曼哈顿泊松线考克斯过程中从典型交叉点到第 $k$ 近邻的路径距离
网络与互联网体系结构
2021-01-18 v2
摘要
在本文中，我们考虑由曼哈顿泊松线过程驱动的考克斯点过程。我们计算了随机选取的交叉点与该考克斯过程第 近节点之间路径距离（L1 范数）的精确累积分布函数（CDF）。该 CDF 表示为对整数分割函数 的求和，这使我们能够以简单的方式对实际 值下的 CDF 进行数值计算。这些距离分布可用于研究智能交通系统（ITS）中位于交叉点的 \ac{RSU} 所发射广播信号的 重覆盖。此外，它们对车辆到一切（V2X）系统中的网络维度规划具有启发意义，因为若 \ac{RSU} 置于交叉点，它们能给出小区内网络负载的精确分布。最后，它们可在空间数据库、应急响应规划和选区划分等其他科学分支中找到有用应用。我们利用城市区域地图证实了距离分布模型的适用性。
引用
@article{arxiv.2008.10670,
title = {On the $k$ Nearest-Neighbor Path Distance from the Typical Intersection in the Manhattan Poisson Line Cox Process},
author = {Konstantinos Koufos and Harpreet S. Dhillon and Mehrdad Dianati and Carl P. Dettmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10670},
year = {2021}
}