Proposta de um algoritmo para gera??o de n?meros aleat?rios em ambientes generalizados do canal sem fio com desvanecimento
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da INATEL |
Texto Completo: | http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/37 |
Resumo: | This thesis proposes a simple and highly eficient random sequence generator for statistical distributions used to model fading channels such as Nakagami-m, a-u, k-u, n-u, a-k-u e a-n-u. These generators are implemented via the Acceptance-Rejection technique using a majority function with estimated parameters, and achieve almost 100% of eficiency for all cases through mathematical transformations in generated samples with predefined parameters. Similar or better results can not be found in the literature. The algorithm effectiveness is demonstrated by the Kolmogorov-Smirnov test on the generated samples, proving its quality in relation to adherence with its respective theoretical distribution. One advantage of the proposed algorithm, plus its high effciency, comes from of there are not constraint parameters in the data generation, and how we treat of general distributions that encompass many of other particular cases, a single generator can be used for a wide range of diferent distributions through the correct parameters choice. |
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These generators are implemented via the Acceptance-Rejection technique using a majority function with estimated parameters, and achieve almost 100% of eficiency for all cases through mathematical transformations in generated samples with predefined parameters. Similar or better results can not be found in the literature. The algorithm effectiveness is demonstrated by the Kolmogorov-Smirnov test on the generated samples, proving its quality in relation to adherence with its respective theoretical distribution. One advantage of the proposed algorithm, plus its high effciency, comes from of there are not constraint parameters in the data generation, and how we treat of general distributions that encompass many of other particular cases, a single generator can be used for a wide range of diferent distributions through the correct parameters choice.Esta disserta??o prop?e um algoritmo simples e extremamente eficiente, se comparado a literatura, para a gera??o de vari?veis aleat?rias de distribui??es estat?sticas usadas para modelar canais com desvanecimento, como Nakagami-m, a-u, k-u, n-u, a-k-u e a-n-u. Estes geradores s?o implementados atrav?s do m?todo da Aceita??o-Rejei??o usando uma fun??o majorit?ria com par?metros calcul?veis, e alcan?am quase 100% de efici?ncia para todos os casos atrav?s de transforma??es matem?ticas em amostras geradas com par?metros pr?-definidos. Resultados melhores ou semelhantes n?o podem ser encontrados na literatura. A efic?cia do algoritmo ? demonstrada pela execu??o do Teste de Kolmogorov-Smirnov nas amostras geradas, comprovando sua qualidade em rela??o ? ader?ncia com sua respectiva distribui??o te?rica. Umas das vantagens do algoritmo proposto, al?m de sua alta efici?ncia, vem de n?o existir restri??es de par?metros na gera??o dos dados, e como se trata de distribui??es generalistas que englobam muitas outras como casos particulares, um mesmo gerador pode ser usado para uma ampla gama de diferentes distribui??es atrav?s da escolha correta de par?metros.Submitted by Tede Dspace (tede@inatel.br) on 2016-07-08T14:40:33Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Disserta??o V.Final Rodrigo Cogliatti.pdf: 10205897 bytes, checksum: 009b1bb5bf7ac2b8964d795127363932 (MD5)Made available in DSpace on 2016-07-08T14:40:33Z (GMT). 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