Multiple input multiple output (MIMO) approach in fiber optical communication has emerged as an effective proposition to address the ever increasing demand for information exchange. In the ergodic case, the multiple channels, associated with multiple modes or cores or both in the optical fiber, is modeled by the Jacobi ensemble of random matrices. A key quantity for assessing the performance of MIMO systems is the mutual information (MI). We focus here on the case of an arbitrary transmission covariance matrix and derive exact determinant based results for the moment generating function (MGF) of mutual information (MI), and thereby address the scenario of unequal power per excited mode. The MGF is used to obtain Gaussian- and Weibull-distribution based approximations for the probability density function (PDF), cumulative distribution function (CDF) or, equivalently, the outage probability, and also the survival function (SF) or reliability function. Moreover, a numerical Fourier inversion approach is implemented to obtain the PDF, CDF, and SF directly from the MGF. The MGF is further used to investigate the ergodic capacity, which is the first moment (mean) of the mutual information. The analytical results are found to be in excellent agreement with Monte Carlo simulations. Our study goes beyond the earlier investigations where covariance matrix proportional to identity matrix has been considered which corresponds to equal power allocation per excited mode.


翻译:在光学纤维通信中,多种输入多重输出(MIIM)方法已成为解决对信息交流需求不断增加的有效建议,在这种情况中,多种渠道,与多种模式或核心相关,或光纤中两者兼有,均以随机矩阵合体为模型。评估MIMO系统性能的关键数量是相互信息(MI)。我们在此侧重于任意传输共变矩阵的情况,并直接从MGF获取基于瞬时生成功能(MGF)的确切决定因素结果。MGF进一步用于调查ERgodic能力(MGF),其间,MGF用于获得基于概率密度函数(PDF)的Gaussian和Weibull-分配的近似值、累积分布函数(CDF),或等值外差概率,以及生存函数(SF)或可靠性功能。此外,我们采用数字四变法系方法直接从MGFF获得PDF、CDF和SF。MF进一步用于调查ERG能力不平等的情况。MGF用于调查基于概率和Wegusal Streal的配置模型,这是我们分析模型的早期分析结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员