Performance analysis of MIMO FSO systems with EGC diversity receiver over lognormal-Rician turbulence

莱斯衰减 对数正态分布 多输入多输出 概率密度函数 蒙特卡罗方法 误码率 计算机科学 数学 算法 统计 频道(广播) 应用数学 统计物理学 衰退 电信 物理
作者
Maoke Miao,Xiaofeng Li
出处
期刊:Optical Engineering [SPIE]
卷期号:60 (12)
标识
DOI:10.1117/1.oe.60.12.126108
摘要

Two approximate closed-form probability density function expressions for the sum of lognormal-Rician random variates (RVs) and the sum of square root of lognormal-Rician RVs are obtained. The proposed expressions are shown to provide high accuracy over a wide range of channel conditions according to Kolmogorov–Smirnov goodness-of-fit statistical tests results. Also, the analysis of the approximation error is presented to indicate that a higher approximation accuracy can be achieved for larger r or smaller variance σz2. To reveal the importance of the proposed approximation, new approximate closed-form expressions of the ergodic capacity, average bit error rate for the intensity-modulation direct-detection (IMDD), and coherent multiple-input multiple-output (MIMO) free-space optical (FSO) systems with equal gain combining diversity technique over lognormal-Rician turbulence channels are developed. It is observed that MIMO technology can offer a significant improvement in system performance and the performance of coherent FSO systems outperforms that of IMDD systems. The Monte Carlo simulation results are further utilized to illustrate the accuracy of the proposed approach.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
cutie发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
zxq发布了新的文献求助10
2秒前
dog完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
活泼飞鸟发布了新的文献求助50
2秒前
3秒前
kma发布了新的文献求助10
4秒前
李不开你完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
weihua发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
lllll发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI6.3应助CY采纳,获得10
5秒前
Ava应助janer采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
碧蓝青梦发布了新的文献求助10
5秒前
爆米花应助时荒采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
PhoebeXIA发布了新的文献求助10
8秒前
白白白发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
纳若w应助ffffff采纳,获得20
10秒前
10秒前
彩色皓轩发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
iuuu完成签到,获得积分20
11秒前
脑洞疼应助keke采纳,获得10
11秒前
李不开你发布了新的文献求助10
11秒前
炙热的雪糕完成签到,获得积分10
12秒前
再来个苹果完成签到 ,获得积分20
12秒前
Akim应助mumu采纳,获得10
12秒前
由于发布了新的文献求助10
12秒前
乐观的书本完成签到,获得积分10
14秒前
feifei完成签到,获得积分10
14秒前
16秒前
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443096
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257012
关于积分的说明 17584811
捐赠科研通 5501648
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900795
邀请新用户注册赠送积分活动 1877795
关于科研通互助平台的介绍 1717445