Abstract-Även om Poisson point process (PPP) har använts i stor utsträckning för att modellera basstationer (BS) platser i cellulära nätverk, är det en idealiserad modell som försummar den rumsliga korrelationen mellan BS. I detta dokument föreslås användningen av den avgörande punktprocessen (DPP) för att ta hänsyn till dessa korrelationer, särskilt repulsiviteten bland makro BS-platser. DPP har visat sig vara analytiskt lätthanterliga genom att utnyttja flera unika beräkningsegenskaper. Specifikt visar vi att den tomma rymdfunktionen, den närmaste grannfunktionen, medelinterferensen och signal-till-interferens-fördelningen (SIR) har explicita analytiska representationer och kan numeriskt utvärderas för cellulära nätverk med DPP-konfigurerade BS. Dessutom undersöks modellering noggrannheten hos DPPs genom att montera tre DPP-modeller till verkliga BS platsdatauppsättningar från två större städer i USA. Med hjälp av hypotestester för olika prestandamått av intresse, visar vi att dessa monterade DPP är betydligt mer exakta än populära val såsom PPP och perturbed hexagonal rutnät modell.
I REF användes de allmänna determinatoriska punktprocesserna för modellering av cellulära nät.
Statistical Modeling and Probabilistic Analysis of Cellular Networks With Determinantal Point Processes
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}