För att möjliggöra masskommunikation av maskintyp (mMTC) är dataaggregation ett lovande tillvägagångssätt för att minska den överbelastning som orsakas av ett stort antal maskintyper (MTD). I detta arbete överväger vi ett tvåfas cellbaserat mMTC-nätverk där MTD-enheter överför till aggregatorer (dvs. aggregeringsfas) och de aggregerade uppgifterna sedan vidarebefordras till basstationer (dvs. återutläggningsfasen). På grund av de begränsade resurserna, samlarna inte bara aggregerade data, men också schemalägga resurser bland MTD:er. Vi överväger två schemaläggningsscheman: slumpmässig resursplanering (RRS) och kanal-medveten resursplanering (CRS). Genom att utnyttja den stokastiska geometrin presenterar vi en dragbar analytisk ram för att undersöka signal-till-interferens-förhållandet (SIR) för varje fas och därmed beräkna MTD framgångsannolikheten, det genomsnittliga antalet framgångsrika MTD och sannolikheten för framgångsrik kanalanvändning, som är de viktigaste mätvärdena som kännetecknar den totala mMTC prestanda. Våra numeriska resultat visar att även om CRS överträffar RRS när det gäller SIR i aggregeringsfasen, har det enklare RRS nästan samma prestanda som CRS i de flesta fall när det gäller den totala mMTC-prestandan. Dessutom är tillhandahållandet av mer resurser i aggregeringsfasen inte alltid fördelaktigt för mMTC:s resultat.
Författarna i REF presenterar också en dragbar analytisk ram för att undersöka signal-till-interferens-förhållandet (SIR), vilket resulterar i framgångsannolikheten, det genomsnittliga antalet framgångsrika MTC-enheter och sannolikheten för framgångsrik kanalanvändning för det cellbaserade mMTC-nätverket.
Massive Machine Type Communication with Data Aggregation and Resource Scheduling
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications, vol. 65, no. 9, pp. 4012-4026, Sep. 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}