Satellite networks are promising to provide ubiquitous and high-capacity global wireless connectivity. Traditionally, satellite networks are modeled by placing satellites on a grid of multiple circular orbit geometries. Such a network model, however, requires intricate system-level simulations to evaluate coverage performance, and analytical understanding of the satellite network is limited. Continuing the success of stochastic geometry in a tractable analysis for terrestrial networks, in this paper, we develop novel models that are tractable for the coverage analysis of satellite networks using stochastic geometry. By modeling the locations of satellites and users using Poisson point processes on the surfaces of concentric spheres, we characterize analytical expressions for the coverage probability of a typical downlink user as a function of relevant parameters, including path-loss exponent, satellite height, density, and Nakagami fading parameter. Then, we also derive a tight lower bound of the coverage probability in tractable expression while keeping full generality. Leveraging the derived expression, we identify the optimal density of satellites in terms of the height and the path-loss exponent. Our key finding is that the optimal average number of satellites decreases logarithmically with the satellite height to maximize the coverage performance. Simulation results verify the exactness of the derived expressions.


翻译:传统上,卫星网络是通过将卫星置于多环轨道地理分布网格上的卫星模型建模而建模的。然而,这种网络模型需要复杂的系统级模拟来评价覆盖性,对卫星网络的分析理解有限。在对地面网络进行可移植的分析中,我们继续成功地进行随机几何测量,在本文件中,我们开发了新的模型,这些模型可用于利用随机几何测量法对卫星网络进行覆盖分析。通过将卫星和用户的位置建模,在同心层表面使用Poisson点进程进行模拟,我们将典型的下链接用户的覆盖概率作为相关参数的函数,包括路径损益度、卫星高度、密度和纳卡穆光伏参数。然后,我们还从可移动表达的覆盖概率中得出一个较窄的界限,同时保持完全的笼统性。我们利用衍生的表达法,从高度和路径损耗竭度的角度,确定卫星的最佳密度。我们的关键发现是,卫星最优平均性能率率将卫星的测算结果降低到精确性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月6日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员