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无线信道统计模型识别
  • ISSN号:1006-0464
  • 期刊名称:《南昌大学学报:理科版》
  • 时间:0
  • 分类:TN925[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]南昌大学信息工程学院,江西南昌330031
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50747025)
中文摘要:

为准确地找到最符合快衰落特性的统计分布模型,论文基于概率论和信息论设计了Kullback-Leibler距离及信息准则表达式,对几种主要的统计分布模型进行了仿真和实验,得到了各统计分布模型的正确识别率,通过统计的方式对比了各种识别模型,发现基于直方图的KL方法识别模型的可靠性比其他方法要高,而韦伯衰落模型更加适合用来对无线信道进行建模。

英文摘要:

To find the model which best coincides with the fast fading channel among the different statistical laws,The paper design the Kullback--Leibler distance and information criterion expression based on the probability theory and information theory, obtain the correct recognition rate for each candidate distribution model repeat by simulation and experiment, compare and analyze the performances of ours identification methods by statistical method. The experiments show the KL method based on Histogram than other methods to high reliability,that Webuill fading model is more suitable for modeling of the wireless channel in the environment we researched.

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期刊信息
  • 《南昌大学学报:理科版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:南昌大学
  • 主办单位:南昌大学
  • 主编:谢明勇
  • 地址:南昌市南京东路235号南昌大学期刊社
  • 邮编:330047
  • 邮箱:NCDL@chinajournal.net.cn
  • 电话:0791-88305805
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-0464
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1193/N
  • 邮发代号:44-19
  • 获奖情况:
  • 2004年国家教育部优秀科技期刊,2006年首届中国高校特色科技期刊,2009年第四届华东地区优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:5092