[发明专利]基于Neyman-Scott簇过程的网络用户接入方法

说明书

本发明提供一种基于Neyman‑Scott簇过程的网络用户接入方法，包括如下步骤：1)基于Neyman‑Scott簇过程建立系统模型；2)推导用户和簇内不同基站之间的距离分布模型；3)推导出SINR分布模型和干扰分布模型；4)利用SINR分布模型和距离分布模型推导网络中用户由某个基站服务时的平均可达速率；5)分析超密集网络的干扰分布模型；6)利用上述结果得到最终的用户由多个基站同时服务的平均可达速率；7)通过比较，可知本发明显著提升用户的平均可达速率。相比较于泊松点过程而言，本发明能够更加贴近实际超密集网络环境，获得更高的网络平均可达速率，对将来超密集网络的实际部署具有重要意义。

技术领域

本发明属于超密集网络用户接入技术领域，涉及一种基于Neyman-Scott簇过程的网络用户接入方法。

背景技术

近年来，利用随机几何建模小蜂窝网络(small cell)取得了有效进展。由于微基站部署位置的随机性和不可预知性的特点，可将其建模为欧式平面上的一个或多个随机点过程，相比较于传统的六边形网络模型，利用泊松点过程建模基站的位置分布，通过分析SINR的累积分布函数和互补累积分布函数分别获得用户的中断概率和覆盖概率，更加贴合网络实际场景。然而，泊松点过程假设所有的基站和用户之间均相互独立，实际上它们彼此之间有一定的联系。

在未来的超密集组网环境中，同一个用户可能会由多个基站为其提供服务，而且由于部署基站的技术的简化，用户可以自行部署基站来获得更优的用户体验，所以基站和用户的分布之间有一定的依存关系，甚至基站是围绕用户分布的。这一特性引起了学术界的广泛关注，目前已经有很多学者提出基于Neyman-Scott簇过程的各种新型网络模型，利用随机几何作为数学工具可以得到网络的平均可达速率理论表达式。

本发明提供一种面向未来超密集网络的用户接入网络的方法，对于现在越来越多的用户可以自行部署基站的趋势，导致未来网络基站密度大幅度提升，形成超密集网络，而且具有以用户为中心聚簇的特点。本发明采用Neyman-Scott簇过程构建系统模型，设计一种全新的用户可以同时接入以该用户为父节点聚簇的所有基站的获取服务方式，并利用随机几何理论推导出平均可达速率的理论表达式。对比传统的建模方式，本发明能够更好的贴合实际网络通信场景，分析用户平均可达速率的理论表达式，达到更高的网络平均可达速率，对将来超密集网络的发展和研究具有重要意义。

发明内容

为实现上述目的，本发明提供一种基于Neyman-Scott簇过程的网络用户接入方法，解决现有的用于分析超密集网络的系统模型对于用户与基站之间的关系考虑不足的问题，利用Neyman-Scott簇过程可以更加的贴近实际通信环境，获得更高的网络平均可达速率。

本发明所采用的技术方案是，一种基于Neyman-Scott簇过程的网络用户接入方法，其特征在于：包括如下步骤：

基于Neyman-Scott簇过程建立系统模型，建立一种用户可以同时由多个基站提供服务的连接方式；

推导用户和簇内不同基站之间的距离分布模型；

推导出SINR分布模型和干扰分布模型；

利用SINR分布模型和距离分布模型推导网络中用户由某个基站服务时的平均可达速率；

利用Neyman-Scott簇过程的巴尔姆分布及Reduced巴尔姆分布分析超密集网络的干扰分布模型；

利用上述结果得到最终的用户由多个基站同时服务的平均可达速率；

通过比较Neyman-Scott簇过程与泊松点过程在相同情形下的用户平均可达速率，可知用户可以由网络中的多个基站同时为其提供服务，显著提升用户的平均可达速率。