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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. 無線通信システム. Radio Communication Systems >Coverage Probability Analysis of Cognitive Heterogeneous Cellular Networks Based on Stochastic Geometry
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Coverage Probability Analysis of Cognitive Heterogeneous Cellular Networks Based on Stochastic Geometry

机译：基于随机几何的认知异构细胞网络的覆盖概率分析

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In this report, a Cognitive Radio (CR) based statistical framework for a two-tier heterogeneous cellular network (macro-femto network) is presented to model the coverage probability at any arbitrary secondary user (femto user), while operating in the presence of a collocated primary network (macro nodes). Utilizing the theory of Poisson point process (PPP), a system model based on stochastic geometry is introduced to model the random locations and topology of both primary and secondary networks (macro-femto networks). We provide an overview of how CR idea is able to potentially mitigate interference in two-tier heterogeneous networks. We also present a Reinforcement Learning (RL) based power control strategy per femto user in interference-limited networks over the above model which provides each femto user with a guaranteed amount of coverage probability for a given signal-to-interference-plus-noise-ratio (SINR) target.
机译：在本报告中，提出了一种用于两层异构蜂窝网络（宏毫微微网络）的基于认知无线电（CR）的统计框架，以在存在以下情况的情况下对任意任意辅助用户（毫微微用户）的覆盖率建模。并置的主网络（宏节点）。利用泊松点过程（PPP）的理论，引入了一种基于随机几何的系统模型来对主要和次要网络（宏毫微微网络）的随机位置和拓扑进行建模。我们概述了CR思想如何能够潜在地减轻两层异构网络中的干扰。在上述模型的干扰受限网络中，我们还将提出一种基于增强学习（RL）的功率控制策略，该策略针对受干扰的网络中的每个毫微微用户，为每个毫微微用户提供给定信号干扰比噪声的保证覆盖率。比率（SINR）目标。

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