Publikation: Interference Prediction in Wireless Net...
Stammdaten
Titel: | Interference Prediction in Wireless Networks: Stochastic Geometry meets Recursive Filtering |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | This article proposes and evaluates a technique to predict the level of interference in wireless networks. We design a recursive predictor that estimates future interference values by filtering measured interference at a given location. The predictor's parameterization is done offline by translating the autocorrelation of interference into an autoregressive moving average (ARMA) representation. This ARMA model is inserted into a steady-state Kalman filter enabling nodes to predict with low computational effort. Results show a good accuracy of predicted values versus true values for relevant time horizons. Although the predictor is parameterized for Poisson-distributed nodes, Rayleigh fading, and fixed message lengths, a sensitivity analysis shows that it also tends to work well in more general network scenarios. Numerical examples for underlay device-to-device communications, a common wireless sensor technology, and coexistence scenarios of Wi-Fi and LTE illustrate its broad applicability. The predictor can be applied as part of interference management to improve medium access, scheduling, and radio resource allocation. |
Schlagworte: | Wireless systems, interference, prediction,stochastic geometry, ARMA, Kalman filter |
Publikationstyp: | Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 12.02.2021 (Print) |
Erschienen in: |
IEEE Transactions on Vehicular Technology
IEEE Transactions on Vehicular Technology
(
IEEE;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | 70 |
Heftnummer: | 3 |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 2783 - 2793 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | - |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1109/TVT.2021.3059032 |
Homepage: | - |
Open Access |
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Erscheinungsdatum: | 12.02.2021 |
ISBN: | - |
ISSN: | 0018-9545 |
Homepage: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9354031 |
AutorInnen
Jorge Friedrich Schmidt (intern) |
Udo Schilcher (intern) |
Mahin Khushbakht Atiq (intern) |
Christian Bettstetter (intern) |
Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
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AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Zitationsindex |
Informationen zum Zitationsindex: Master Journal List
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Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Organisation | Adresse | ||
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Lakeside Labs GmbH
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AT - 9020 Klagenfurt |
Forschungsaktivitäten
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