多层无人机毫米波异构网络的吞吐量研究

针对5G/B5G网络的热点场景中存在数据流量激增及基站与用户设备(UE)之间空间耦合的问题,构造一种基于泊松簇过程的无人机(UAV)协助的多层毫米波异构蜂窝网络模型。为提高该多层网络模型的平均区域吞吐量(AAT),提出基于最大偏置接收功率(BRP)准则的4层级联方案。借助毫米波传输模型和随机几何数学工具,通过UE级联概率及各层基站对UE干扰的拉普拉斯变换,推导出系统条件覆盖概率和AAT的数学解析表达式。研究UAV基站投影在地面上的分布方差、地面基站的密度对级联概率的影响,比较不同级联方案可获取的系统AAT。仿真结果表明,基于最大BRP准则的4层级联方案能够显著提升系统AAT,增强系统性能。

面向密集热点区域的多层异构网络建模方案

针对5G/B5G网络热点通信场景中基站(BS)部署的异构性以及用户设备(UE)与BS之间的耦合问题,提出一种面向密集热点区域的三层异构网络建模方案。将宏BS(MBS)和微微BS(PBS)的位置建模为泊松点过程,将分散在热点中心的UE和低功耗毫微微BS(FBS)建模为泊松簇过程,将PBS覆盖范围之外的UE和FBS建模为两个独立的泊松洞过程。在此基础上,设计UE分类和级联准则,推导簇中心和簇边缘UE的级联概率与级联距离的统计表达式,并考虑有序FBS和非有序FBS的两种级联情况。实验结果表明,当目标UE与FBS级联时,非有序FBS情况下的级联概率优于有序FBS情况,当目标UE与MBS或PBS级联时,有序FBS情况下的级联概率优于非有序FBS情况。