高斯光束下的Gamma-Gamma分布代码
时间: 2023-10-23 08:14:17 浏览: 45
Gamma-Gamma分布是一种重要的随机分布,用于描述高斯光束在大气中传输时的衰减。下面是一个使用MATLAB编写的Gamma-Gamma分布代码示例:
```matlab
function [pdf] = gamma_gamma_distribution(alpha, beta, gamma, eta, r)
% alpha, beta, gamma, eta: 分别为四个参数
% r: 距离
pdf = 1 / (beta*gamma(eta)*alpha^(eta+1)) * r.^(2*eta-1) .* exp(-gamma*r) .* besselk(eta-1, 2*sqrt(alpha*beta)*r);
end
```
其中,besselk是第二类修改的贝塞尔函数。使用该函数可以计算给定四个参数和距离r的Gamma-Gamma分布概率密度函数。
需要注意的是,该代码仅仅是一个示例,实际应用中还需要考虑许多因素,例如大气湍流强度、天气等。在应用中,还需要对代码进行修改和优化,以满足实际需求。
相关问题
matlab2018b中的如何建立Gamma-Gamma光强分布
在MATLAB 2018b版本中,可以使用“fitdist”函数来拟合Gamma-Gamma光强分布。
首先,需要准备一组数据,表示Gamma-Gamma光强分布的样本数据。然后,使用“fitdist”函数拟合该数据,代码如下:
```matlab
% 准备数据
data = [0.12, 0.23, 0.34, 0.45, 0.56, 0.67, 0.78, 0.89, 1.01, 1.12];
% 使用“fitdist”函数拟合Gamma-Gamma光强分布
pd = fitdist(data', 'gammagamma');
% 绘制拟合结果
x = 0:0.01:1.5;
y = pdf(pd, x);
plot(x, y)
```
在上述代码中,我们准备了一组Gamma-Gamma光强分布的样本数据,并使用“fitdist”函数拟合该数据。其中,“'gammagamma'”表示拟合的分布类型为Gamma-Gamma光强分布。最后,我们绘制了拟合结果的概率密度函数曲线。
需要注意的是,Gamma-Gamma光强分布是一个比较复杂的分布,拟合可能会受到数据量和数据质量的影响。因此,在使用该分布进行建模时,需要谨慎选择数据和拟合方法。
基于Gamma-Gamma光强分布的自由空间光通信的matlab仿真
自由空间光通信是一种高速数据传输技术,它使用激光光束在空气中传输数据。在自由空间光通信系统中,光束必须经过大气层,其传输性能受到天气条件的影响。为了评估自由空间光通信系统的性能,可以使用Gamma-Gamma光强分布模型进行仿真。
以下是在MATLAB中进行Gamma-Gamma光强分布模型仿真的步骤:
1. 定义系统参数,如信噪比、发射功率、接收面积、接收机灵敏度等。
2. 计算大气湍流对光束的影响,以确定Gamma-Gamma光强分布模型的参数。
3. 生成Gamma-Gamma光强分布随机变量。
4. 计算误码率和比特误差率。
5. 绘制误码率和比特误差率与信噪比的关系曲线。
以下是一个简单的代码示例,展示如何使用MATLAB进行Gamma-Gamma光强分布模型仿真:
```matlab
% 定义系统参数
SNR = 20; % 信噪比
Ptx = 0.1; % 发射功率
A = 1e-4; % 接收面积
R = 10; % 接收机灵敏度
% 计算大气湍流对光束的影响
Cn2 = 1e-14; % 大气湍流强度
L = 2*pi*R/sqrt(3*Cn2); % 相关长度
sigma2 = 0.5*(1-exp(-Cn2*L^(2/3))); % 方差
% 生成Gamma-Gamma光强分布随机变量
N = 10000; % 仿真次数
I = zeros(1,N); % 光强
for i = 1:N
gamma1 = gamrnd(1/2,2); % 第一个Gamma分布
gamma2 = gamrnd(1/2,2); % 第二个Gamma分布
I(i) = (gamma1/sigma2)/(gamma2/sigma2+SNR*Ptx*A/L^2); % 光强
end
% 计算误码率和比特误差率
BER = qfunc(sqrt(2*SNR).*sqrt(I)); % 比特误差率
SER = 1-(1-BER).^8; % 符号误码率
% 绘制误码率和比特误差率与信噪比的关系曲线
SNRdB = 0:30; % 信噪比范围
SNR = 10.^(SNRdB/10); % 信噪比
BER_th = qfunc(sqrt(2*SNR)); % 理论比特误差率
SER_th = 1-(1-BER_th).^8; % 理论符号误码率
semilogy(SNRdB, BER_th, 'r-', SNRdB, BER, 'ko');
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('比特误差率');
legend('理论误码率', '仿真误码率');
```
这个示例演示了如何使用Gamma-Gamma光强分布模型进行自由空间光通信系统的仿真,并绘制比特误差率与信噪比的关系曲线。你可以根据自己的需要修改参数和代码,进行更复杂的仿真和分析。