硬核点过程随机蜂窝网络能量效率优化研究

基于控制/用户平面分离的异构网络架构是5G中的一种重要组网方式。微基站的密集部署引发了巨大的能量消耗问题从而无法保障用户的高质量服务(quality of service,QoS)。针对此问题,基于具有最小距离约束特性的硬核点过程(hard-core point process,HCPP),研究了控制/用户平面分离网络架构中能量效率的优化方法。通过联合优化网络频谱分配比、基站的密度和基站配备的天线数量,设计了最小化基站平均能耗的优化问题。由于问题是非凸的,进一步为能量效率优化问题提出了低复杂度的迭代算法,当算法迭代直至收敛可得到天线数和网络频谱分配比的最优解,最终实现基站能耗的最小化。仿真结果表明,该算法在控制/用户平面分离网络架构下有效地降低了基站的平均功耗并提升了系统能效。

基于Matern硬核点过程的无人机辅助蜂窝网络吞吐量分析

无人机与传统的地面蜂窝基站混合组网有望成为一种实现数据高速传输的重要手段。针对这一场景,提出一种针对下行双层异构网络吞吐量性能的分析框架,采用泊松点过程对地面基站的位置进行建模,同时考虑到无人机之间存在的最小安全距离约束,采用Matern硬核点过程对无人机的位置进行建模,利用随机几何工具推导得到用户平均数据速率的简易表达式。根据得到的解析表达式,进而讨论无人机高度和功率控制因子的最优参数组合。结果表明,在提出的网络模型下选择适当的功率控制因子可以在保证地面基站用户速率的同时,有效地提高无人机用户的平均数据速率。

多跳分簇自组网络的最优簇内跳数分析

多跳分簇自组网络的网络规模扩展性差、开销大,簇内跳数的选取是影响分簇网络性能的关键。综合考虑路由层簇维护和媒体介入控制层调度的开销,利用硬核泊松点过程推导网络的干扰与容量,进一步建立网络吞吐量与信道利用率模型,以吞吐量最大化为目标,以信道利用率为约束,得到最优的簇内跳数。仿真结果表明,所建立的模型能有效反映簇内跳数、节点密度等参数对干扰强度、网络吞吐量和信道利用率的影响,簇内跳数的最优值取决于路径损耗系数和节点密度。

基于HCPP的室内VLC系统CSMA网络建模和性能分析

研究了大型室内光物联网中实现光载波侦听多址接入(CSMA)的可行性。采用随机几何分析建模,将室内节点利用漫反射光完成载波侦听的过程抽象为独立集的选择问题,用硬核点过程(HCPP)建模通信节点的随机接入过程,得到载波侦听阈值和并发节点密度的关系表达式。仿真分析了泊松点过程(PPP)节点密度、发射角和载波侦听阈值对并发节点密度的影响。结果表明,对于每个特定的发射角存在一个最佳的载波侦听阈值,可以使同时通信的节点数目最多。