Detta arbete syftar till att kombinera adaptiv protokolldesign, nyttomaximering och stokastisk geometri. Vi fokuserar på en rumslig anpassning av Aloha inom ramen för ad hoc-nätverk. Vi överväger kvasistatiska nätverk där mobiler lär sig den lokala topologin och införlivar denna information för att anpassa sitt urval av medelaccesssannolikhet (MAP) till sin lokala miljö. Vi anser att de fall där noder samarbetar på ett distribuerat sätt för att maximera den globala genomströmningen eller för att uppnå antingen proportionell rättvis eller max-min rättvis medeltillgång. I det proportionella rättvisa fallet visar vi att noderna kan beräkna sina optimala MAP som lösningar till vissa fasta punktekvationer. I det maximala genomströmningsfallet erhålls de optimala MAP-värdena genom en Gibbs Provtagningsbaserad algoritm. I max-min-fallet erhålls dessa som lösning på ett problem med konvex optimering. I det proportionella rättvisa fallet visar vi att när noderna bildar en homogen Poisson point process (PPP) i Euclidean planet, fördelningen av den optimala MAP kan erhållas från en viss skott bullerprocess med avseende på denna Poisson point process och att medelvärdet nytta kan också härledas från denna fördelning. Numeriska resultat illustrerar våra resultat och kvantifierar de vinster som den rumsliga anpassningen i sådana nätverk medför.
I REF, de optimala TP:er härleds för maximal genomströmning medium tillgång, max-min rättvisa medium tillgång, och proportionell rättvisa medium tillgång.
Adaptive spatial aloha, fairness and stochastic geometry
{'venue': '2013 11th International Symposium and Workshops on Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc and Wireless Networks (WiOpt)', 'journal': '2013 11th International Symposium and Workshops on Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc and Wireless Networks (WiOpt)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}