作为具有排斥性无线网络模型的 Ginibre 点过程

无线网络中发射机的空间结构在评估相互干扰进而评估性能方面起着关键作用。尽管泊松点过程（PPP）已被广泛用于建模无线网络的空间配置，但它不适用于具有排斥性的网络。Ginibre 点过程（GPP）是行列式点过程的主要示例之一，可用于对观察到排斥现象的随机现象进行建模。考虑到准确性、可处理性和实用性之间的权衡，我们引入并推广了 $\beta$-GPP（介于 PPP 和 GPP 之间的一类中间过程），作为节点表现出排斥性时无线网络的模型。为了证明该模型在多个感兴趣的情形下能导出解析上可处理的结果，我们使用两种不同的方法——Palm 测度方法和约化二阶矩方法——推导了干扰的均值和方差，随后通过三种已知的概率密度函数提供了干扰分布的近似。此外，为了证明该模型与蜂窝系统相关，我们推导了典型用户的覆盖概率，并发现拟合的 $\beta$-GPP 能够在覆盖概率和其他统计量方面紧密建模实际基站的部署。