Användningen av obemannade luftfartyg (UAV) som används som flygbasstationer (BS) har framträtt som en lovande lösning, särskilt i scenarier som kräver snabba utplaceringar (t.ex. i fall av trånga hotspots, idrottsevenemang, nödsituationer och naturkatastrofer) för att hjälpa marksystemen. I detta dokument ges ett analytiskt ramverk för att analysera sannolikheten för täckning av signal-till-interference-plus-buller (SINR) för UAV-stödda cellulära nätverk med klustererad användarutrustning (UES). Platser för UAV och mark BS modelleras som Poison point processer, och UE antas fördelas enligt en Poisson kluster process runt projektionerna av UAV på marken. Inledningsvis härleds den kompletterande kumulativa fördelningsfunktionen och sannolikhetstäthetsfunktionen för vägförluster för både UAV- och mark BS-nivåerna. Därefter erhålls sannolikheten för association med varje nivå. Sannolikheten för SINR-täckning erhålls för hela nätverket med hjälp av verktyg från stokastisk geometri. Slutligen bestäms areaspektral effektivitet (ASE) för hela nätet, och SINR täckningsannolikhet uttryck för en mer allmän modell presenteras med tanke på att UAV är belägna på olika höjder. Via numeriska resultat har vi visat att UAV höjd och banförlust exponenter spelar viktiga roller på täckningen prestanda. Dessutom kan täckningsannolikheten förbättras med mindre antal UAV, medan bättre ASE uppnås genom att anställa fler UAV och få UE mer kompakt kluster runt UAVs. Obemannad flygfarkost (UAV), cellulära nätverk, SINR täckning sannolikhet, Poisson punkt process, Poisson kluster process, Thomas kluster process, stokastisk geometri.
Turgut och Gursoy REF tillhandahöll ett analysramverk för SINR-täckningssannolikheten för UAV-assisterade cellulära nätverk med klustererad UE.
Downlink Analysis in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Assisted Cellular Networks With Clustered Users
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}