach is highly precise at medium to high signal-to-noise ratios. In the second method, the Nakagami-m sum is approximated by the random mixture of another two Nakagami-m variates. The aim of this approach is to increase the degrees of freedom, improving the match. The distribution parameters of the mixed random variables are adjusted by matching not only the asymptote but also certain statistical moments of the exact sum distribution
Subject: Radio - Transmissores e transmissão - Desvanecimento
Sistemas de comunicação sem fio
Variáveis aleatórias
Ajuste de curva
Editor: [s.n.]
Citation: VEGA SÁNCHEZ, José David. Aproximações Nakagami-m para somas de envoltórias Nakagami-m via casamento de assíntotas e mistura aleatória. 2015. 1 recurso online (xxii, 45 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/259342>. Acesso em: 28 ago. 2018.
Date Issue: 2015
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

Files in This Item:
File SizeFormat 
VegaSanchez_JoseDavid_M.pdf63.17 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.