A Stochastic-Geometry-Based Analytical Framework for Integrated Localization and Communication Systems
Notice bibliographique
Résumé
For the Internet of things (IoT) network, the integrated localization and communication (ILAC) is expected to provide high localization and communication performance simultaneously. However, the existing research to evaluate the performance of ILAC systems fails to reveal the fundamental performance of ILAC systems in practical IoT network topology analytically. In this paper, we develop a unified analytical ILAC framework using stochastic geometry. We then validate the theoretical results obtained from the proposed analytical framework with the simulation results via extensive Monte Carlo simulations. We further analyse the communication coverage and localization coverage probability with respect to the network density, time-frequency-power domain resource allocation, and communication throughout and localization threshold. Finally, based on the ILAC simulation results, we reveal design guidance for ILAC systems. Specifically, we observe the fundamental trade-off between localization and communication performance attributed to the time-frequency-power domain resource allocation. Network density positively affects the ILAC performance, while power control is much less effective due to the dense network topology. The major observations are that time-domain (TD) resource allocation is preferred in dense networks with low localization CRB thresholds, while frequency-domain (FD) resource allocation dominates in sparse networks with large localization CRB thresholds.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».