Abstract-En nästan allestädes närvarande antagande görs i stokastisk-analytisk metod för att studera kvaliteten på användartjänster i cellulära nätverk är Poisson distribution av basstationer, ofta kompletterad med några specifika antaganden om fördelningen av blekning (t.ex. Det är Rayleigh. Det tidigare (Poisson) antagandet är vanligtvis (vaguely) motiverat i samband med cellulära nätverk, av olika oegentligheter i den verkliga placeringen av basstationer, som helst bör bilda en lattice (t.ex. hexagonalt) mönster. I den första delen av detta dokument ger vi ett annat och rigoröst argument som motiverar Poissons antagande under tillräckligt stark lognormal skuggning som observerats i nätverket, i utvärderingen av en naturlig klass av den typiska användaren service-karakteristiska (inklusive väg-förlust, interferens, signal-till-interferens förhållande, spektral effektivitet). Nämligen presenterar vi en Poisson-konvergens resultat för ett brett utbud av stationära (inklusive lattice) nätverk som utsätts för log-normal skuggning av ökande varians. Vi visar också för Poisson-modellen att distributionen av alla dessa typiska användaregenskaper inte är beroende av den ytterligare blekningsutgåvans särskilda form. Vårt tillvägagångssätt innebär en kartläggning av 2D-nätverksmodell till 1D-bild av den "upplevda" av den typiska användaren. För denna bild bevisar vi vårt Poisson konvergensresultat och variansen av Poisson gränsen när det gäller fördelningen av den ytterligare skuggning eller blekning. Dessutom presenterar vi i den andra delen av tidningen några nya resultat för Poisson-modellen så att man kan beräkna SINR:s distributionsfunktion inom hela sitt område. Vi använder dem för att studera och optimera den genomsnittliga energieffektiviteten i cellulära nätverk.
Användningen av PPP-modellen kan vara analytiskt motiverad under tillräckligt hög lognormal skuggning, se REF.
Using Poisson processes to model lattice cellular networks
{'venue': 'INFOCOM - The 32nd IEEE International Conference on Computer Communications (2013)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}