指数分布、瑞利分布和Nakagami-m的联系

指数分布: Y = X 1 2 + X 2 2 Y=X_1^{2}+X_2^2 Y=X12+X22,即(n=2)的卡方分布

Y ∼ exp ⁡ ( 2 σ 2 ) Y\sim \exp(2\sigma^2) Yexp(2σ2)

  • PDF: f Y ( y ) = 1 2 σ 2 e − y 2 σ 2 , y > 0 f_{Y}(y)=\frac{1}{2\sigma^2}e^{-\frac{y}{2\sigma^2}},y>0 fY(y)=2σ21e2σ2y,y>0

2 σ 2 = 1 2\sigma^2=1 2σ2=1

  • PDF: f Y ( y ) = e − y , y > 0 f_{Y}(y)=e^{-y},y>0 fY(y)=ey,y>0
  • CDF: F Y ( y ) = 1 − e − y F_{Y}(y)=1-e^{-y} FY(y)=1ey
  • CCDF: F ‾ Y ( y ) = e − y \overline{F}_{Y}(y)=e^{-y} F

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