基于通用移动性模型的移动自组织网络中的干扰预测
信息论
2016-11-18 v2 math.IT
摘要
在移动自组织网络(MANET)中，对时变干扰的有效预测能够实现自适应传输设计，从而改善通信性能。本文通过提出并使用一种用于节点移动性的通用阶线性模型(general-order linear model)，研究了具有有限节点数量的MANET中的干扰预测。所提出的移动性模型能够很好地近似实际MANET的节点动态。与先前关于干扰统计的研究相反，借助该模型我们能够在任意时刻给出时变干扰的最佳估计，而非长期平均效应。具体而言，我们提出了一个复合高斯点过程泛函(compound Gaussian point process functional)作为通用框架，以获得关于干扰预测的均值和矩生成函数(moment-generating function)的解析结果。利用该泛函的级数形式，我们给出了当预测在本质上等价于来自二项时间点过程(Binomial Point Process, BPP)网络（当时间趋于无穷时）的预测的充要条件。这些条件使得人们能够严格确定常用的BPP近似何时有效。最后，我们的仿真结果证实了关于干扰预测的解析结果的有效性和准确性，并且展示了我们的方法在处理复杂移动性方面的优势。
引用
@article{arxiv.1503.08889,
title = {Interference Prediction in Mobile Ad Hoc Networks with a General Mobility Model},
author = {Yirui Cong and Xiangyun Zhou and Rodney A. Kennedy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.08889},
year = {2016}
}
备注
14 pages, 9 figures, accepted for publication in IEEE Transactions on Wireless Communications