基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为有效地对莱斯衰落信道模型统计特性进行验证, 提出一种基于卡方拟合优度检验的莱斯衰落信道统计特性可信性评估方法.建立莱斯衰落信道统计特性可信性评估的假设检验模型, 根据莱斯信道衰落模型构造信道复输出序列, 计算提取其幅度包络序列概率密度分布函数序列, 引入卡方拟合优度检验, 比较幅度包络序列概率密度分布与零假设下特定概率分布是否一致.计算机仿真结果表明, 该方法有效可行, 其性能受信道关键仿真参数影响较小.
推荐文章
基于云模型的可信性评估模型
软件可信
构件可信
REST架构
云模型
信任云
基于QFD技术的软件可信性评估研究
软件可信性
可信性评估
质量机能展开
质量屋
基于FAHP和FMCDM构建软件可信性评估模型
可信软件
软件可信性评估模型
模糊层次分析法
模糊多指标决策
基于模糊综合评判的M&S可信性评估研究
可信性评估模型
三维可信性信息空间
校核与验证
可信性特性
模糊综合评判
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于卡方检验的莱斯信道统计特性可信性评估
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 莱斯衰落信道 卡方拟合优度检验 可信性评估 统计特性 概率密度分布函数
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 632-637
页数 6页 分类号 TN911
字数 4951字 语种 中文
DOI 10.16208/j.issn1000-7024.2019.03.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何怡刚 合肥工业大学电气与自动化工程学院 175 1119 17.0 26.0
2 史露强 合肥工业大学电气与自动化工程学院 7 58 4.0 7.0
3 程彤彤 合肥工业大学电气与自动化工程学院 3 30 2.0 3.0
4 毕然 合肥工业大学电气与自动化工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (71)
共引文献  (14)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1979(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1985(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2010(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2012(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2013(6)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(2)
2014(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2015(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2016(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2017(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
莱斯衰落信道
卡方拟合优度检验
可信性评估
统计特性
概率密度分布函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导