Massive Internet of Things (mIoT) har gett en gynnsam möjlighet att bygga kraftfulla och allestädes närvarande anslutningar som står inför en uppsjö av nya utmaningar, där cellulära nätverk är potentiella lösningar på grund av deras höga skalbarhet, tillförlitlighet och effektivitet. Den slumpmässiga åtkomstkanal (RACH) förfarande är det första steget i anslutning etablering mellan IoT-enheter och basstationer i det cellbaserade mIoT-nätverket, där modellering av interaktioner mellan statiska egenskaper i det fysiska lagernätverket och dynamiska egenskaper kön utvecklas i varje IoT-enhet är utmanande. För att ta itu med detta tillhandahåller vi en ny trafikmedveten spatio-temporal modell för att analysera RACH i cellbaserade mIoT-nätverk, där det fysiska lagernätverket modelleras och analyseras baserat på stokastisk geometri i den rumsliga domänen, och köutvecklingen analyseras baserat på sannolikhetsteori i tidsdomänen. För prestandautvärdering, vi härleda de exakta uttrycken för ingress överföring framgång sannolikheter för en slumpmässigt vald IoT-enhet med olika RACH system i varje tid slits, som ger insikter i effektiviteten i varje RACH system. Våra härledda analysresultat verifieras genom realistiska simuleringar som fångar utvecklingen av paket i varje IoT-enhet. Denna matematiska modell och den analytiska ramen kan användas för att utvärdera prestandan hos andra typer av RACH-system i de cellulära nätverken genom att helt enkelt integrera dess ingressöverföringsprincip. Index Terms-Massive IoT, cellulärt nätverk, slumpmässig åtkomst, köinteraktion, stokastisk geometri.
I REF utvärderas den slumpmässiga åtkomstmekanismen i de cellbaserade massiva IoT-nätverken baserat på en spatiotemporalmodell för den trådlösa trafiken, där den rumsliga topologin modelleras med hjälp av verktyg från den stokastiska geometrin och utvecklingen av köer bedöms utifrån den stokastiska processen.
Random Access Analysis for Massive IoT Networks Under a New Spatio-Temporal Model: A Stochastic Geometry Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}