Uplink Interference Analysis for Two-Tier Cellular Networks With Diverse Users Under Random Spatial Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Multi-tier architecture improves the spatial reuse of radio spectrum in cellular networks, but it introduces complicated heterogeneity in the spatial distribution of transmitters, which brings new challenges in interference analysis. In this work, we present a stochastic geometric model for evaluating the uplink interference in a two-tier network considering multi-type users and base stations. Each type of tier-1 users and tier-2 base stations are modeled as independent homogeneous Poisson point processes, and tier-2 users are modeled as locally non-homogeneous clustered Poisson point processes centered at tier-2 base stations. By applying a superposition-aggregation-superposition approach, we quantify the interference at both tiers. Our model is also able to capture the impact of two types of exclusion regions, where either tier-2 base stations or tier-2 users are restricted to avoid cross-tier interference. As an important application of this analytical model, an intensity planning scenario is investigated, in which we aim to maximize the total income of the network operator with respect to the intensities of tier-2 cells, under constraints on the outage probabilities of tier-1 and tier-2 users. The result of our interference analysis suggests that this maximization can be converted to a standard convex optimization problem. Finally, numerical studies further demonstrate the correctness of our analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».