基于空间点过程的机器类通信流量模型
网络与互联网体系结构
2017-09-05 v1 信息论
math.IT
摘要
本文提出了一种用于机器对机器 (machine-to-machine) 通信的源流量模型。我们考虑一种模型，其中设备在常规模式下运行，直到被警报事件触发进入警报模式。设备和事件的位置通过泊松点过程 (Poisson point processes) 进行建模，给定设备产生的流量取决于其位置及事件位置。我们首先考虑设备和事件均为静态且设备根据伯努利过程 (Bernoulli process) 产生流量的情形，推导了基站处来自设备的总速率。随后，我们通过为每个设备定义一个两状态马尔可夫链来扩展该模型，允许设备在警报模式下保持几何分布的停留时间。通过自协方差函数分析了该模型的时间特性，展示了事件密度和平均停留时间的影响。
引用
@article{arxiv.1709.00867,
title = {A Traffic Model for Machine-Type Communications Using Spatial Point Processes},
author = {Henning Thomsen and Carles Navarro Manchón and Bernard Henri Fleury},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.00867},
year = {2017}
}
备注
Accepted at the 2017 IEEE 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC) - Workshop WS-07 on "The Internet of Things (IoT), the Road Ahead: Applications, Challenges, and Solutions"