De ontwikkeling van het Internet der Dingen (IoT) heeft de integratie van terrestrische en ruimtelijke netwerken tot een effectieve oplossing gemaakt voor de steeds groeiende vraag naar communicatie in hotspots. Deze combinatie, bekend als een Space-Ground Integrated Network (SGIN), kan profiteren van de voordelen van beide netwerktechnologieën en daardoor complementaire prestaties bieden. Echter, het gebruik van een geavanceerd netwerk zoals dit brengt aanzienlijke uitdagingen met zich mee, vooral met betrekking tot het handoverproces en de beperkte backhaulcapaciteit. Dit wordt bijzonder merkbaar wanneer er grote aantallen gebruikers en basestations (BS's) aanwezig zijn in drukbezochte gebieden.

Het handovermechanisme is essentieel in dergelijke netwerken, waarbij de relatie tussen gebruikers en BS's door middel van een associatiematrix wordt gemodelleerd. Het aantal handovergebeurtenissen kan worden berekend door de veranderingen in deze matrix te analyseren. De handovertriggersnelheid wordt vervolgens berekend op basis van het mobiele model van de gebruiker, zoals voorgesteld in eerdere werken. Dit resulteert in een nauwkeurige voorspelling van de handoverfrequentie, waarbij de tijd die gebruikers in de handovergrenzen doorbrengen een cruciale rol speelt. Dit maakt de handoveranalyse niet alleen betrouwbaarder, maar ook relevanter in realistische netwerkscenario's.

Een belangrijk aspect van deze benadering is de lage-complexiteit matching-algoritme dat wordt voorgesteld, evenals de nieuwe methode voor het analyseren van de handoversnelheid. Door de bijbehorende mechanismen van vasthouden en wisselen wordt de computationele complexiteit van het netwerk verminderd, wat de efficiëntie van het handoverproces ten goede komt. Dit resulteert in een praktische implementatie voor gebieden met veel verkeer, waarbij de matchingrelaties tussen gebruikers en BS's worden geoptimaliseerd door de som van de datasnelheden te maximaliseren.

Naast de verbeteringen op het gebied van handoverprestaties, wordt in de voorgestelde methode ook een nieuwe benadering van beamforming gepresenteerd. De MPSO-gebaseerde (Multi-Particle Swarm Optimization) beamformingtechniek is ontwikkeld om de capaciteit van satellietbackhaulverbindingen te verbeteren. In dit proces worden antennepatronen vooraf gedefinieerd, waarna de amplitude en fase van de antennes op basis van dit patroon worden geoptimaliseerd. Dit maakt het mogelijk om beams van verschillende vormen te genereren en zo een uniforme dekking te bieden voor alle laag-bewust kleine satellieten (LBS's).

Bij de modellering van LEO (Low Earth Orbit) satellietnetwerken wordt de structuur van het SGIN verder verduidelijkt. Het netwerk bestaat uit zowel aardse netwerken, met macro-cell BS's (MBS), kleine-cell BS's (SBS) en LBS's, als een ruimtelijk netwerk met meerdere LEO-satellieten die op verschillende hoogtes zijn gepositioneerd. De MBS's bieden signaaloverdracht op grote schaal, terwijl SBS's zorgen voor lokale dekking in hotspots. LBS's zijn kleine satellietbasestations met beperkte servicecapaciteit die voornamelijk worden gebruikt in stedelijke omgevingen voor kleinschalige gebruikersgroepen.

De architectuur van het SGIN maakt gebruik van een gedetailleerd model voor de mobiliteit van gebruikers en de kanaalmodellen. De beweging van gebruikers wordt gesimuleerd op basis van het verbeterde random waypoint (RWP) model, waarbij de snelheid en de pauzetijd van de gebruikers als variabelen worden meegenomen. Dit model is aangepast om de nauwkeurigheid van handoveranalyse te verhogen door de trajecten van gebruikers uit te breiden met extra verplaatsingsafstanden. Het aangepaste model biedt daarmee een beter inzicht in de dynamiek van het netwerk, vooral in gebieden met veel mobiele gebruikers.

De propagatie van signalen en de toewijzing van subkanalen in het netwerk worden verder gedetailleerd, waarbij de Rayleigh fading in de grondnetwerken wordt toegepast om de prestaties van handover en de bandbreedtebeperkingen in de backhaul te evalueren. De netwerkinfrastructuur maakt gebruik van een gestandaardiseerd model volgens de 3GPP-normen, waarbij de backhaulcapaciteit van MBS's en SBS's wordt verondersteld als een vaste waarde, afhankelijk van de verbindingen via glasvezel of draadloze linktechnologieën.

Naast het technische aspect van het handover- en beamformingproces, is het belangrijk te begrijpen dat de prestaties van het netwerk afhankelijk zijn van diverse variabelen. De gebruikersdichtheid in hotspotgebieden heeft directe invloed op de handoverfrequentie, evenals de snelheid van de gebruikers. Dichte concentraties van gebruikers kunnen leiden tot een verhoogd aantal handovers, wat de algehele efficiëntie van het netwerk onder druk kan zetten. In dergelijke gevallen wordt het noodzakelijk om geavanceerde algoritmen te ontwikkelen die niet alleen de prestaties van handover verbeteren, maar ook de algemene netwerkcapaciteit en gebruikerservaring optimaliseren. Het begrijpen van deze dynamiek is essentieel voor het ontwerpen van robuuste netwerken in toekomstige IoT- en satellietondersteunde omgevingen.

Hoe Ruimtelijke Afhankelijkheid de Prestaties van Cellulaire Netwerken Beïnvloedt

De analyse van de prestaties van cellulaire netwerken via stochastische geometrie heeft de laatste jaren veel aandacht getrokken vanwege de praktische toepasbaarheid en de mogelijkheid om complexe netwerkomgevingen te modelleren. Vooral de Poisson-clusterproces (PCP) is populair gebleken, omdat het in staat is de ruimtelijke koppeling tussen basisstations (BS's) en mobiele gebruikers weer te geven, iets wat vaak voorkomt in echte netwerkimplementaties. De meeste studies richten zich op de signaal-ruisverhouding (SIR) en de dekking op basis van dit model. Echter, de gebruikersperceptie van het netwerk, oftewel de gebruikerssnelheid, is een veel complexer vraagstuk en verdient meer aandacht.

Dit hoofdstuk behandelt de celbelasting en de gebruikersperceptie van de snelheid in cellulaire netwerken met een ruimtelijke koppeling tussen BS's en gebruikers. We beschouwen een één-laags netwerk waarin de BS's zijn verdeeld volgens een homogene Poisson-puntproces (HPPP), terwijl de gebruikers een Poisson-clusterproces volgen, waarbij de dochterpunten zijn gegenereerd door de BS's. Dit model helpt ons beter te begrijpen hoe de belasting in een typische cel wordt verdeeld en welke factoren de gebruikerservaring beïnvloeden.

Belastinganalyse van een Typische Cel

De eerste stap is het afleiden van de belastingverdeling in een typische cel. Dit wordt gedaan door de belasting in twee delen te splitsen: de intra-cluster belasting en de inter-cluster belasting. De intra-cluster belasting verwijst naar de belasting die wordt opgelegd door gebruikers die zich binnen hetzelfde cluster bevinden als de BS, terwijl de inter-cluster belasting betrekking heeft op gebruikers die zich in andere clusters bevinden maar zich nog steeds in hetzelfde celgebied bevinden.

Het model dat we gebruiken voor de analyse van intra-cluster belasting is gebaseerd op de waarschijnlijkheidsverdeling van de afstanden van gebruikers tot hun dichtstbijzijnde BS. De verdeling van de belasting kan worden uitgedrukt door een combinatie van de Thomas-clusterproces (TCP) en de Matérn-clusterproces (MCP), afhankelijk van de specifieke kenmerken van de gebruikersverdeling en de clustering van de BS's. De intra-cluster belasting wordt vaak berekend door de gemiddelde belasting van gebruikers in een cluster te evalueren, wat kan worden afgeleid door het gebruik van de Slivnyak-theorema, wat impliceert dat het puntproces van BS's zonder verlies van generaliteit nog steeds een HPPP blijft.

Een belangrijk aspect van dit model is de manier waarop de belasting in de typische cel wordt beïnvloed door de ruimtelijke verdeling van de BS's en gebruikers. In een typische cel kan de belasting worden berekend door de gemiddelde belasting van de intra-cluster gebruikers te evalueren, wat afhankelijk is van de clusterparameter N en de gebruiker-distributieparameters zoals de clusterradius σ.

De belastingverdeling van een typische cel kan verder worden vereenvoudigd door de Poisson-Voronoi-cellen (PV-cellen) te gebruiken, die de territoria van de BS's representeren. De belasting in een typische PV-cel kan worden beschreven door de zogenaamde load-biased sampling, waarbij rekening wordt gehouden met de niet-uniforme spreiding van de gebruikers in de cel. Dit zorgt voor een gedetailleerde en realistische benadering van de belasting in moderne cellulaire netwerken.

De Invloed van Netwerkdichtheid en Gebruikersdynamiek

De belangrijkste variabelen die de prestaties van een cel beïnvloeden, zijn de dichtheid van de BS's (λ) en de dichtheid van de gebruikersclusters (σ). Deze twee factoren hebben een directe invloed op de hoeveelheid beschikbare middelen in een cel en dus op de algehele netwerkcapaciteit. Een hogere dichtheid van BS's kan bijvoorbeeld de dekking verbeteren, maar het kan ook leiden tot een hogere belasting in de netwerken. Aan de andere kant kan een te lage dichtheid leiden tot onvoldoende dekking en grotere interferentie.

Er is ook een complex samenspel tussen de gebruikersdynamiek en de belastingverdeling. Gebruikers kunnen zich verplaatsen, hun netwerkgedrag kan variëren afhankelijk van het tijdstip van de dag of hun locatie, en dergelijke variaties hebben een directe invloed op de belasting in de cel. Netwerkverkeer fluctueert bovendien afhankelijk van verschillende externe factoren zoals evenementen of seizoensgebonden drukte. Deze variabiliteit wordt vaak gemodelleerd via de Poisson-clusterprocessen, maar het is belangrijk te begrijpen dat de werkelijke dynamiek van mobiele netwerken vaak veel complexer is dan de modellen kunnen voorspellen.

In realiteit moeten netwerkaanbieders bij de planning van cellulaire netwerken rekening houden met zowel de dichtheid van BS's als de belasting door gebruikers, evenals de typische gebruikersbewegingen en verkeerspatronen. Het optimaliseren van de BS-distributie en het dynamisch aanpassen van netwerkbronnen aan de verkeersdichtheid kan helpen om de efficiëntie van het netwerk te verbeteren en de gebruikerservaring te optimaliseren.

Praktische Implicaties

Het inzicht in hoe de belasting in een typische cel wordt verdeeld en hoe deze wordt beïnvloed door de ruimtelijke koppeling tussen BS's en gebruikers, heeft directe implicaties voor het ontwerp van mobiele netwerken. Het vermogen om de belastingverdeling en de gebruikerssnelheid nauwkeurig te voorspellen, kan de planning van netwerken verbeteren, vooral in gebieden met hoge verkeersdrukte of in dynamische omgevingen.

Het is ook belangrijk te begrijpen dat de prestaties van cellulaire netwerken sterk afhankelijk zijn van de gebruikte technologieën, zoals het gebruik van hybride vermogensvoorzieningen, kleine cellen en geavanceerde beamforming-algoritmen voor grote MIMO-systemen. Door deze technieken toe te passen, kunnen netwerken zich beter aanpassen aan veranderende belastingpatronen en de algehele capaciteit verbeteren.

Hoe de Symmetrie van Netwerken Te Benaderen met Lie-Groepen en Manifolds
Hoe Kunnen Tuinliefhebbers De Overleving Van Tuin- en Bosvogels in De Winter Ondersteunen?
Hoe Temperatuur de Eigenschappen van Halfgeleiders Beïnvloedt: Van Elektronenbeweging tot Energiebanden
Hoe Chinese Invloed Operaties de Amerikaanse Instellingen Bereiken