فایل ورد کامل تحلیل تداخل و احتمال قطع برای دریافت MIMO عظیم با پیش کدینگ MF

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تحلیل تداخل و احتمال قطع برای دریافت MIMO عظیم با پیش کدینگ MF،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۸ صفحه

۵ نتایج شبیه سازی
در این بخش، نتایج شبیه سازی را به منظور تصحیح نتایج حاصل از تابع چگالی احتمال Y_k و احتمال قطع نشان می دهیم.
در شکل ۱، برای سیستم با M=100 و K=10, 30 تابع چگالی احتمال شبیه سازی شده (ازطریق شبیه-سازی مونته کارلو) از توان تداخل برای کاربر ۱ Y_1 نشان داده شده است و با تقریب تابع چگالی احتمال در (۹) مقایسه شده است. این شکل نشان می دهد که (۹) تطبیق عالی با شبیه سازی برای تمام محدوده y و هر دو مقدار k دارد. تقریب L=1 در (۸) انحراف چشمگیری به سمت چپ دارد، بنابراین توزیع دنباله ناچیز پنداشته می شود. تقریب L=10 تطبیق بهتری نسبت به (۸) دارد. اما برای K=30، انحراف قابل توجهی دارد و دنباله توزیع که در بخش III بحث وبررسی شد، ناچیز فرض می شود.

عنوان انگلیسی:Interference and Outage Probability Analysis for Massive MIMO Downlink with MF Precoding~~en~~

V. SIMULATION RESULTS

In this section, we show simulation results to verify the derived results on the pdf of Yk and the outage probability. In Fig. 1, for a system with M = 100 and K = 10, 30, the simulated pdf (via Monte-Carlo simulation) of the interference power for User 1 Y1 is shown and compared with the approximate pdf in (7) for L = 10, the approximation in (8), and the closed-form pdf in (9). This figure shows that (9) matches tightly with the simulation for all y range and both K values. The L = 1 approximation in (8) has significant offset to the left, thus underestimates the distribution tail. The L = 10 approximation has a better match than (8). But for K = 30, it also has noticeable offset and underestimates the tail of the distribution as we have discussed in Section III.

$$en!!