基于信道定价的无线虚拟网络资源分配策略:匹配/Stackelberg分层博弈

针对分层匹配博弈不能跟踪信道变化以及循环迭代收敛慢等问题,该文提出一种基于信道定价的无线虚拟网络资源分配策略:匹配/Stackelberg分层博弈。分别以基于流带宽的用户满意度、系统带宽及切片功率作为报酬函数建立3级联合优化模型,并采用匹配/Stackelberg分层博弈求解。在博弈下层,定义移动虚拟网络操作者(MVNOs)m—切片n对m_n及其与用户(UEs)的1对1匹配博弈以代替UEs与MVNOs的多对1匹配,对\begin{document}${m_n}$\end{document}定义基于信道平均信息的切片功率价格,加速上、下一致收敛并使UEs适应信道选择最优,证明均衡点存在并给出了低复杂度的分布式拒绝-接收算法;在博弈上层,基于UEs与已匹配关系,形成基础资源提供者(InPs)与的Stackelberg博弈,给出了基于局部信道信息的功率定价和分配策略,使系统效用及频谱效率基于信道最优。最后定义了双层循环稳定条件及过程。仿真表明,该策略在信道跟踪、频谱效率、效用方面均优于随机定价的匹配/Stackelberg分层博弈以及传统分层匹配博弈。     

一种低复杂度的无线虚拟网络资源分配策略

提出一种低复杂度的分层匹配博弈结合比例公平的无线虚拟网络资源分配策略。策略采用两层独立的匹配博弈避免两层循环导致的较高计算复杂度,博弈下层为用户(Users,UEs)与移动虚拟网络操作层(Mobile Virtual Network Operators,MVNOs)构成的多对一匹配,实现UEs对MVNOs的依偏好选择,上层为基础设施提供层(Infrastructure Providers,InPs)与MVNOs构成的多对一匹配,实现MVNOs对切片依偏好选择,从而实现用户组与切片组效用最高匹配。然后,在匹配的用户组与切片组间采用功率受限的比例公平资源分配策略,实现用户与切片的精确匹配,并在比例公平条件下使频谱效率最大。仿真表明,该策略虽然比两层联合的匹配博弈效用略低,但降低了计算复杂度,提高了频谱效率,总体性能更优。     

基于Stackelberg博弈的无线资源分配算法

4G系统可以随意更改速率控制方案以满足网络应用的需要,这样在传输协议中系统不遵守速率控制规则的行为更使得4G系统能耗大大提高。针对此4G系统接入选择问题,结合单跟随者Stackelberg博弈模型,文章提出了一种使用简单的效用函数和线性代价函数的4G系统无线资源分配算法,理论证明了其收敛的特性,而且通过仿真对基于Stackelberg博弈的4G系统无线资源分配算法的运行结果进行评价,证明了该算法在纳什均衡态的稳定性,取得了4G系统的最优传输效能策略和子博弈完美纳什均衡。     

异构无线网络中基于Stackelberg博弈的分布式定价和资源分配算法

针对异构无线网络资源管理问题,结合多主多从Stackelberg博弈模型,提出了一种同时满足网络运营商和用户效用最大的异构无线网络定价和资源分配方案。首先设计了一种基于收益和花费的移动用户效用函数,并证明在运营商的价格确定后,效用函数满足凹函数的条件,保证了移动用户间非合作博弈的纳什均衡点存在。为了获取移动用户的最优带宽策略和运营商的最优价格策略,提出了一种分布式迭代算法。最后通过仿真实验取得了参与者的最优策略和子博弈完美纳什均衡。     

基于Stackelberg博弈的网络虚拟化资源分配方法

在网络虚拟化环境中,基于Stackelberg博弈模型提出了静态博弈算法下网络运营商对频谱的定价策略及静态和动态博弈算法下各虚拟运营商的频谱分配方法,并推导了各运营商收益最大时的纳什均衡点。该方法能同时满足网络运营商和虚拟网络运营商收益最大化的需求。仿真结果验证了算法的有效性及纳什均衡点的存在性。     

基于Stackelberg博弈的虚拟化无线传感网络资源分配策略

虚拟化技术可有效缓解当前无线传感网络(WSN)中资源利用率较低、服务不灵活的问题。针对虚拟化WSN中的资源竞争问题,该文提出一种基于Stackelberg博弈的多任务资源分配策略。依据所承载业务的不同服务质量(QoS)需求,量化多个虚拟传感网络请求(VSNRs)的重要程度,进而,利用分布式迭代方法,获取WSN的最优价格策略和VSNRs的最优资源需求量,最后,根据纳什均衡所确定的最优价格、最优资源分配量,对多个VSNRs分配资源。仿真结果表明,所提策略不仅能满足用户的多样化需求,而且提升了节点和链路资源利用率。

     

无线Mesh网络中基于演化博弈的抗振荡信道分配策略

为抑制无线Mesh网络中的信道振荡和提升网络效用,综合分析路由端和用户端信道振荡产生的因素.引入演化博弈理论,联合改进的果蝇优化算法提出基于ESS-PFOA(Evolutionary Stable Status-Promoted Fruit-Flies Opti-mal Algorithm)算法的分布式信道分配策略.实验分析发现当信道振荡宽容因子β≤0.5时网络呈同构特征,β＞0.5时网络向异构转化,β≥0.9时网络呈异构特征;网络效用和信道振荡抑制率与信道振荡宽容因子β紧密相关.仿真结果表明,ESS-PFOA算法的信道振荡率从0.44下降至0.08,在异构网络环境下其网络收益和信道振荡抑制率明显占优,能有效提高网络效用.     

无线认知传感器网络信道同步博弈研究

在无线认知传感器网络中,由于可用信道可能是动态的、随时间变化的,因而需要控制信道来实现信道同步。我们可以将两个次用户实现信道信息同步的过程看作是一种博弈,由于信道成功同步对两个玩家都有利,因而这种博弈属于合作博弈。文章介绍无线认知传感器网络中信道同步博弈的背景,提出信道同步博弈模型,定义信道同步博弈元素,分析信道同步博弈中的贝叶斯均衡,最后给出数值结果和最优策略。     

基于Stackelberg博弈的无人机辅助无线供能物联网能量优化

无人机结合无线能量传输的技术可为物联网终端设备提供能量供应。为了解决充电用户与无人机之间自由公平的能量交易问题,提出一种基于Stackelberg博弈的能量交易方案,赋予用户主方角色,由其决策服务奖励,各无人机作为从方通过能量供应来竞争获取奖励,参考无线能量传输过程中的平均信道增益决策服务用户的充电时长。运用逆向归纳法分析并求解Stackelberg均衡解。实验仿真表明,所提方案可有效减少用户在能量交易中的经济开销,提高用户满意度,实现用户侧能量优化。     

工业无线传感器网络物理层移动节点的抗干扰Stackelberg博弈模型

针对工业无线传感网络中物理层干扰攻击问题,研究一种移动环境下的博弈功率控制方案。为提高移动sink节点的抗干扰能力,利用Bayesion-Stackelberg博弈模拟移动sink节点和干扰节点的对抗交互行为,通过求出参与博弈的节点最优策略,即sink节点和干扰节点的最佳传输功率,达到合法节点抗干扰的最佳效果,提高通信系统物理层的安全性。Matlab仿真结果表明,相比移动sink节点的其他博弈功率控制算法,本文方案能更有效地提高合法节点抗干扰能力且能耗更低。     

Multi-Stage Hierarchical Channel Allocation in UAV-Assisted D2D Networks:A Stackelberg Game Approach

UAV-assisted D2D networks can provide auxiliary communication for areas with poor communication facilities by using the characteristics of easy deployment of unmanned aerial vehicle(UAV),then it becomes a promising technology.However,the coexistence of UAV and D2D aggravates the conflict of spectrum resources.In addition,when the UAV performs the communication service,it will inevitably cause the location change,which will make the original channel allocation no longer applicable.Inspired by the influence of frequent channel switching on channel allocation,we define the communication utility as a tradeoff between the throughput and channel switching cost.In the considered model,we investigate the multi-stage hierarchical spectrum access problem with maximizing aggregate communication utilities in UAV-assisted D2D networks.In particular,due to the hierarchical feature of the considered network,we adopt Stackelberg game to formulate this spectrum access problem where both the throughput and channel switching cost are considered.We prove that the proposed game has a stable Stackelberg equilibrium(SE),and the heterogeneous network based channel allocation(HN-CA)algorithm is proposed to achieve the desired solution.Simulation results verify the validity of the proposed game and show the effectiveness of the HN-CA algorithm.     

Resource Allocation for Network Security Risk Assessment:A Non-Cooperative Differential Game Based Approach

In this paper, we propose a non-cooperative differential game theory based resource allocation approach for the network security risk assessment. For the risk assessment, the resource will be used for risk assess, including response cost and response negative cost. The whole assessment process is considered as a differential game for optimal resource control. The proposed scheme can be obtained through the Nash Equilibrium. It is proved that the game theory based algorithm is applicable and the optimal resource level can be achieved based on the proposed algorithm.     

Resource Allocation in Cognitive Radio Networks Using Stackelberg Game: A Survey

Wireless Personal Communications - With the promise of improving the spectrum utilization of wireless devices, cognitive radio technology has gained a significant amount of interest from the...     

多主多从Stackelberg博弈下的边缘缓存资源分配算法

为鼓励视频服务提供商参与到缓存过程中,本文提出一种基于Stackelberg博弈的激励缓存资源分配算法。与传统激励缓存资源分配方案不同,本文考虑同时存在多个网络运营商和多个视频服务提供商,视频服务提供商从网络运营商处购买存储空间以缓存热门视频。针对该场景,本文将该激励缓存模型建模为多主多从Stackelberg博弈问题,分别构建主方和从方的效用函数,证明了在网络运营商价格确定的情况下,视频服务提供商之间的非合作博弈存在纳什均衡。文章利用分布式迭代算法对该博弈模型进行求解,获得了视频服务提供商的最优缓存策略和网络运营商的最优价格策略。仿真结果表明,本文提出的激励缓存机制可使视频服务提供商获得比其他缓存分配算法更高的单位成本收益。      

Cognitive RAN Slicing Resource Allocation Based on Stackelberg Game

The cognitive network has become a promising method to solve the spectrum resources shortage problem. Especially for the optimization of network slicing resources in the cognitive radio access network(RAN), we are interested in the profit of the mobile virtual network operator(MVNO) and the utility of secondary users(SUs). In cognitive RAN,we aim to find the optimal scheme for the MVNO to efficiently allocate slice resources to SUs. Since the MVNO and SUs are selfish and the game between the MVN...     

多用户场景下卫星网络匹配博弈资源分配策略

随着卫星通信系统的广泛应用,移动终端的爆炸式增长,多样性和高质量业务需求的持续上升,特别是当前无线接入网络迎来5G发展新阶段,增强的移动带宽需求给卫星通信系统带来了不小压力。针对多用户场景下的网络资源分配问题,提出多层多对多匹配博弈资源分配方案。仿真结果表现出了匹配博弈的有效性和稳定性,并将多对多匹配算法与多对一匹配算法、一对一匹配算法相比较,结果表明多对多匹配博弈能有效提高资源利用率和用户整体体验质量。     

面向分层异构网络的资源分配：一种稳健分层博弈学习方案

该文研究了信道状态不确定条件下分层异构微蜂窝网络中的无线资源分配优化问题。首先引入信道不确定模型描述无线信道的随机动态性,并将该问题建模为考虑信道不确定度的双层鲁棒斯坦伯格博弈;然后给出了该博弈的均衡点分析;最后提出了一种分布式改进型分层Q学习方案以实现宏基站和微基站的均衡策略搜索。理论分析和仿真表明,所提出的分层博弈模型可以有效抑制由于信道状态不确定引起的收益下降。所采用的学习方案较传统Q学习方案收敛速度明显加快,更加适用于短时快变的通信环境。     

基于双层分级的无线城域网资源分配方案

未来移动通信系统,诸如IEEE802.16旨在能够传送多种具有不同QoS要求的多媒体业务。为了保证业务的QoS,需合理设计调度器的结构和相应的调度算法。针对IEEE802.16宽带无线接入系统中的双层分级带宽分配体系结构,结合总调度器分配算法优点,采用了更适用于分类调度器且不同于参考文献的分配算法,旨在能够针对不同QoS等级的业务提供不同的调度方案,更好地满足用户的QoS要求。     

博弈模型在传感器网络安全中的应用

入侵检测是传感器网络安全的重要研究内容,论文基于博弈论中的非合作模型提出了一种新型传感器网络入侵检测方案。该方案用一种只有两个参与者(攻击者和传感器网络)的非零非合作博弈模型来描述传感器网络中入侵检测问题,并证明了这个博弈模型可以达到纳什均衡,据此可以制定一个防御策略有效地提高入侵被检测到的概率。模拟试验证明这一模型是有效可行的。