and is the second moment; = E[R2] [

and is the second moment; = E[R2] [51]. The Nakagami-m distribution covers a wide range of fading conditions and is more robust than the Rayleigh distribution since it has two degrees of freedom. For example, when m = ½, it is a one-sided Gaussian distribution and when m = 1, it is a Rayleigh distribution. In the limit as m approaches infinity, the channel becomes static (no fading) and the PDF becomes more concentrated

around the mean, eventually approaching an impulse function located at [51]. Inorder to use the Nakagami-m distribution to model a set of empirical data, one must first assume a Nakagami distribution and then estimate the fading parameter m. Due to its widespread use in predicting the performance of fading channels, several efficient and

Kết quả (Việt) 1:

và là thời điểm thứ hai; = E [R2] [51]. Phân phối Nakagami-m bao gồm một loạt các điều kiện mờ dần và là mạnh mẽ hơn so với sự phân bố Rayleigh vì nó có hai bậc tự do. Ví dụ, khi m = ½, nó là một phân phối Gaussian một mặt và khi m = 1, nó là một phân bố Rayleigh. Trong giới hạn khi m cách tiếp cận vô cùng, các kênh trở nên tĩnh (không phai) và file PDF trở nên tập trung hơnxung quanh có nghĩa là, cuối cùng đã tiếp cận một chức năng xung tọa lạc tại  [51]. Inorder sử dụng phân phối Nakagami-m để mô hình một tập hợp các dữ liệu thực nghiệm, một trong những phải đầu tiên giả định phân phối Nakagami và sau đó ước tính m. tham số phai do sử dụng rộng rãi trong dự đoán hiệu suất của các phai kênh, nhiều hiệu quả và

Kết quả (Việt) 2:

và là thời điểm thứ hai; = E [R2] [51]. Sự phân bố Nakagami-m bao gồm một loạt các điều kiện mờ dần và mạnh mẽ hơn so với phân bố Rayleigh vì nó có hai bậc tự do. Ví dụ, khi m = ½, nó là một phân phối Gaussian một chiều và khi m = 1, nó là một phân bố Rayleigh. Trong giới hạn như m tiến tới vô cùng, kênh trở nên tĩnh (không có fading) và PDF trở nên tập trung

xung quanh giá trị trung bình, cuối cùng tiếp cận một chức năng xung nằm ở  [51]. Inorder sử dụng phân phối Nakagami-m để mô hình một tập hợp các dữ liệu thực nghiệm, lần đầu tiên người ta phải giả định một phân phối Nakagami và sau đó ước tính tham số mờ m. Do sử dụng rộng rãi của nó trong việc dự đoán hiệu suất của các kênh fading, một số hiệu quả và