出,不等式就成立了。因此又可以表示为。论点根据公式的结果,平均用户率的表达式可以写为∈,证明在中使用随即入射技术,或毫微微基站中,个基站的传输能力通常比在稀疏部署的网络中比如宏小区的传输能力低。因此,在个密集的小蜂窝网络中,降低基站的传输功率应该能达到更高的能量效率。所以应该满足下面的不等式约束,其中是概率为预定的最低用户在方案下平均最大可达率为证明可以被表示为等式在论文中有结果,而等式则是通过使用中的下界以及改变量为得到的。在等式中取,并将代入就得到了式中的。同理,将代入可以得基于能量功率控制的低功率无线接入节点网络基站部署的优化原稿般来说,这两个随机变量和没有相同的分布。类似地,存在个,的近似结果,在下面的论点所示。虽然存在最优解,但由于η的高非线性,故无法求解其闭合形式,在接下来的部分中,数值结果将证明,能量效率η是小区负载的凸函数,因此可以用数值方法率无线接入节点网络基站部署的优化原稿。小区率和用户率的分析此节中研究了基站在小蜂窝网络中的能量效率。我们首先要分析网络中个用户的平均最大可达率,因为我们需要它来评估曾用来定义基站能量效率的平均小区率。如果信道输入分布是高斯分布的,所有的干扰都被当成噪音我们将看到,是凹函数。因为最大可达率并不能反映个事实即个小区中的无线电资源是由用户在时间或频率上共享的。为了实际地估计可以实现多少的用户率和频率共享,平均用户率被定义为,假定小区资源是由∈个用户平均共享的。的。通常,是通过基站密度来确定的,因为在个密集部署的网络如微微基站或毫微微基站中,个基站的传输能力通常比在稀疏部署的网络中比如宏小区的传输能力低。因此,在个密集的小蜂窝网络中,降低基站的传输功率应该能达到更高的能量效率。所以应该满足下面的不等式约束近似结果,不仅说明了假设和之间独立的准确性,还验证了平均单位面积增加了基站部署,传输功率更低,这说明了由于小区负载的减少而导致的平均用户率的增加。证明当给定时,表达式可以被写成当基站总与最近的基站相联系,而的互补累积,其中是概率为预定的最低功率,∈,。论点若所有的用户都靠近他们的基站,那么最低基站传输能量会满足不等式,则其中,是函数,即。基于能量功率控制的低功论点根据公式的结果,平均用户率的表达式可以写为∈,证明在中使用随即入射技术,可以用来表示,即利用全期望公式,平均用户率可以被写为由于不依赖,对小区负载来说是单调递增的函数,而在下节中,对于来说,我们将看到,是凹函数。因为最大可达率并不能反映个事实即个小区中的无线电资源是由用户在时间或频率上共享的。为了实际地估计可以实现多少的用户率和频率共享,平提出了种基于基站能量效率的优化方案。使用本算法进行基站部署,能有效节省基站能耗,提高能量效率。参考文献那么用户的平均最大可达到的速率即每个带宽的香农带宽是。下面的推导过程给了我们每个能量控制方案的的结果。论点定义,为高斯超几何函数,并用它来定义所以用户在方案下的平均最大可达率为,其中是概率为预定的最低功率,∈,。论点若所有的用户都靠近他们的基站,那么最低基站传输能量会满足不等式,则其中,是函数,即。基于能量功率控制的低功般来说,这两个随机变量和没有相同的分布。类似地,存在个,的近似结果,在下面的论点所示。虽然存在最优解,但由于η的高非线性,故无法求解其闭合形式,在接下来的部分中,数值结果将证明,能量效率η是小区负载的凸函数,因此可以用数值方法从中可以观察到,对于能量方案,由于不依赖,对小区负载来说是单调递增的函数,而在下节中,对于来说,基于能量功率控制的低功率无线接入节点网络基站部署的优化原稿均用户率被定义为,假定小区资源是由∈个用户平均共享的。般来说,这两个随机变量和没有相同的分布。类似地,存在个,的近似结果,在下面的论点所示。基于能量功率控制的低功率无线接入节点网络基站部署的优化原稿般来说,这两个随机变量和没有相同的分布。类似地,存在个,的近似结果,在下面的论点所示。虽然存在最优解,但由于η的高非线性,故无法求解其闭合形式,在接下来的部分中,数值结果将证明,能量效率η是小区负载的凸函数,因此可以用数值方法,∈,证明根据全期望公式,可以被写成,从中可以观察到,对于能量方案随着小区负载的减少并没有增加会增加,并且它的上界是个常数,是个相对递减的函数,当趋近于时,它会上升至统。对于平均用户率的模拟和近似结果,不仅说明了假设和之间独立的准确性,还验证了平均单位面积增加了基站部署,传输功率更低,这,。,论点假定小区中的平均最大可达到速率与该小区中的用户数无关。中的平均小区率可以表示为其中是概率为预定的最低功率,∈,。论点若所有的用户都靠近他们的基站,那么最低基站传输能量会满足不等式,则其中,是函数,即。基于能量功率控制的低功求出,。综上算法可总结为利用公式来可得到小区负载和平均用户率的关系,利用并以小区负载为变量,可得到小区负载与能量效率的关系,当以为变量,可得到用户密度与能量效率的关系。结论本文研究小蜂窝网络中最优部署基站密度的种算法,算法通过使用合理的功耗模我们将看到,是凹函数。因为最大可达率并不能反映个事实即个小区中的无线电资源是由用户在时间或频率上共享的。为了实际地估计可以实现多少的用户率和频率共享,平均用户率被定义为,假定小区资源是由∈个用户平均共享的。公式的结果与论点结果相符合且。正如在中所观察到的,当小区负载减少时,和随着小区负载的减少并没有增加会增加,并且它的上界是个常数,是个相对递减的函数,当趋近于时,它会上升至统。对于平均用户率的模拟和明了由于小区负载的减少而导致的平均用户率的增加。论点假定小区中的平均最大可达到速率与该小区中的用户数无关。中的平均小区率可以表示为∈,证明根据全期望公式,可以被写成,基于能量功率控制的低功率无线接入节点网络基站部署的优化原稿般来说,这两个随机变量和没有相同的分布。类似地,存在个,的近似结果,在下面的论点所示。虽然存在最优解,但由于η的高非线性,故无法求解其闭合形式,在接下来的部分中,数值结果将证明,能量效率η是小区负载的凸函数,因此可以用数值方法可以用来表示,即利用全期望公式,平均用户率可以被写为,公式的结果与论点结果相符合且。正如在中所观察到的,当小区负载减少时,和我们将看到,是凹函数。因为最大可达率并不能反映个事实即个小区中的无线电资源是由用户在时间或频率上共享的。为了实际地估计可以实现多少的用户率和频率共享,平均用户率被定义为,假定小区资源是由∈个用户平均共享的。功率,∈,。论点若所有的用户都靠近他们的基站,那么最低基站传输能量会满足不等式,则其中,是函数,即。基于能量功率控制的低功率无线接入节点网络基站部署的优化原稿。证明当给定时,表达式可以到式中的。表示基站的传输能量,由于是在干扰限制的网络中,它应该能保持个相对低的水平,如在蜂窝网络中,改变能量大小,对最大实现率的影响是没那么大的,所以在此种情况下用高功率传输是不可取的。通常,是通过基站密度来确定的,因为在个密集部署的网络如微微基,那么用户的平均最大可达到的速率即每个带宽的香农带宽是。下面的推导过程给了我们每个能量控制方案的的结果。论点定义,为高斯超几何函数,并用它来定义所以用户在方案下的平均最大可达率为,其中是概率为预定的最低功率,∈,。论点若所有的用户都靠近他们的基站,那么最低基站传输能量会满足不等式,则其中,是函数,即。基于能量功率控制的低功密度函数在论文中已经给出,不等式就成立了。因此又可以表示为。表示基站的传输能量,由于是在干扰限制的网络中,它应该能保持个相对低的水平,如在蜂窝网络中,改变能量大小,对最大实现率的影响是没那么大的,所以在此种情况下用高功率传输是不可取或毫微微基站中,个基站的传输能力通常比在稀疏部署的网络中比如宏小区的传输能力低。因此,在个密集的小蜂窝网络中,降低基站的传输功率应该能达到更高的能量效率。所以应该满足下面的不等式约束,其中是概率为预定的最低公式的结果与论点结果相符合且。正如在中所观察到的,当小区负载减少时,和随着小区负载的减少并没有增加会增加,并且它的上界是个常数,是个相对递减的函数,当趋近于时,它会上升至统。对于平均用户率的模拟和