摘要：小基站通常部署在写字楼、商贸区等城市密集区域以弥补传统宏基站在覆盖和传输方面的不足.小基站的分布一般是根据高峰时的网络负荷设计的,这必然导致网络负荷较低时的资源浪费.讨论了在平均接入率和信道容量双重约束下基于休眠机理的三维小基站蜂窝网络的能效优化问题.借助泊松点过程理论推导了三维小基站网络下行信道容量和平均接入率的数学表达式.通过分析下行信道容量和平均接入率的单调性得出同时满足传输信道容量和接入率要求的最佳休眠概率.分析了小基站最大用户连接数的最佳值,通过对该参数的合理配置,可以在满足通信指标的前提下最大程度地降低网络能耗.仿真结果表明,设计的基站休眠机理可以使小基站网络的能耗下降约21%.

摘要：针对5G/B5G网络热点通信场景中基站(BS)部署的异构性以及用户设备(UE)与BS之间的耦合问题,提出一种面向密集热点区域的三层异构网络建模方案。将宏BS(MBS)和微微BS(PBS)的位置建模为泊松点过程,将分散在热点中心的UE和低功耗毫微微BS(FBS)建模为泊松簇过程,将PBS覆盖范围之外的UE和FBS建模为两个独立的泊松洞过程。在此基础上,设计UE分类和级联准则,推导簇中心和簇边缘UE的级联概率与级联距离的统计表达式,并考虑有序FBS和非有序FBS的两种级联情况。实验结果表明,当目标UE与FBS级联时,非有序FBS情况下的级联概率优于有序FBS情况,当目标UE与MBS或PBS级联时,有序FBS情况下的级联概率优于非有序FBS情况。

摘要：为同时保证无线传感器网络数据的可靠传输,降低密集传感器网络中冗余的传输链路产生的节点之间的干扰对网络传输的影响,需要对网络的拓扑密度进行控制。基于节点的真实信道传输特性以及网络中节点的分布特征设计了基于随机几何的传感器网络拓扑密度控制模型,利用随机几何中的hard-core理论对拓扑密度控制后的节点稀释过程进行建模。最后,用蒙特卡洛仿真验证了网络中节点密度控制的结果。结果表明采用了拓扑控制后,网络中的干扰能耗更小。