Abstract-Med den massiva ökningen av trådlös datatrafik under de senaste åren, har multi-tier trådlösa nätverk använts för att ge mycket högre kapacitet och täckning. Men heterogenitet av trådlösa nätverk medför nya utmaningar för interferensanalys och samordning på grund av rumsliga slumpmässigt distribuerade sändare. I detta dokument presenterar vi en distansberoende interferensjusteringsmetod (IA) för ett generiskt tvåstegs heterogent trådlöst nätverk, där transmittrar i den första och andra nivån distribueras som poisson point process (PPP) respektive poisson klusterprocess. Genomförbarhetsvillkoret för internmätningsmetoden används för att hitta övre gräns för antalet interferensströmmar som kan anpassas. Det föreslagna IA-systemet maximerar den andra nivåns genomströmning genom att använda avvägningen mellan signal-till-interferens-förhållande och multiplex-vinst. Det visas att inhämtande av exakt kunskap om avståndet mellan mottagaren i den andra nivån och närmaste cross-tier sändare endast ger obetydlig genomströmningsvinst jämfört med statistisk kunskap om avstånd. Dessutom modelleras och analyseras de återstående cross-tier- och intercluster-interferenserna med hjälp av stokastisk geometriteknik. Numeriska resultat validerar de härledda uttrycken för framgångssannolikhet och genomströmning, och visar att det avståndsberoende IA-systemet avsevärt överträffar det traditionella IA-systemet i närvaro av banförlusteffekt. Index Terms-Heterogenous nätverk (HetNets), interferens anpassning (IA), interferens analys, stokastisk geometri, dataflöde.
I REF grupperades alla Tx-Rx-par genom poisson-kluster i ett generiskt tvåstegs heterogent trådlöst nätverk i separata kluster med samma storlek beroende på avståndet mellan transmittrar och mottagare, och IA utfördes inom varje kluster för att maximera den andra-tier-genomströmningen genom att använda avvägningen mellan signal-till-interferens-förhållande och multiplex-vinst.
Interference Alignment in Two-Tier Randomly Distributed Heterogeneous Wireless Networks Using Stochastic Geometry Approach
{'venue': 'IEEE Systems Journal', 'journal': 'IEEE Systems Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}