Coverage and Rate Analysis for Vertical Heterogeneous Networks (VHetNets)
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we leverage concepts from stochastic geometry to investigate the downlink performance of a vertical heterogeneous network (VHetNet) comprising aerial base stations (ABSs) and terrestrial base stations (TBSs). We model the ABSs as a 2D Poisson point process (PPP) deployed at a particular altitude while the TBSs are modelled as a 2D PPP deployed on the ground. The proposed analytical framework adopts an appropriate air-to-ground (A2G) channel model that incorporates line-of-sight (LoS) and non-line-of-sight (NLoS) transmissions. We begin the main technical part of the analysis by deriving analytical expressions for the distribution of the distances between a typical user and the closest LoS ABS, NLoS ABS, and TBS. After that, we derive expressions for the probabilities that a typical user is associated with a NLoS ABS, LoS ABS, or TBS. Under the assumption that A2G and terrestrial channels experience Nakagami-m fading with different m parameters, we derive an expression for the Laplace transform of interference power. Furthermore, we derive exact and approximate analytical expressions for the coverage probability and achievable rate. We show that these approximations match the simulations with negligible errors for small SINR thresholds and m parameters of Nakagami-m fading.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».