Cooperative communications in very large cellular networks

Divers études ont abordé le problème de la coopération d’un réseau cellulaire, dont certaines considèrent aléatoirement le positionnement des antennes. Plusieurs auteurs étudient le cas où l’utilisateur choisit les antennes qui le serviront. Pourtant, cette hypothèse n'est pas réaliste. En conséquence, d’autres auteurs proposent former les groupes d'antennes de façon statique. Pour que ces méthodologies soient optimales, ces groupes statiques devraient être formés par rapport à la proximité entre les nœuds. Nous proposons une méthodologie statique basée sur le modèle du plus proche. À l'aide de celle-ci, nous formons des singletons et des paires de nœuds coopératives. Nous fournissons alors une analyse des caractéristiques structurelles et de l'interférence produite par ces deux derniers processus ponctuels. Lorsque le positionnement des antennes suit une loi de Poisson, les processus de singletons de paires associées ne suivent pas une loi de Poisson. Nous pouvons, cependant, rapprocher des métriques de performance du modèle original à l'aide de la superposition de deux processus de Poisson. L’évaluation numériques montre des gains de couverture allant jusqu’à 15 %, en comparaison du modèle non coopératif. Pour que la coopération entre les antennes soit significative, chacune devrait avoir un nombre de ressources suffisante, en plus d'être suffisamment proches. La relation de voisin le plus proche est, alors, redéfinie avec une nouvelle métrique. Les résultats de notre analyse montrent que les gains d’un réseau coopératif dépendent fortement de la distribution des ressources disponibles dans tout le réseau.Recent studies have set the problem of base station cooperation within the framework of stochastic geometry, where the irregularity of the base station positions can be considered. Some authors study the case when the user can dynamically choose the set of stations cooperating for its service. This assumption is not realistic. Instead, other authors propose to form the groups in a static way. To be optimal, these static methodologies should consider proximity between the base stations to form the groups. We propose a grouping method based on the nearest neighbor model. We allow the formation of singles and pairs of nodes. We derive structural characteristics for these two processes and analyse the resulting interference fields. When the node positions are modelled by a Poisson point process, the processes of singles and pairs are not Poisson, complicating the corresponding analysis. The performance of the original model, however, can be approximated by the superposition of two Poisson point processes. Numerical evaluation shows coverage gains from different signal cooperation that can reach up to 15%, compared with the standard noncooperative case. For the cooperation to be meaningful, each station in a group should have sufficient resources to share, besides being close to each other. Thus, we redefine the nearest neighbors with a metric. The results of our analysis illustrate that cooperation gains strongly depend on the distribution of the available resources over the network