I takt med att användningen av bilradar ökar kommer prestandabegränsningar i samband med radar-till-radar-interferens att bli mer betydande. I detta papper använder vi verktyg från stokastisk geometri för att karakterisera statistiken av radarinterferens. Med hjälp av två olika modeller för den rumsliga fördelningen av fordon, nämligen en Poisson-punktprocess och en Bernoulli-lattice-process, beräknar vi för varje enskilt fall interferensstatistiken och får analytiska uttryck för sannolikheten för framgångsrik områdesuppskattning. Detta dokument visar att den geometriska modellens regelbundenhet verkar ha begränsad effekt på interferensstatistiken, och därför är det möjligt att få grepp om snäva gränser för sämsta möjliga resultat. En teknik föreslås för att utforma arbetscykeln för slumpmässig spektrumåtkomst, som optimerar den totala prestandan. Detta analytiska ramverk verifieras med hjälp av Monte Carlo-simuleringar. Det är Melbourne. Han var radionätsplaneringsingenjör för mobil telekomindustri och sedan som IT-program/Engineeringschef för flera projekt som spänner över olika tekniker, inklusive utbyggnad av mobilnät, satellitnät och IKT-system för järnvägar i sju år. Han är för närvarande lektor vid Tekniska Högskolan, RMIT University. Hans nuvarande forskningsintressen inkluderar tillämpning av stokastisk geometri, kognitiv fordonsradar, radarsignalbehandling och flygkommunikationssystem. Han fick Australiens Post Graduate Award, finansierad av den australiska regeringen, från RMIT University.
I REF utvärderas prestandan för fordonsradar i förhållande till förväntat signal-till-brusförhållande, när fordonens placeringar följer en Poisson-punktprocess och en Bernoulli lattice-process.
Stochastic Geometry Methods for Modeling Automotive Radar Interference
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}