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作者及发表信息

本研究的主要作者包括Yalin Liu、Hong-Ning Dai、Qubeijian Wang、Om Jee Pandey、Yaru Fu、Ning Zhang、Dusit Niyato和Chi Chung Lee。他们分别来自香港都会大学、香港浸会大学、西北工业大学、印度理工学院（瓦拉纳西）、温莎大学和南洋理工大学等机构。研究论文发表在IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2024年5月第42卷第5期。

学术背景

本研究的主要科学领域是空间-空中-地面一体化网络（Space-Air-Ground Integrated Networks, SAGINs）。SAGINs通过整合卫星、空中和地面通信的优势，能够为全球范围的应用提供大规模接入、无缝覆盖和可靠传输。然而，SAGINs中的上行链路连接（即从地面用户到卫星的数据传输）是实现全球数据收集和交互的关键技术基础，但目前缺乏针对其上行链路连接性的准确分析模型。因此，本研究旨在建立一个基于球形随机几何的SAGINs上行链路连接性分析模型，以解决地面用户（Ground Users, GUs）和空中车辆（Aerial Vehicles, AVs）在全球分布下的网络建模复杂性。

研究流程

本研究主要包括以下几个步骤：

1. 系统模型构建
   研究首先构建了一个包含卫星（空间基站）、AVs（空中中继）和GUs（地面设备）的SAGINs系统模型。所有节点被建模为在球形表面上随机分布的点过程，其中GUs被建模为泊松簇过程（Poisson Cluster Process, PCP），AVs被建模为泊松点过程（Poisson Point Process, PPP）。研究还引入了一个球形坐标系来精确表示所有节点的位置。

2. 传输模型定义
   定义了两种主要的传输路径：地面-空中-卫星（Ground-Air-Space, GAS）路径和地面-卫星（Ground-to-Space, G2S）路径。GAS路径通过AV中继实现，而G2S路径是直接从GU到卫星的传输。研究还详细分析了三种链路：地面到空中（G2A）、空中到卫星（A2S）和地面到卫星（G2S）的连接性。

3. 传播模型分析
   分析了每种链路的传播特性，包括天线模型、信道衰落和路径损耗。研究采用了Nakagami-m信道模型来模拟LOS（视距）主导的信道衰落，并使用自由空间路径损耗模型来近似计算路径损耗。

4. 干扰模型建立
   为每种链路建立了干扰模型，使用频分多址（FDMA）机制来避免链路间的干扰。研究还推导了每种链路的干扰表达式，并分析了干扰对连接性的影响。

5. 连接性分析
   推导了五种连接性指标的解析表达式，包括G2A链路连接性、A2S链路连接性、GAS路径连接性、G2S路径连接性和整体路径连接性。这些指标通过计算链路信噪比（SINR）大于特定阈值的概率来定义。

6. 数值分析与仿真验证
   通过广泛的数值分析和蒙特卡洛仿真验证了所推导的解析模型的准确性。仿真结果与解析结果高度一致，证明了模型的可靠性。

主要结果

1. G2A链路连接性
   研究发现G2A链路的连接性受到信号质量、GU分布密度和干扰程度的显著影响。通过调整GU密度、AV高度和传输频率，可以显著改善G2A链路的连接性。

2. A2S链路连接性
   A2S链路的连接性主要受卫星高度和AV分布密度的影响。低轨道卫星（LEO）相比中轨道卫星（MEO）和地球同步轨道卫星（GEO）能够提供更高的连接性。

3. GAS路径连接性
   GAS路径连接性由G2A和A2S链路的连接性共同决定。研究结果表明，通过优化AV部署和选择适当的传输路径，可以显著提高GAS路径的连接性。

4. G2S路径连接性
   G2S路径连接性受到GU分布密度和卫星高度的显著影响。研究表明，在GU分布稀疏的情况下，G2S路径连接性更高。

5. 整体路径连接性
   整体路径连接性通过加权GAS路径和G2S路径连接性计算得出。研究指出，通过选择最优的路径选择比例（即GAS路径和G2S路径的选择概率），可以最大化整体路径连接性。

结论

本研究提出了一个基于球形随机几何的SAGINs上行链路连接性分析模型，并推导了五种连接性指标的解析表达式。研究结果表明，通过优化系统参数（如AV密度、卫星高度和传输频率），可以显著提高SAGINs的上行链路连接性。该模型为SAGINs的实际应用提供了重要的理论支持，并为未来的网络优化研究奠定了基础。

研究亮点

1. 创新性模型
   本研究首次提出了基于球形随机几何的SAGINs上行链路连接性分析模型，解决了节点在球形表面分布下的网络建模难题。

2. 广泛的应用价值
   该模型可应用于多种实际场景，如灾难应急通信、物联网（IoT）数据传输和全球覆盖通信网络。

3. 精准的数值验证
   通过广泛的数值分析和仿真验证，研究证明了所提出模型的准确性和可靠性。

4. 多链路综合分析
   研究首次对SAGINs中的多种传输链路进行了综合分析，为网络优化提供了全面的理论依据。

其他有价值的内容

研究还探讨了如何通过智能反射面（Intelligent Reflecting Surfaces, IRS）和边缘人工智能（Edge AI）等新兴技术进一步提升SAGINs的性能，为未来的研究方向提供了重要启示。

以上是本研究的详细学术报告，涵盖了研究的背景、流程、结果、结论及其重要意义。