I det senaste arbetet fick Özgür, Lévêque och Tse (2007) en fullständig skalning karaktärisering av genomströmningsskalning för slumpmässiga utökade trådlösa nätverk (dvs. n noder placeras jämnt slumpmässigt i en fyrkantig region av område n). De visade att för små väg-förlust exponenter α  på (2, 3] kooperativ kommunikation är ordning optimal, och för stora väg-förlust exponenter α > 3 multi-hop kommunikation är ordning optimal. Deras resultat (både kommunikationsschemat och den bevisteknik) är dock starkt beroende av den regelbundenhet som induceras med stor sannolikhet av den slumpmässiga nodplaceringen. I detta dokument överväger vi problemet med att karakterisera genomströmningsskalning i utökade trådlösa nätverk med godtycklig nodplacering. Som ett huvudresultat föreslår vi ett mer allmänt nytt samarbetssystem för kommunikation som fungerar för godtyckligt placerade noder. För små banförluster exponenter α  på (2, 3] visar vi att vår plan är optimal för alla nodplaceringar, och uppnår exakt samma genomströmningsskalning som i Özgür et al. Detta visar att nodplaceringens regelbundenhet inte påverkar skalningen av de uppnåeliga procentsatserna för α  på (2, 3). Situationen är dock markant annorlunda för stora banförluster exponenter α > 3. Vi visar att i detta system beror skalningen av den uppnåeliga pernoden på hur regelbundet nodplaceringen sker. Vi presenterar sedan en familj av system som smidigt "interpolerar" mellan multi-hop och samarbetskommunikation, beroende på graden av regelbundenhet i noden placering. Vi fastställer ordningen optimalitet av dessa system under kontradiktorisk nod placering för α > 3.
För det andra, effekten av inhomogeniteter i noden rumslig distribution har först undersökts i REF, där författare har funnit att för små väg-förlust exponenter (dvs. α  på (2, 3]) kapaciteten inte beror på hur noder placeras över området.
On Capacity Scaling in Arbitrary Wireless Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory, vol. 55, pp. 3959-3982, September 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}