Abstract-Todays heterogena trådlösa nätverk (HWN) är en samling allmänt förekommande trådlösa nätverkselement (WNE) som stöder olika funktioner och nätverksfunktioner. I en sådan heterogen nätverksmiljö kommer närhetsberäkningen att spela en viktig roll för det sömlösa stödet för nya tillämpningar som sträcker sig från direkt utbyte av lokal trafik mellan homogena WNE (peer-to-peer-kommunikation) till positionering för autonoma system som använder lokaliseringsinformation från den allmänt förekommande HWN-infrastrukturen. Eftersom de flesta av de befintliga trådlösa nätverksteknikerna möjliggör en direkt (eller indirekt) uppskattning av avstånden och vinklarna mellan deras WNE, är integreringen av sådan rumslig information en naturlig lösning för att på ett robust sätt hantera den aldrig tidigare skådade efterfrågan på närhetsberäkning mellan myriader av WNE. I detta dokument utvecklar vi ett analytiskt ramverk som integrerar befintlig kunskap om HWN-layouten för att möjliggöra närhetsuppskattning mellan WNE som stöder olika radioaccesstekniker (RAT). I denna riktning härleder vi slutna formuttryck för avståndsfördelningen mellan två taggade WNE som ges partiell (eller fullständig) kunskap om HWN-topologin. De härledda uttrycken gör det möjligt för oss att analysera hur olika nivåer av lokalisering-medvetenhet påverkar prestandan av närhetsuppskattning mellan WNEs som inte nödvändigtvis kan kommunicera direkt. Optimala strategier för utbyggnad av WNEs, som sätt att maximera sannolikheten för framgångsrik närhet uppskattning mellan två WNEs av intresse, presenteras, och användbara riktlinjer för utformningen av plats-medveten närhet uppskattning i den nuförtiden HWN dras.
Icke desto mindre används närhetsberäkningen i Ref mellan heterogena noder som inte nödvändigtvis kan kommunicera.
Distance Distributions and Proximity Estimation Given Knowledge of the Heterogeneous Network Layout
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}