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瑞利(Rayleigh)分布-circularly symmetric random variable-復高斯

2022-10-17 10:47 作者:樂吧的數(shù)學  | 我要投稿

在無線通信的信道建模,高斯白噪聲模擬 等方面,我們都會碰到 瑞利( Rayleigh)分布 , 也經常碰到 circularly symmetric random variable 的說法。


什么是circularly symmetric random variable ? 就是形如 Z%20%3D%20X%20%2B%20jY?的隨機變量,其中? X, Y?都是均值為0 相互獨立具有相同高斯分布的隨機變量。 則這個復隨機變量的模長 |Z|?就符合 瑞利分布,其概率密度為:


p(z)%20%3D%20%5Cfrac%7Bz%7D%7B%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bz%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D%2C%20%5Cquad%20z%20%5Cge%200


另外,角度 %5Ctheta?滿足%5B0%2C2%5Cpi%5D?之間的均勻分布。


為什么這個復數(shù)隨機變量稱之為 circularly symmetric ?

我們把復數(shù)的實部和虛部分別看成兩個實值隨機變量,均值都是 0 的獨立同分布(高斯分布)。則其聯(lián)合概率:


p(x%2Cy)%20%3D%20p(x)p(y)%20%3D%20(%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%5Csigma%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bx%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D)(%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%5Csigma%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7By%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D)%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%5Cpi%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bx%5E2%20%2B%20y%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D


我們把這個聯(lián)合概率的圖,畫在三維空間中,z 軸是概率的值,另外兩個軸分布代表實部的 x 和虛部的 y,則其圖形如下(摘自 wiki ):



可以看到 圖形是對稱的,且是 circularly.


轉成極坐標


Z%20%3D%20%5Csqrt%7BX%5E2%2BY%5E2%7D%20%20%5C%5C%0A%0A%5Cquad%20%5C%5C%0A%0A%5Ctheta%20%3D%20tan%5E%7B-1%7D(%5Cfrac%7BY%7D%7BX%7D)






dxdy%3Dz%20dz%20d%5Ctheta



那么

P(x%5Cle%20X%2Bdx%2C%20y%5Cle%20Y%2Bdy)%20%3D%20P(z%5Cle%20Z%20%2B%20dz%2C%20%5Ctheta%20%5Cle%20%5CTheta%20%2B%20d%5Ctheta)%20%20%5C%5C%0A%0A%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%5Cpi%20%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bx%5E2%2By%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D%20zdz%20%20d%5Ctheta%20%5C%5C%0A%0A%3D%5Cfrac%7Bz%7D%7B%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bz%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D%20dz%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%5Cpi%7D%20d%5Ctheta


所以:


p(z%2C%5Ctheta)%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%5Cpi%20%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bz%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D



因為 z%2C%5Ctheta?相互獨立,所以:


p(z)%20%3D%20%5Cfrac%7Bz%7D%7B%5Csigma%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bz%5E2%7D%7B2%5Csigma%5E2%7D%7D%2C%20%5Cquad%20%20z%5Cge%200%20%5C%5C%0A%0A%5Cquad%20%5C%5C%0A%0Ap(%5Ctheta)%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%5Cpi%7D%2C%20%5Cquad%20-%5Cpi%20%5Cle%20%5Ctheta%20%5Cle%20%5Cpi


# 仿真


產生兩個 0均值,相互獨立,單位方差的高斯隨機變量

用 hist() 函數(shù),計算 z%2C%20%5Ctheta?的概率密度


然后,用我們的理論公式也計算出來概率,畫圖比較,發(fā)現(xiàn)兩者重合。

Matlab/Octave 代碼



* 基本是翻譯的這個文章:Deriving PDF of Rayleigh random variable (dsplog.com)




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