第1章 引言 1
1.1 无线信道模型 2
1.1.1 路径损耗模型 2
1.1.2 衰落模型 2
1.2 任意用户SINR的分布 3
1.3 为什么SINR的分布通常由仿真得到 5
1.4 分析模型的作用 6
第2章 SINR计算问题的结构 8
2.1 SINR计算问题的描述 8
2.1.1 候选服务基站和服务基站 8
2.1.2 基本定义 9
2.2 SINR分布 10
2.2.1 候选服务基站SINR的联合CCDF 10
2.2.2 基站按照服务基站选择标准排序时SINR的联合CCDF 11
2.2.3 惯用语及记号 11
2.3 标准SINR概率 12
2.3.1 从候选服务基站得到的SINR的联合CCDF 12
2.3.2 从按服务基站选择标准排序的基站得到的SINR的联合CCDF的形式 13
2.3.3 标准概率形式的SINR的联合CCDF 13
2.4 标准概率的计算 15
2.4.1 Z矩阵与M矩阵 15
2.4.2 P｛AX＞？｝的表达式 16
2.4.3 标准概率P｛AX＞Wb｝的表达式 18
2.4.4 以Erlang PDF的组合来逼近任意PDF 19
2.5 标准概率问题的完整解决 20
2.5.1 判定何时一个Z矩阵能成为一个M矩阵 21
2.5.2 W的拉普拉斯变换的解析形式 21
第3章 泊松点过程 22
3.1 基站位置的随机模型 22
3.2 完全空间随机性 23
3.3 泊松点过程 23
3.4 关于PPP的定理 24
3.4.1 映射定理 25
3.4.2 叠加定理 26
3.4.3 染色定理 27
3.4.4 标记定理 29
3.5 PPP在现实部署中的适用性 31
3.6 基站位置的其他模型 33
第4章 固定功率单层网络的SINR分析 34
4.1 引言 34
4.2 单层基站部署中总干扰功率的分布 34
4.2.1 用户从一层基站得到的接收功率的PPP 34
4.2.2 从某层所有基站获得的总接收功率的分布 36
4.3 单层基站部署中的SINR分布 40
4.3.1 服务基站已知且固定 40
4.3.2 关于服务基站选择标准的一个注释 43
4.3.3 服务基站是到用户的最近基站 44
4.3.4 服务基站是用户接收最强的那个基站 53
第5章 固定功率多层网络的SINR分析 67
5.1 引言 67
5.2 候选服务基站的SINR的联合CCDF 68
5.2.1 各层中的候选服务基站是距用户最近的那个 68
5.2.2 应用：宏蜂窝网络中的预占概率 74
5.2.3 各层的候选服务基站为用户接收功率最强的基站 79
5.2.4 应用：异构蜂窝网的覆盖概率 87
5.3 服务层和服务基站SINR的分布 93
5.3.1 （选择偏置后）服务基站为“最近的”候选服务基站 93
5.3.2 （偏置选择后）服务基站为“最强的”候选服务基站 96
5.3.3 服务基站为（选择偏置后）最大SINR候选服务基站 109
5.4 选择偏置和对干扰控制的需求 113
第6章 功率控制的SINR分析 115
6.1 引言 115
6.2 发送者角度的功率控制 115
6.3 功率控制类型 116
6.4 功率控制下的SINR分布 117
6.4.1 独立同分布基站传输功率下的接收功率分布 117
6.4.2 非适应性功率控制的SINR分布 118
6.4.3 应用：LTE中的eICIC与feICIC 119
6.4.4 OLPC下给定链路接收者的干扰功率 121
6.4.5 从基站到所服务用户距离的分布 123
6.4.6 当所有基站使用OLPC时SINR的CCDF 127
6.4.7 CLPC下的SINR分布 131
第7章 频效和能效分析 133
7.1 引言 133
7.2 频谱效率 133
7.2.1 到任意位置用户链路上的频谱效率 133
7.2.2 异构蜂窝网的频谱效率 136
7.2.3 应用实例：使用eICIC宏-微类LTE HCN的频谱效率 138
7.3 能量效率 143
第8章 结束语：未来的异构网络 145
8.1 引言 145
8.2 有D2D链路的网络分析 145
8.3 未来异构蜂窝网中WiFi的作用 146
8.4 网络基础设施的演进 147
8.5 分析的新方向 148
附录A 一些常用概率分布 149
附录B LTE中的HCN 153
参考文献 155