16、光无线通信中的信道建模与大气效应研究

光无线通信中的信道建模与大气效应研究

1. 辐照度波动方差与闪烁指数

在得到辐照度波动的概率密度函数(pdf)后,推导辐照度波动方差 $\sigma_{I}^{2}$ 的表达式至关重要,它能表征辐照度波动的强度。具体步骤如下:
[
\sigma_{I}^{2} = \left[E\left[I^{2}\right]\right] - \left[E\left[I\right]\right]^{2} = E\left[\exp\left(2l\right)\right] - \left[E\left[\exp\left(l\right)\right]\right]^{2}
]
通过将相关公式应用到上式并代入 $E\left[l\right]$,可得到强度方差:
[
\sigma_{I}^{2} = \sigma_{I_{0}}^{2}\left[\exp\left(\sigma_{l}^{2}\right) - 1\right]
]
强度的归一化方差,通常称为闪烁指数(S.I),表达式为:
[
S.I = \frac{\sigma_{I}^{2}}{\left[E\left[I\right]\right]^{2}} = \exp\left(\sigma_{l}^{2}\right) - 1
]

2. 弱湍流中的空间相干性

当相干光辐射在像大气这样的湍流介质中传播时,其空间相干性会降低。这种相干性退化的程度取决于大气湍流强度和传播距离。湍流通道会将相干辐射分解成多个片段,其直径代表了降低后的空间相干距离。基于用于模拟弱大气湍流的 Rytov 方法,在大气中传播的场的空间相

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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