ABSTRACT I detta dokument utvecklar vi en omfattande statistisk ram för att karakterisera och modellera storskaliga cellulära nätverk för obemannade luftfartyg som möjliggör återhämtning efter katastrofer. Vid naturkatastrofer eller katastrofer orsakade av människor är det cellulära nätet sårbart för förstörelse som resulterar i täckningsluckor eller täckningshål. Drone-baserade små cellulära nätverk (DSCN) kan snabbt användas för att fylla sådana täckning tomrum. På grund av kapacitet och back-hauling begränsningar för drönare små celler (DSCs), varje täckning hål kräver en mängd DSCs för att möta bristen täckning vid en önskad kvalitet på tjänsten. Dessutom tenderar markanvändare att samlas i hot-spots i ett post-disaster scenario. Motiverade av detta faktum, anser vi den klustererade utplaceringen av DSCs runt platsen för en förstörd BS. Gemensamma överväganden som delvis driver BS och utplacerade DSC ger en unik topologi för sådana allmänna säkerhetsnät. Låna verktyg från stokastisk geometri, utvecklar vi en statistisk ram för att kvantifiera down-link prestanda för en DSCN. Vår föreslagna klustermekanism utökar den traditionella Matern och Thomas klusterprocesser till ett mer allmänt fall, där klusterstorleken är beroende av storleken på täckningshålet. Vi använder sedan det nyutvecklade ramverket för att hitta slutna formuttryck (senare verifierade av Monte-Carlo-simuleringar) för att kvantifiera täckningssannolikheten, områdesspektraleffektiviteten och energieffektiviteten för den mobila användaren med nedlänk. Slutligen utforskar vi flera konstruktionsparametrar (för båda de antagna klusterprocesserna) som behandlar optimal utbyggnad av nätverket (dvs. antal drönare per kluster, drönarhöjder och överföringseffektförhållande mellan de traditionella överlevande basstationerna och drönarbasstationerna).
I REF beaktas en stokastisk geometrisk ram baserad på klusterad spridning av drönare små celler runt platsen för en förstörd basstation.
Performance Analysis of UAV Enabled Disaster Recovery Networks: A Stochastic Geometric Framework Based on Cluster Processes
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}