[发明专利]服从泊松点过程和簇过程分布的基站间平均距离预测方法

权利要求书

1.服从泊松点过程和簇过程分布的基站间平均距离预测方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤一、采用泊松点过程对基站分布进行建模，使得基站的分布包含随机性，通过服从泊松点过程的基站分布模型得到小基站到宏基站的平均距离R_SnM；同时针对通信热点区域用户及小基站呈现簇分布的特性，通过泊松簇过程对基站位置进行建模，引入热点区域的基站分布的相关性，通过服从泊松簇过程的基站分布模得到小基站到宏基站的平均距离R_SpM；结合服从泊松点过程的基站分布模型和服从泊松簇过程的基站分布模型，得到R_S2S；即在基站建模时考虑随机性和相关性，使得基站建模更为贴合实际基站分布特性；

步骤二、分别求取服从泊松点过程的小基站到宏基站的平均距离R_SnM、服从泊松簇过程的小基站到宏基站的平均距离R_SpM、以及服从泊松点过程的任一基站到服从泊松簇过程的典型基站的平均距离R_S2S，对应的概率密度函数以及累积分布函数；

步骤三、通过零阶贝塞尔函数对进行指数表示，并且对包含的多层积分进行化简，得到R_S2S的概率密度函数和累积分布函数的解析表达式，提高基站间平均距离预测效率；

步骤四、基于步骤三得到的各层基站间平均距离的概率密度函数和累积分布函数的解析表达式，得到基站间平均距离的表达式，并计算R_SnM,R_SpM和R_S2S的均值，即实现基站间平均距离预测。

2.如权利要求1所述的服从泊松点过程和簇过程分布的基站间平均距离预测方法，其特征在于：还包括步骤五，根据步骤四得到的基站间平均距离的表达式，预测基站分布密度及上述参数对均值的影响；通过不同的参数设置，得到不同场景下通信速率，切换分析得到最优基站位置部署方案；所述上述参数包括服从泊松点过程的基站分布密度参数λ_s、服从泊松簇过程的基站方差σ₂，以及通过贝塞尔函数进行指数表示时的系数和β_i。

3.如权利要求1-2任一项所述的服从泊松点过程和簇过程分布的基站间平均距离预测方法，其特征在于：步骤一实现方法为，

步骤1.1：采用泊松点过程对基站分布进行建模，基站位置的分布服从泊松点过程，如公式(1)所示，通过泊松点过程对基站位置建模，使得基站的分布包含随机性，更为贴合实际基站的分布特性；

式中λ代表泊松分布的密度参数，代表分布的形状；

步骤1.2：针对通信热点区域用户及小基站呈现簇分布的特性，通过泊松簇过程对基站位置进行建模，符合泊松簇过程的基站位置模型如公式(2)所示引入热点区域的基站分布的相关性，使得基站建模更为贴合实际基站分布特性；

式中Φ_c为服从泊松簇过程的点的集合，Φ_pc代表父节点服从集合，代表子节点过程；

步骤1.3：结合服从泊松点过程的基站分布模型和服从泊松簇过程的基站分布模型，得到从服从泊松点过程的任一基站到服从泊松簇过程的典型基站的平均距离为R_S2S。