Het dynamische karakter van mobiele communicatie maakt de analyse van netwerksystemen essentieel voor het begrijpen van prestaties, met name in scenario’s die gebruik maken van Device-to-Device (D2D) technologie. D2D communicatie wordt steeds meer gezien als een sleuteltechnologie om te voldoen aan de explosief stijgende vraag naar datadiensten met hoge snelheid. De netwerken in D2D-systemen vertonen echter complexe interacties tussen ruimte en tijd, wat vraagt om een gedetailleerde benadering van de prestaties op systeemniveau vanuit een spatio-temporeel perspectief.

De ping-pong snelheid is een van de belangrijke indicatoren voor netwerkprestaties, vooral wanneer we de dynamiek van handovers tussen verschillende basisstations (BS) en de invloed van de verschillende netwerkparameters beschouwen. In figuur 2.13a is bijvoorbeeld te zien dat de ping-pong snelheid stijgt en vervolgens op een relatief lage waarde blijft hangen naarmate de parameter λS toeneemt. Dit komt doordat een hogere waarde van λS (de dichtheid van basisstations) leidt tot frequente handovers, wat het aantal ping-pong gebeurtenissen verlaagt naarmate de gebruiker tussen cellen beweegt. Tegelijkertijd, zoals geïllustreerd in figuur 2.13b, heeft een verhoging van de parameter σ (de spreidingsstandaard van het ruisniveau) een dubbel effect op de ping-pong snelheid: in eerste instantie neemt de snelheid toe, maar na het bereiken van een piek begint deze te dalen. Dit is te verklaren door het feit dat een hogere σ de gemiddelde afstand vergroot die een gebruiker aflegt tijdens de beweging van de ene naar de andere cel. In dat geval zal de gebruiker vaker in andere cellen komen, waardoor de kans op terugkeer naar het oorspronkelijke basisstation afneemt.

Wat belangrijk is om te begrijpen is dat de afname van de ping-pong snelheid na een bepaalde drempel niet altijd duidt op een verslechtering van de netwerkomstandigheden. Integendeel, het kan wijzen op een verschuiving in de gebruikersdynamiek, waarbij de gebruiker de originele cel niet meer raakt, zelfs wanneer het bereik van het basisstation groter wordt door een toename van de standaardafwijking σ. Het is dus niet alleen de fysieke afstanden die een rol spelen, maar ook de probabilistische en statistische interacties van de netwerkelementen die de uiteindelijke prestaties bepalen.

In figuur 2.13c wordt de relatie tussen de ping-pong snelheid en de verblijftijd van een gebruiker in een cel (Tp) besproken. Wanneer Tp toeneemt, stijgt de ping-pong snelheid aanvankelijk om vervolgens te stabiliseren op een bepaald niveau. Dit suggereert dat langere verblijftijden in een cel de kans op een handover verhoogt, maar de effecten op de ping-pong snelheid beginnen te verzadigen zodra de gebruikersactiviteit in het netwerk zich stabiliseert.

Wanneer we het hebben over het ruimte-tijd gedrag van netwerken, moeten we ook de invloed van het netwerkontwerp zelf in beschouwing nemen. In de context van D2D-netwerken, waar gebruikers direct met elkaar communiceren, is de afhankelijkheid van de netwerktopologie en de onderlinge interacties tussen de zenders en ontvangers cruciaal. De dynamiek van verkeerspatronen in D2D netwerken is vaak veel complexer dan in traditionele netwerken, omdat het verkeer veel heterogener en fluctuerender is.

Het model dat wordt gepresenteerd in sectie 2.3, beschrijft de transmitters in een eindig D2D-netwerk als een binomiaal puntproces (BPP) in een schijfgebied, wat het effect van interacties tussen verschillende zenders binnen het netwerk weerspiegelt. Dit houdt in dat de zenders niet onafhankelijk opereren, zoals vaak wordt aangenomen in traditionele modellen, maar onderling verbonden zijn via gedeelde bufferruimten en afhankelijkheden in hun wachttijden. Dit maakt de analyses van succesprobabiliteit, actieve probabiliteit, en de verdeling van het signaal-ruisverhouding (SINR) aanzienlijk complexer. Wanneer een zender bijvoorbeeld een pakket verzendt, kan de aanwezigheid van interferentie van andere actieve zenders in de buurt de prestaties van de verbinding beïnvloeden. De kracht van het ontvangen signaal is dus niet alleen afhankelijk van de afstand tot de zender, maar ook van de activiteit van andere zenders en de dynamische toestand van hun wachtrijen.

In dit model wordt de ontvangst van een pakket bij de ontvanger bepaald door de SINR (signaal-ruisverhouding), die moet worden vergeleken met een vooraf bepaalde drempelwaarde (γ). Als de SINR hoger is dan γ, wordt het pakket succesvol gedecodeerd en uit de buffer van de zender verwijderd. Anders wordt het pakket opnieuw verzonden in de volgende tijdslot. De actieve zenders werken met een constante zendvermogen, en de padverlies wordt gemodelleerd met een macht van de afstand, terwijl de fading van het signaal wordt behandeld met Rayleigh fading. Dit zorgt ervoor dat de prestaties van het netwerk verder worden beïnvloed door zowel de topologie van het netwerk als de random variaties in de draadloze communicatiekanalen.

Naast de eerder besproken dynamiek van de ping-pong snelheid, speelt ook de configuratie van het netwerk een cruciale rol in de systeemperformance. De analyse van de prestaties van een D2D-netwerk moet rekening houden met de kans dat een zender actief is (d.w.z. er daadwerkelijk een pakket verzendt) en de kans dat het ontvangen signaal de drempel voor succes overschrijdt. De prestatiemetrics die in deze context worden gebruikt – zoals de actieve probabiliteit en succesprobabiliteit – geven inzicht in hoe het netwerk zich gedraagt naarmate de parameters zoals de zendafstand, de densiteit van zenders, en de sterkte van de interferentie veranderen.

Voor een diepgaand begrip van de werking van D2D netwerken is het essentieel om te begrijpen dat de prestaties sterk afhankelijk zijn van de interacties tussen zenders en ontvangers in de tijd. De keuze van het netwerkontwerp, inclusief de plaatsing van zenders, de keuze van de celgrenzen en de manier waarop interferentie wordt beheerd, kan bepalend zijn voor de uiteindelijke systeemprestaties. Dit betekent dat eenvoudigweg het verhogen van de zendkracht of de zenderdichtheid niet noodzakelijk leidt tot betere prestaties, maar dat een evenwichtige aanpak vereist is, waarbij rekening wordt gehouden met de onderlinge relaties tussen de netwerkelementen en hun dynamische interacties.

Hoe beïnvloeden UAV-netwerken de dekking en capaciteit van cellulaire netwerken?

In de recente ontwikkelingen binnen de telecommunicatie wordt het gebruik van onbemande luchtvaartuigen (UAV’s) als vliegende basisstations (BS) steeds meer beschouwd als een veelbelovende oplossing voor het verbeteren van de dekking en capaciteit van bestaande terrestrische cellulaire netwerken. De belangrijkste voordelen van UAV-gebaseerde systemen zijn de mogelijkheid om snel de hoogte aan te passen, obstakels te vermijden en de kans op line-of-sight (LoS) verbindingen met gebruikers op de grond te verhogen. Dit kan de prestaties van een netwerk aanzienlijk verbeteren, met name in moeilijk bereikbare gebieden of in dichtbevolkte stedelijke omgevingen. Toch brengt deze technologie ook verschillende technische uitdagingen met zich mee die een zorgvuldige analyse vereisen, vooral wanneer het gaat om het karakteriseren van UAV-ondersteunde netwerken die werken met een dynamische topologie en unieke lucht-naar-grond (A2G) communicatiekanalen.

Een van de grootste uitdagingen in UAV-ondersteunde netwerken is het vaststellen van de prestaties van de verbindingen, niet alleen op basis van het gemiddelde netwerkgedrag, maar ook in termen van de variabiliteit van de prestaties tussen individuele verbindingen. Traditionele benaderingen gebruiken vaak de dekkingskans als een metric, maar dit biedt slechts een gemiddelde prestatie en verbergt de variaties die zich voordoen op verschillende links. Dit is vooral problematisch bij het gebruik van UAV’s, aangezien de hoogteverschillen tussen de UAV’s en gebruikers op de grond zorgen voor een variabele en onregelmatige linkkwaliteit die moeilijk met standaardmodellen te beschrijven is.

In dit verband wordt in dit hoofdstuk een analysekader voorgesteld dat gebruik maakt van de meta-distributie (MD) van het signaal-ruis-verhouding (SINR) om een gedetailleerdere kijk te geven op de prestaties van UAV-ondersteunde netwerken. Deze benadering houdt rekening met de specifieke kenmerken van UAV’s, zoals de antennepatronen en de probabilistische LoS-kansen, en maakt het mogelijk om de prestaties van het netwerk op een meer verfijnde manier te modelleren. Zo wordt bijvoorbeeld de vaak toegepaste veronderstelling van een uniforme off-boresight hoek (OBA), die in terrestrische netwerken gangbaar is, losgelaten. Dit is van cruciaal belang voor de nauwkeurigheid van de modelresultaten, aangezien UAV’s met stuurbare antennes of vaste richtantennes veel specifieke kenmerken vertonen die de OBA kunnen variëren.

De verwerping van de uniforme OBA-aanname levert een aanzienlijk preciezere karakterisering van de A2G-interferentie op. In de praktijk blijken de eerdere benaderingen die deze aanname gebruikten, het netwerkvermogen te onderschatten, vooral bij UAV’s die zich op een gematigde hoogte bevinden. Deze verbeterde modellering maakt het mogelijk om een nauwkeuriger beeld te krijgen van de dekking, de betrouwbaarheid van de link en de algehele netwerkprestatie.

Een ander belangrijk aspect van UAV-ondersteunde netwerken is de mogelijkheid om de prestaties op een fijnmaziger niveau te evalueren. Door het gebruik van een MD-gebaseerd analytisch kader kunnen de momenten van de kans op succesvolle verbindingen (CSP) worden afgeleid, evenals de gemiddelde lokale vertraging en de SINR MD. Deze kwantificering helpt om gedetailleerdere inzichten te verkrijgen in de netwerkprestatie, vooral wanneer de netwerkomgevingen zeer dicht zijn. Bovendien kan door de asymptotische gedragingen van de netwerkprestaties te onderzoeken bij toenemende netwerkdichtheid, een beter begrip worden verkregen van de langetermijneffecten van UAV-integratie in cellulaire netwerken.

Simulaties spelen een cruciale rol bij het valideren van deze theoretische bevindingen. De resultaten tonen aan dat de prestaties van UAV-ondersteunde netwerken aanzienlijk verbeteren wanneer UAV’s worden uitgerust met stuurbare antennes, vooral wat betreft de netwerkdekking en gebruikersfairness. Dit bevestigt het potentieel van UAV’s om de bestaande infrastructuur te vervangen of aan te vullen, en biedt ontwerpers nieuwe mogelijkheden om de netwerkkwaliteit te optimaliseren.

De aandacht die aan deze aspecten wordt besteed, leidt tot enkele waardevolle ontwerpaanbevelingen. Het blijkt bijvoorbeeld noodzakelijk om de distributie van de OBA nauwkeurig in het ontwerp van UAV-gebaseerde netwerken op te nemen, vooral wanneer UAV’s beschikken over richtantennes. De simulaties onderstrepen ook het voordeel van stuurbare antennes boven vaste antennes, wat kan leiden tot een aanzienlijke verbetering van de dekking en een meer eerlijke verdeling van de netwerkcapaciteit onder gebruikers.

In UAV-ondersteunde netwerken is het van cruciaal belang om aandacht te besteden aan de unieke kenmerken van de A2G-kanaalmodellen, de interferentiepatronen en de antenneconfiguraties van de UAV’s. Deze factoren moeten adequaat worden geïntegreerd in de ontwerpcriteria om de voordelen van UAV-technologie ten volle te benutten. De noodzaak om de OBA-distributie te heroverwegen en de implicaties van verschillende UAV-antenneconfiguraties zorgvuldig te analyseren, wordt steeds duidelijker als essentieel voor het ontwikkelen van robuuste, efficiënte en toekomstbestendige draadloze netwerken.

Hoe kan het Modified Particle Swarm Optimization (MPSO)-algoritme bijdragen aan de optimalisatie van antennearray's en netwerkcapaciteit in satellietsystemen?

Het optimaliseren van antennearrays in satellietcommunicatienetwerken is van essentieel belang voor het verbeteren van de signaalkwaliteit en de efficiëntie van het gebruik van de beschikbare bandbreedte. Het Modified Particle Swarm Optimization (MPSO)-algoritme is een krachtige benadering voor het sturen van antennebeams en het maximaliseren van de prestaties van satellietsystemen. De aanpak maakt gebruik van de collectieve kracht van deeltjes die zich door een zoekruimte bewegen om optimale oplossingen voor complexe netwerkproblemen te vinden.

Na de initiële configuratie van het algoritme, waarin de posities en snelheden van de deeltjes (deeltjes vertegenwoordigen de parameters van de antennes) worden ingesteld, wordt de antennepatroonfunctie berekend en gesampled. Deze functie bepaalt hoe het antennearray zich gedraagt en hoe het signaal zich verspreidt over een bepaald gebied. De fitnessfunctie wordt vervolgens gedefinieerd om de nauwkeurigheid van de benadering van de beoogde antennepatroon te beoordelen, met de nadruk op het minimaliseren van fouten in zowel de hoofd- als de bijlobben van het antennepatroon.

Het proces van het bijwerken van de amplitudes en fasen van de deeltjes is een iteratief proces dat gebruikmaakt van de snelheid en positie van elk deeltje in de ruimte. Gedurende elke iteratie wordt de snelheid van het deeltje aangepast op basis van de beste eerdere resultaten (w) en de beste lokale positie van elk deeltje (c1, c2). Dit zorgt ervoor dat het algoritme geleidelijk naar de optimale oplossing convergeert.

Daarnaast maakt de MPSO-aanpak gebruik van een mutatieproces om de exploratie van de zoekruimte te versnellen, vooral wanneer het algoritme vastloopt of convergentie te langzaam is. Dit gebeurt door willekeurig enkele van de deeltjes te wijzigen om uit lokale minima te ontsnappen en nieuwe, potentieel betere oplossingen te verkennen.

De berekening van de afwijking (standaarddeviatie) van de fitnesswaarde van de populatie is een manier om de mate van convergentie van het algoritme te evalueren. Als de afwijking klein is, betekent dit dat de deeltjes zich dichter bij de optimale oplossing bevinden. Wanneer de afwijking groot is, wordt het noodzakelijk om het algoritme verder te laten verkennen.

In de context van satellietnetwerken wordt dit algoritme verder toegepast om de capaciteit van de verbindingen (backhaul capacity) tussen gebruikers en grondstations te optimaliseren. Dit wordt bereikt door dynamisch de antennegain van de satellieten aan te passen, zodat gebruikers, inclusief die aan de rand van het dekkingsgebied, betere toegang krijgen tot het netwerk. De integratie van kleine basisstations (SBS), mobiele basisstations (MBS) en grote basisstations (LBS) kan de netwerkprestaties aanzienlijk verbeteren, vooral in omgevingen met een hoge gebruikersdichtheid.

De simulatie van het algoritme laat zien dat, naarmate de gebruikersdichtheid toeneemt, de sum-rate (het totale verbruik van bandbreedte door alle gebruikers) stijgt. Het voorgestelde systeem biedt een betere prestaties ten opzichte van andere methoden zoals TGN en SGNIN doordat het een flexibelere toewijzing van gebruikers aan verschillende soorten basisstations mogelijk maakt.

Een belangrijk aspect van het optimalisatieproces is het gebruik van een voorkeur- en nutfunctie bij het toewijzen van satellieten aan gebruikers en bij het optimaliseren van de backhaul-capaciteit. Dit zorgt ervoor dat gebruikers die zich dichter bij de rand van het dekkingsgebied bevinden, efficiënter toegang krijgen tot satellieten, wat leidt tot een betere netwerkdekking en een meer gelijkmatige verdeling van de signaalsterkte.

Het succes van dit algoritme in een dynamische netwerkcontext wordt verder versterkt door de mogelijkheid om bijlobben effectief te onderdrukken, wat leidt tot minder interferentie en een betere kwaliteit van het signaal in de primaire beam. Dit is cruciaal voor het verbeteren van de algehele netwerkcapaciteit en het minimaliseren van storingen die kunnen optreden in complexe, multi-user netwerken.

Hoe het Spatiale Koppelen van Gebruikers de Belasting van Cellulaire Netwerken Beïnvloedt

In de context van cellulaire netwerken worden gebruikers vaak onafhankelijk verdeeld volgens een Poisson-puntproces (PCP) of een Poisson-lijn Cox-proces. Wanneer echter de ruimtelijke koppeling tussen basisstations (BS) en gebruikers verder wordt geïntegreerd, kan dit leiden tot overschatting van de belasting van de cel. Dit komt doordat de isotropie van dochterpunten, die door elk BS worden gegenereerd, deze overschatting veroorzaakt, zoals weergegeven door de rode stippellijn in figuur 2.3a.

Om deze onnauwkeurigheid te corrigeren, wordt een correctiefactor ζ\zeta geïntroduceerd (waarbij ζ≥1\zeta \geq 1) voor de straal van de cel RCR_C. De Poisson-genererende functie (PGF) van de intra-cel belasting Lo,intraL_{o, intra} wordt herformuleerd naar de vorm:

GLo,intra(s)≈ER GΞo(B(o,RC/ζ))(s)G_{L_{o, intra}}(s) \approx E_R \, G_{\Xi_o}(B(o, R_C/\zeta))(s)

Deze correctiefactor ζ\zeta kan worden berekend door de waarde te vinden die voldoet aan de volgende voorwaarde:

Lo,intra‾=ER,Ξo[Ξo(B(o,RC/ζ))]\overline{L_{o, intra}} = E_R, \Xi_o [ \Xi_o(B(o, R_C/\zeta))]

De waarde van ζ\zeta wordt bepaald door twee mogelijke scenario's, TCP (typisch Poisson-puntproces) of MCP (modificatie van het Poisson-puntproces), zoals beschreven in de bijbehorende lemma's 2.2 en 2.3. De PGF van de intra-cel belasting kan vervolgens snel worden geëvalueerd door de inverse discrete Fourier-transformatie toe te passen op de berekeningen van GLo,intra(exp(j2πm/M))G_{L_{o, intra}}(exp(j2\pi m/M)).

In het geval van typische cellulaire netwerken wordt de belasting geanalyseerd op basis van verschillende factoren. De PGF van de typische celbelasting LoL_o kan worden benaderd met de volgende uitdrukking:

GLo(z)≈(1+N(1−z)ξ)−ξG_{L_o}(z) \approx \left(1 + \frac{N(1-z)}{\xi}\right)^{ -\xi}

waarbij ξ=3.5 exp⁡(6ψintra)\xi = 3.5 \, \exp(6 \psi_{intra}) een functie is van de intra-cel belastingfractie ψintra\psi_{intra}. Deze benadering maakt het mogelijk om de belasting van een typische cel in verschillende scenario's te modelleren, rekening houdend met de variabiliteit van de gebruikersverdeling. De benadering is bijzonder nauwkeurig, vooral wanneer het aantal BS'en toeneemt, wat leidt tot een homogene verdeling van gebruikers in een typische cel.

In meer gedetailleerde scenario's, zoals multi-tier netwerken, kan de voorgestelde analytische benadering worden uitgebreid naar meerdere lagen van BS'en. Hierbij wordt aangenomen dat de BS'en van elke laag volgens een HPPP (homogene Poisson-puntproces) zijn verdeeld en dat de gebruikers in de nabijheid van een BS gecorreleerd zijn door een PCP. Het gemiddelde aantal gebruikers in een typische cel kan dan worden afgeleid op basis van de resulterende belasting in verschillende lagen van het netwerk.

De interactie tussen cellulaire gebruikers in de centrale en randgebieden van de cel is ook belangrijk. Aangezien de gebruikers zich clustersgewijs rond de BS'en bevinden, wordt het gemiddelde aantal gebruikers in de cel gemakkelijker geanalyseerd door onderscheid te maken tussen de gebruikers in het centrale en randgebied van de cel. De verdeling van de belasting kan dan worden aangepast om deze ruimtelijke variaties in gebruikersdichtheid weer te geven.

Het is van essentieel belang te begrijpen dat de variabiliteit van de belasting in een cel sterk afhankelijk is van de ruimtelijke verdeling van gebruikers. Dit betekent dat de benaderingen die voor de belastingmodellen worden gebruikt, afhankelijk moeten zijn van zowel de dichtheid van BS'en als van de manier waarop de gebruikers zich rondom deze BS'en verdelen. Door de toenemende complexiteit van multi-tier netwerken en het effect van ruimtelijke koppeling, wordt het steeds belangrijker om de werkelijke belastingmodellen te corrigeren voor deze variaties, wat vaak kan leiden tot verbeterde netwerkprestaties en efficiëntie in termen van de dekking en capaciteit van cellen.

Hoe gedroogd fruit de smaak van varkensbuik verrijkt: Een gerecht voor koude dagen
Hoe beïnvloedde persoonlijke loyaliteit de Amerikaanse handels- en veiligheidsbeslissingen tijdens Trump’s presidentschap?
Hoe kunnen we betekenis funderen in informatie zonder een tolk?
Waarom Conservatieven Geweld Verheerlijken
Hoe Richard Nixon de Pers Aanvallend Behandelde: Een Les in Politieke Communicatie