基于节点间距离分布的无线网络性能分析研究

To fully understand the impact of communication interference on network performance, and to provide essential guidelines for the design and optimization of the corresponding algorithms and schemes, modeling and analysis are always playing a central role in the research on wireless networks and have attracted plenty of attention from researchers. Most of the key performance metrics in wireless networks, such as outage probability, link capacity, etc., are nonlinear functions of the distances between transmitting and receiving nodes. Therefore, how to obtain nodal distance distributions plays a fundamental role in the modeling and analysis of wireless networks. Starting from the improvement of modeling the network coverage and nodal spatial distribution, this project proposes systematic approaches to obtaining nodal distance distributions for realistic network scenarios with the help of mathematical theory tools, such as integral geometry, geometrical probability, etc. Then the wireless communication principle and relevant theories will be utilized to obtain and analyze those key network performance metrics. This project aims at building and improving the nodal distance distribution-based modeling method and theoretical framework for analyzing wireless networks. The results obtained in the project will enrich the existing analytical approach, and provide important theoretical bases for the optimal design and effective deployment of the next generation wireless networks.

为了充分认识通信干扰对无线网络性能所带来的可能影响，并为相应算法和方案的设计与优化提供必要的理论依据，建模分析一直是无线网络研究的核心组成部分而受到研究工作者的广泛关注。无线网络中诸如中断概率、链路容量等关键性能指标是发送节点与接收节点间距离的非线性函数，因此如何获取节点间距离分布是无线网络建模分析的基础问题。本项目将从改进对网络覆盖区域与节点空间分布的建模出发，借助积分几何、几何概率等一系列数学理论工具提出针对实际网络场景的节点间距离分布的系统性求解方法。在此基础上，利用无线通信原理及相关理论来获取并分析网络关键性能指标。本项目以建立和完善无线网络中基于节点间距离分布的建模分析方法和理论体系为目标，其研究成果将成为现有分析方法的必要补充，并将为下一代无线通信网络的优化设计和有效部署提供重要理论基础。

对无线通信网络进行准确、高效的建模分析，能够帮助认识在给定条件下通信干扰对网络性能所带来的可能的负面影响，也能为相应算法和方案的设计与优化提供必要的理论依据。本项目从无线网络中若干关键性能指标是发送节点与接收节点间距离的非线性函数这一特性出发，建立和完善基于距离分布的无线网络建模分析方法和理论体系，得到了如下一系列原创性研究成果：..针对无线网络中节点间距离分布的求解问题，首先将其分为两类：1）第一类：参考点到随机点的距离分布；2) 第二类：随机点到随机点的距离分布。针对第一类距离分布，本项目在现有方法的基础上，提出了分层异构网络和非均匀网络场景下的距离分布求解方法。针对第二类距离分布，通过采用积分几何中运动测度理论工具和分解递归算法，提出了一个获取网络中任意两个随机点间距离分布的系统性方法。..针对基于占空比调度的线性无线传感器网络的多跳数据传输与收集过程，综合考虑同时进行数据传输的收发传输对之间的相互干扰，提出了一个基于距离分布的物理干扰模型。基于所提模型，分析获取了网络的信干噪比和链路容量的分布，揭示了给定参数下的网络中断概率，以及网络参数变化对网络性能的影响。另外，分析和证明了数据传输路径中收到最弱和最强累积干扰的收发传输对。最后，针对具有任意多边形区域的线性传感器网络，通过仿真结果与模型结果的比较分析，验证了模型的正确性和准确性。..针对窄带物联网基于位置的服务场景，提出一个综合的分析模型来研究窄带物联网的定位性能。具体来说，通过待定位设备和其周围基站的距离分布来考虑待定位设备位置的随机特性，从而能够使用几何概率中基于概率距离的工具，来分析推导至少有一定数量的基站能够参与定位的概率。所提模型综合考虑了干扰和系统参数设置的影响，并对基站间的传输协调和流量负载进行了建模。模型分析结果揭示了参与定位的基站和系统参数对系统定位性能的影响机理。..针对低功耗广域物联网机会定位场景，利用位置已知的节点作为锚节点，来定位周围的位置未知的目标节点，提出了一种易处理的基于距离分布的分析模型，来研究分析随机网络场景下目标节点的可定位性，进而揭示低功耗广域物联网的定位基础理论。该模型可以针对形状为任意多边形的网络，考虑了参与定位的多个锚节点间的相互协作能力，同时也研究了网络中的通信干扰对目标节点定位的影响。最后，通过大量仿真，比较模型结果和仿真结果，验证了模型的正确性和准确性。