Coalition Games with Cooperative Transmission: A Cure for the Curse of Boundary Nodes in Selfish Packet-Forwarding Wireless Networks
在具有自私节点的无线分组转发网络中，应用重复博弈可以诱导节点之间相互转发数据包，从而提高网络性能。然而，这种网络边界上的节点不能从这种策略中受益，因为其他节点不依赖于它们。这个问题有时被称为{ \em边界节点的诅咒}。为了克服这个问题，提出了一种基于联盟博弈的方法，在该方法中，边界节点可以使用合作传输来帮助网络中间的骨干节点。作为回报，骨干节点愿意转发边界节点的分组。在这里，核心的概念被用来研究在这样的游戏中的联盟的稳定性。然后，三种类型的公平性进行了研究，即最小最大公平性的核仁，平均公平性的Shapley函数，并提出了一个新的市场公平性。市场公平性是一个新的公平性概念，它涉及多个骨干节点和多个边界节点之间的公平性。最后，一个协议的设计，使用重复游戏和联盟游戏。仿真结果显示了边界节点和骨干节点如何根据不同的公平性准则形成联盟。与纯重复博弈方案相比，该协议可使网络连通性提高约50%。
2008-05-28 cs.GT cs.IT math.IT
Potential Games for Energy-Efficient Resource Allocation in Multipoint-to-Multipoint CDMA Wireless Data Networks
研究了多点对多点蜂窝网络中的非协作资源分配问题。所考虑的场景是一般的，足以代表现代无线网络的几个关键实例，如多蜂窝网络，对等网络（干扰信道），和无线网络配备了毫微微小区。特别是，联合发射波形自适应，线性接收机设计，和发射功率控制的问题进行检查。几个效用函数被认为是最大化，其中，我们引用接收到的SINR，和发射机的能量效率，这是衡量比特/焦耳，并表示成功交付的比特数为每个能量单位用于传输。借助势博弈理论，设计了多点对多点蜂窝网络中不考虑信道系数实现的纳什均衡的非合作博弈。计算机模拟证实了所考虑的游戏是收敛的，并显示了巨大的好处，资源分配计划可以带来无线数据网的性能。
2011-05-10 cs.IT math.IT
Non-cooperative games for spreading code optimization, power control and receiver design in wireless data networks
本文通过博弈论的方法研究了无线数据网中的能量效率问题。考虑的情况是，其中每个用户被允许改变其发射功率，扩频码，和上行链路接收机，以最大限度地提高其自身的效用，这是在这里定义为数据吞吐量的比发射功率。特别是，线性多用户检测器在接收机处采用的情况下，首先处理，然后，更具有挑战性的情况下，其中非线性判决反馈多用户接收机被采用的解决。结果表明，对于两个接收器，手头的效用最大化的问题可以被视为一个非合作博弈，并证明了一个唯一的纳什均衡点存在。仿真结果表明，非线性处理和扩频码优化都能获得显著的性能增益，特别是对于用户数不大于处理增益的系统，扩频码优化带来了显著的性能增益，而对于过载系统，最大的性能增益来自于非线性处理.然而，在每一种情况下，这里提出的非合作游戏表现出优于竞争的替代品。
2007-05-06 cs.GT cs.IT math.IT
Context-Aware Small Cell Networks: How Social Metrics Improve Wireless Resource Allocation
提出了一种用于在具有设备到设备（D2D）通信的无线小小区网络（SCN）中优化和管理资源分配的新方法。所提出的方法允许联合利用无线用户的无线和社交环境，以优化资源的整体分配并改善SCN中的流量卸载。这种上下文感知的资源分配问题被公式化为匹配游戏，其中用户设备（UE）和资源块（RB）基于捕获无线和社交度量两者的效用函数彼此排名。由于社会的相互关系，这个游戏被证明属于一类匹配的游戏与同行的影响。为了解决这个问题，提出了一种新的自组织算法，使用该算法，UE和RB可以交互以决定它们期望的分配。然后证明所提出的算法收敛到UE和RB之间的双侧稳定匹配。然后研究和评估所得到的稳定结果的性质。使用真实社交数据的仿真结果表明，社交连接的用户的聚类允许卸载比传统的上下文不知道的方法大大增加的流量。这些结果表明，利用社会背景在节省无线链路和回程上的资源方面具有很高的实际意义。
2015-05-15 cs.GT cs.IT math.IT
Constrained Bimatrix Games in Wireless Communications
提出约束双矩阵博弈框架，刻画 NE 存在的充要条件及其与二次规划全局最优的对应，并用于求解功率受限干扰下无线链路的最优传输和干扰策略。
2015-06-09 cs.IT math.IT
Coalition Games with Cooperative Transmission: A Cure for the Curse of Boundary Nodes in Selfish Packet-Forwarding Wireless Networks
在具有自私节点的无线分组转发网络中，重复博弈的应用可以诱导节点之间相互转发数据包，从而提高网络性能。然而，这种网络边界上的节点不能从这种策略中受益，因为其他节点不依赖于它们。这个问题有时被称为边界节点的诅咒。为了克服这个问题，提出了一种基于联盟博弈的方法，在该方法中，边界节点可以使用合作传输来帮助网络中间的骨干节点。作为回报，骨干节点愿意转发边界节点的分组。联盟的稳定性进行了研究，使用的概念的核心。然后研究了基于核仁的最小-最大公平性和基于Shapley函数的平均公平性。最后，一个协议的设计，使用重复游戏和联盟游戏。仿真结果显示了边界节点和骨干节点如何根据不同的公平性准则形成联盟。与纯重复博弈方案相比，该协议可使网络连通性提高约50%。
2007-04-25 cs.IT math.IT
Distributed Coalition Formation Games for Secure Wireless Transmission
无线节点之间的协作最近已经被提出用于在存在多个窃听者的情况下提高无线传输的物理层（PHY）安全性。虽然现有的PHY安全文献回答了这样一个问题：“从合作中获得的链路级保密率是多少？”“，本文试图回答的问题"如何实现这些收益在一个实际的分散的无线网络，并在存在成本的信息交换？''.为此，我们将物理层安全合作问题建模为具有不可转移效用的联盟博弈，并提出了一种分布式联盟形成算法。通过该算法，无线用户可以合作和自组织成不相交的独立联盟，同时最大限度地提高他们的保密率，同时考虑到信息交换过程中的安全成本。我们分析了解码和转发和放大和转发合作的联盟结构，并研究了用户如何适应网络拓扑结构的环境变化，如移动性。通过仿真，我们评估所提出的算法的性能，并表明，通过联盟形成使用解码和转发，每个用户的平均保密率提高到25.3%和24.4%（45个用户的网络）相对于非合作和放大和转发的情况下，分别。
2009-11-13 cs.IT math.IT
Green Power Control in Cognitive Wireless Networks
认知和非认知发射机的分散网络，每个发射机的目的是最大限度地提高他的能源效率被认为是。假设认知发射机能够感知其非认知发射机的发射功率，并且认知发射机具有感知成本。通过对这种$2-$层次博弈的Stackelberg均衡分析，可以更好地理解认知对能源效率的影响。特别是，它被证明是最大化的网络能量效率时，只有一个给定的分数的终端是认知。然后，我们研究了一个感知游戏，其中所有的发射机被假定为采取的决定是否感（即认知）或不。证明了该博弈是一个加权势博弈，并研究了其均衡集。在第一阶段（例如，的时隙），然后玩功率控制游戏被证明是更有效的单独为所有发射机比玩游戏，其中发射机将联合优化是否感测和他的功率电平，显示存在一种Braess悖论。推导的结果示出的数值结果，并提供了一些见解如何部署认知无线电在异构网络中的感知能力。关键词：功率控制，Stackelberg均衡，能源效率。
2013-04-15 cs.GT cs.IT math.IT
Anti-Jamming Games in Multi-Band Wireless Ad Hoc Networks
Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）
针对多用户的多频段无线自组织网络，研究了用户与干扰源之间的抗干扰博弈问题。在这个游戏中，用户（resp。干扰器）想要最大化（相应地，最小化）用户的预期回报，考虑到诸如通信速率、跳频成本和干扰损失的各种因素。我们分析了军备竞赛的游戏和推导出最佳的跳频策略在军备竞赛的每个阶段的马尔可夫决策过程（MDP）的基础上。分析表明，军备竞赛经过几个回合后达到一个均衡，并在均衡点处给出了跳频策略和干扰策略的特征。我们提出了两种冲突避免协议，以确保在每个频带中最多有一个用户进行通信，并提供各种数值结果，显示奖励参数和冲突避免协议的最优跳频策略和期望的奖励在平衡的影响。此外，我们还讨论了干扰机采用一些不可预测的干扰策略的情况下的均衡。
2022-06-11 cs.GT cs.IT cs.LG
Resource Allocation in Wireless Powered Relay Networks: A Bargaining Game Approach
同时，最近出现了移动中继网络中的信息和功率传输，其中中继可以收集射频（RF）能量，然后将该能量用于数据转发和系统操作。以前的大多数工作没有考虑中继可能有自己的目标，例如使用收集的能量用于自己的传输，而不是最大化网络的传输。因此，在本文中，我们提出了一个纳什讨价还价的方法来平衡的信息传输效率的源-目的地对和收获的能量的中继在无线供电的中继网络与多个源-目的地对和一个中继。分析并证明了将Nash讨价还价问题分解为能量传输功率优化、数据传输功率控制和能量传输与数据传输的时间划分三个子问题时，Nash讨价还价问题具有离散性和拟连续性等特性。在理论分析的基础上，我们提出了一种交替功率控制和时分算法来寻找一个次优解。仿真结果清楚地显示和证明问题的性质和我们的算法的收敛性。
2016-11-13 cs.GT cs.IT math.IT
Physical Layer Security: Coalitional Games for Distributed Cooperation
在存在多个窃听者的情况下，无线网络节点之间的合作是一种很有前途的技术，用于在保密容量方面提高无线传输的物理层安全性。现有的物理层安全文献回答了这样一个问题：“从合作中获得的链路级保密能力是什么？“，本文试图回答的问题“如何实现这些收益在一个实际的分散的无线网络和存在的保密容量成本的信息交换？".为此，我们将物理层安全合作问题建模为具有不可转移效用的联盟博弈，并提出了一种分布式联盟形成算法。通过该算法，无线用户可以自主合作和自组织成不相交的独立联盟，同时最大限度地提高他们的保密能力，同时考虑到信息交换过程中的安全成本。我们分析了由此产生的联盟结构，讨论了它们的属性，并研究了用户如何能够自适应网络拓扑结构的环境变化，如移动性。仿真结果表明，该算法允许用户合作和自组织，同时提高了平均每个用户的保密容量高达25.32%，相对于非合作的情况。
2009-06-26 cs.GT cs.IT math.IT
Cell Selection in Wireless Two-Tier Networks: A Context-Aware Matching Game
小型小区网络的部署被视为下一代无线网络的主要特征。本文提出了一种新的小小区网络中的小区关联方法。所提出的方法利用从用户的设备和环境中提取的新类型的信息来改进用户被分配到其服务基站的方式。这样的上下文信息的示例包括设备的屏幕尺寸和用户的轨迹。该问题被制定为一个匹配的游戏与外部性和一个新的分布式算法，提出了解决这个游戏。所提出的算法，以达到一个稳定的匹配，其属性进行了研究。仿真结果表明，所提出的上下文感知匹配方法产生显着的性能增益，在每个用户的平均效用，当与经典的最大SINR的方法相比。
2015-12-02 cs.IT cs.NI math.IT
Power Allocation Games in Wireless Networks of Multi-antenna Terminals
我们认为无线网络，可以建模的多个接入信道中，所有的终端都配备了多个天线。用于说明发射和接收天线相关性的影响的传播模型是酉不变酉模型，其是文献中可用的最一般的模型之一。在此背景下，我们介绍和分析了两个资源分配游戏。在这两个游戏中，移动站自私地选择他们的功率分配策略，以最大限度地提高他们各自的上行链路传输速率，特别是他们可以忽略一些指定的集中式政策。在考虑的第一个游戏中，基站实现连续干扰消除（SIC）和每个移动站选择他最好的空时功率分配方案，在这里，一个协调机制是用来指示给用户的顺序，其中接收机应用SIC。在第二框架中，假设基站实现单用户解码。对于这两个游戏的纳什均衡提供了一个彻底的分析：解决的存在性和唯一性问题，相应的功率分配政策，确定利用随机矩阵理论，分析研究了在低和高信噪比制度和模拟在更典型的情况下，均衡的总速率效率。仿真结果表明，特别是，总和速率效率是高的类型的系统调查和性能损失，由于使用所提出的次优协调机制是非常小的。
2010-11-23 cs.IT math.IT
Caching Incentive Design in Wireless D2D Networks: A Stackelberg Game Approach
无线设备到设备（D2D）网络中的高速缓存可以用于在高峰时间期间卸载数据业务。然而，由于用户终端（UT）的异构偏好和自私的性质，激励机制的设计是具有挑战性的。在本文中，我们提出了一种激励机制，其中基站（BS）奖励那些使用D2D通信与他人共享内容的UT。我们研究了BS的成本最小化问题和每个UT的效用最大化问题。特别地，BS确定奖励策略以最小化其总成本，而每个UT旨在通过选择其缓存策略来最大化其效用。我们制定的UT之间的冲突和BS和UT之间的紧张局势作为一个Stackelberg游戏。我们证明了平衡点的存在性，并提出了一个迭代梯度算法（IGA），以获得Stackelberg均衡。进行了大量的模拟，以评估所提出的缓存方案的性能和比较绘制与几个基线缓存方案没有激励。数值结果表明，我们的激励机制下的缓存方案优于其他方案的BS服务成本和效用的UT。
2016-03-01 cs.GT cs.IT cs.NI
Distributed Multi-User Wireless Charging Power Allocation
无线充电使便携式设备能够永久拔下电源。由于其传输功率低、传输效率低，与无线通信网络中的数据传输相比，它需要更长的时隙来对用户进行计费。此外，每个用户的需求的紧迫性需要考虑的功率分配。因此，新的算法是必不可少的无线功率分配在多用户无线充电网络。在本文中，这个问题被制定为一个静态的非合作博弈。研究表明，存在唯一的纳什均衡，即无线充电网络的静态。提出了一种分布式功率分配算法来计算博弈的纳什均衡。本文的主要结果包括严格的分布式功率分配算法的分析。该算法被证明是收敛到纳什均衡的游戏与指数收敛速度的任意初始值同步调度。此外，分布式算法也是收敛的通信延迟和数据包丢失的异步调度保证。数值仿真证明了分析的正确性，并证明了算法的快速收敛性和对同步调度的鲁棒性。
2018-01-21 cs.IT math.IT
A Distributed Merge and Split Algorithm for Fair Cooperation in Wireless Networks
本文介绍了一种新的概念，从联盟博弈论，它允许动态形成的无线节点之间的联盟。构造了一种简单的分布式联盟形成合并与分裂算法。该算法被应用于研究虚拟MIMO编队的单天线发射机之间的合作所产生的增益。我们的目标是找到一个最终的发射机联盟结构，允许合作用户，以最大限度地提高他们的效用，同时占联盟形成的成本。通过这种新颖的博弈理论框架，无线网络发射机能够自组织，形成一个结构化的网络组成的不相交的稳定联盟。仿真结果表明，该算法可以提高平均单个用户效用26.4%，并能应对分布式用户的移动性。
2008-02-15 cs.GT cs.IT math.IT
A Stackelberg Game for Incentive Proactive Caching Mechanisms in Wireless Networks
提出了一种在支持缓存的小小区网络（SCN）中的激励主动缓存机制，以激励内容提供方（CP）参与缓存过程.被认为是由一个单一的移动网络运营商（MNO）和多个CP的网络。MNO旨在定义其向CP收取的价格以使其收益最大化，同时CP竞争以确定它们在MNO的小型基站（SBS）处缓存的文件的数量，以提高它们的用户的服务质量（QoS）。这个问题被公式化为一个Stackelberg游戏，其中一个单一的MNO被认为是领导者和多个CP愿意缓存文件的追随者。将追随者博弈建模为非合作博弈，证明了纳什均衡（NE）的存在性和唯一性。推导了每个CP向MNO请求的存储量对应的NE的封闭表达式。在MNO侧制定优化问题以确定MNO应该向CP收取的最优价格。仿真结果表明，在均衡时，MNO和CP都可以实现一个效用，是高达50%以上的情况下，在价格和存储量的要求任意。
2016-09-08 cs.GT cs.IT cs.NI
Correlated Anarchy in Overlapping Wireless Networks
我们调查的行为，大量的自私的用户，能够动态切换多个无线接入点（可能属于不同的标准），通过引入一个迭代的非合作博弈。用户开始完全没有受过教育和天真，但通过使用一组固定的策略来处理广播的训练信号，他们迅速进化并收敛到进化稳定的均衡。然后，为了衡量在这种稳定状态下的效率，我们适应的概念，无政府状态的无政府代价，我们得到了一个明确的分析估计，它使用的方法从统计物理学（即理论的副本）。令人惊讶的是，我们发现无政府状态的无政府代价不取决于无线节点的具体情况（例如频谱效率），而仅取决于每个用户的策略的数量以及节点的数量、用户的数量和训练信号的大小的特定组合。最后，我们将这个博弈映射到研究得很好的少数人博弈，将其分析推广到任意数量的选择。
2008-05-07 cs.GT cs.IT math.IT
Joint Access Point Selection and Power Allocation for Uplink Wireless Networks
本文研究了多载波无线网络中多接入点的分布式上行资源分配问题。每个移动用户可以通过选择合适的AP和控制其发射功率来优化其自身的传输速率。我们的目标是设计合适的算法，移动用户可以共同执行这些任务的分布式方式。我们的方法依赖于联合功率控制和AP选择问题的博弈论制定。在所提出的游戏中，每个用户是一个球员与相关的策略包含一个离散变量（AP选择决定）和一个连续的向量（多个信道之间的功率分配）。我们提供的拟议游戏的纳什均衡的特征，并提出了一套新的算法，允许用户有效地优化他们的利率。最后，我们研究了所提出的算法的性能，以及通过广泛的模拟他们的表现。
2012-07-18 cs.IT math.IT
Power Allocation in Team Jamming Games in Wireless Ad Hoc Networks
研究团队间干扰博弈中的功率分配问题，采用零和微分博弈模型和Isaacs方法，给出了纯策略纳什均衡存在的充分条件。
2011-01-31 cs.CR cs.GT cs.IT
Coalitional Games for Transmitter Cooperation in MIMO Multiple Access Channels
共享无线信道的节点之间的协作对于实现无线网络中的性能目标变得越来越必要。确定无线网络中理性节点之间协作的可行性和稳定性对于理解协作行为具有重要意义。本文利用合作博弈论的框架研究了多址信道上发射机信令大联盟的稳定性。通过在\emph{partition form}中对TX之间的合作博弈进行建模来准确地表示每个TX所经历的外部干扰。单用户解码和连续干扰消除策略在接收机进行检查。在协调成本的情况下，大联盟被证明是\emph{sum-rate optimal}的两个战略。发送者合作是\emph{stable}，当且仅当博弈的核心（大联盟效用的所有划分的集合，使得没有联盟偏离）是非空的。确定合作的稳定性一般是一个co-NP-complete问题。对于一个单用户解码接收机，发射机的合作被证明是\emph{stable}在高和低SNR，而对于一个干扰消除接收机与一个固定的解码顺序，合作是稳定的，只有在低SNR和不稳定的高SNR。当在解码顺序之间允许分时时，使用效用函数的近似下界示出TX协作在高SNR下也是稳定的。因此，本文表明，理想的零成本TX合作MAC是稳定的，并提高了可实现的速率为每个单独的用户。
2012-10-11 cs.GT cs.IT math.IT
Game-Theoretic Latent Space Alignment for Multi-user Semantic MIMO Communications
CEA Leti（CEA列蒂）；University Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学）；Sapienza University of Rome（罗马第一大学）；Department of Information Engineering, Electronics, and Telecommunications (DIET)（信息与电信工程电子系）；CNIT（意大利国家信息技术研究中心）
针对多用户语义MIMO干扰网络中的语义失配问题，提出非合作博弈框架，通过闭式解联合优化线性语义MIMO收发机，并设计迭代语义注水算法，实现潜在空间对齐与干扰管理。
2026-06-11 cs.GT cs.IT math.IT
Active RIS-Aided Anti-Jamming Wireless Communications: A Stackelberg Game Perspective
Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；Research & Development Institute of Northwestern Polytechnical University in Shenzhen（西北工业大学深圳研究院）；School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学电子信息学院）；National Key Laboratory of Science and Technology on Space Microwave（空间微波科学与技术国家重点实验室）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）；University of Houston（休斯顿大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）
本文提出一种基于主动RIS和Stackelberg博弈的抗干扰通信方案，通过博弈论模型优化合法用户和自适应干扰者的策略，提升通信安全性和可靠性。
2025-12-19 cs.IT eess.SP math.IT
Network Formation Games Among Relay Stations in Next Generation Wireless Networks
中继站（RS）节点的引入是诸如3GPP的高级长期演进（LTE-Advanced）或即将到来的IEEE 802.16j WiMAX标准的下一代无线网络中的关键特征。本文利用博弈论提出了一种在下一代无线多跳系统的\emph{uplink}中形成连接RS及其服务基站的树结构的新方法。与现有文献主要集中在性能分析，我们提出了一个分布式算法研究网络的\emph{structure}和\emph{dynamics}。我们制定的RS之间的网络形成游戏，每个RS的目的是最大限度地提高跨层效用函数，考虑到合作传输的好处，在减少比特出错率方面，和由于多跳传输的延迟方面的成本。为了形成树结构，设计了一种分布式近视算法。使用所提出的算法，每个RS可以单独地选择通过其他RS将其连接到BS的路径，同时优化其效用。我们展示了算法的收敛到一个纳什树网络，我们研究如何RS可以适应网络的拓扑结构的环境变化，如移动性或新的移动台的部署。仿真结果表明，该算法提出了显着的增益，在每个移动台的平均效用，这是至少17.1%，相对于没有RS的情况下，达到40.3%的改善相比，最近邻算法（10个RS的网络）。结果还表明，即使对于具有多达25个RS的网络，平均跳数也不超过3。
2012-02-02 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Power Control in Impulse Radio UWB Wireless Networks
本文分析了无线数据网在频率选择性多径环境下功率控制的博弈模型。研究了脉冲无线电超宽带系统的上行链路。研究了同步系统中自干扰和多址干扰对一般Rake接收机性能的影响。针对能量效率问题，提出了一种非合作博弈模型，在该模型中，网络中的用户可以选择自己的发射功率以最大化自己的效用，并推导了该博弈模型的纳什均衡.结果表明，由于频率选择性多径，非合作的解决方案是在不同的信号干扰加噪声比，根据信道实现和Rake接收机的类型。一个大系统的分析，以获得明确的表达所实现的效用。帕累托最优（合作）的解决方案进行了讨论，并与非合作的方法。
2007-05-09 cs.IT math.IT
Power Control in Multiuser Mulicarrier Wireless Data Networks
提出了一个博弈模型来研究无线数据网中的传输功率管理问题。我们提出了一个权力游戏的多用户多载波设置，假设所有的用户以相等的速率传输。在平衡时，每个用户被示出为在单个载波上发送，如在[Mehskati等人，2006年]。当纳什均衡点存在时，我们得到了路径收益的必要条件。利用局部粗方向保持映射的概念，进一步证明了纳什均衡点的存在性。提出了一种贪心算法，并建立了它的正确性，每个用户自私的行为，以达到纳什均衡点。
2012-01-31 cs.IT math.IT
A context-aware matching game for user association in wireless small cell networks
小型小区网络被视为提高未来无线网络性能的有前途的技术。在本文中，我们提出了一种新的上下文感知的小小区网络，利用有关用户的速度和轨迹的信息，同时也考虑到他们的服务质量（QoS）的要求，用户小区关联方法。我们制定的匹配理论与外部性的代理，即用户和小小区基站（SCBS），有严格的相互依赖的偏好的相对集的成员的框架中的问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新的算法，导致一个稳定的用户和SCBS之间的匹配。我们表明，所提出的方法可以更好地平衡细胞之间的流量，同时也满足用户的QoS。仿真结果表明，所提出的匹配算法产生显着的性能优势，相对于传统的上下文无关的方法。
2015-12-03 cs.IT cs.NI math.IT
Algorithms for Stochastic Games on Interference Channels
我们考虑由多个发射器-接收器对共享的无线信道。他们的信号互相干扰。每个发射机-接收机对的目标是在平均功率约束下最大化其长期平均传输速率。这种情况被建模为一个随机博弈。给出了纳什均衡（NE）存在唯一的充分条件.然后，我们制定的问题，找到NE作为一个变分不等式（VI）的问题，并提出了一个算法来解决VI使用正则化。我们还提供分布式算法来计算帕累托最优解的建议游戏。
2014-09-26 cs.GT cs.IT math.IT
Dynamic Clustering and ON/OFF Strategies for Wireless Small Cell Networks
在本文中，提出了一种新的基于簇的无线小小区网络的能量效率最大化的方法。提出了一种基于位置和业务负载将本地耦合的小小区基站（SBS）分组为簇的动态机制。在每个形成的集群内，SBS协调它们的传输参数以最小化成本函数，该成本函数捕获能量效率和流级性能之间的权衡，同时满足它们的用户的服务质量要求。由于缺乏集群间的通信，集群之间相互竞争，以提高整个网络的能源效率。这种集群间的竞争被制定为集群之间的非合作博弈，寻求最小化各自的成本函数。为了解决这个问题，提出了一种分布式学习算法，利用该算法，集群根据本地信息自主选择最优传输策略。结果表明，该算法收敛到一个平稳的混合策略分布，构成了一个ε-粗相关均衡的研究游戏。仿真结果表明，与传统方法相比，所提出的方法可获得显着的性能提升，最多可减少36%的能量支出，最多可减少41%的部分传输时间。
2015-11-27 cs.GT cs.IT cs.NI
Matching theory for priority-based cell association in the downlink of wireless small cell networks
覆盖在现有蜂窝基础设施上的小型蜂窝的部署被视为下一代蜂窝系统中的关键特征。研究了小小区网络下行链路中的用户关联问题。该问题被制定为一个多对一的匹配游戏，其中用户和SCBS排名彼此的基础上的效用函数，占可实现的性能，在速率和公平的小区边缘用户，如捕获的新提出的优先级。为了解决这个问题，提出了一种新的分布式算法，可以达到一个稳定的匹配。仿真结果表明，该方法产生的平均效用增益高达65%相比，一个共同的关联算法，是基于接收信号强度。与经典的延迟接受算法相比，结果也显示了40%的效用增益和更公平的用户之间的效用分配。
2014-03-10 cs.GT cs.IT math.IT
Secure Wireless Powered and Cooperative Jamming D2D Communications
本文研究了存在多个窃听者的安全无线供电的设备到设备（D2D）通信网络，其中蜂窝网络中的混合基站（BS）不仅为D2D发射机无线地提供功率以保证D2D网络的功率效率，而且还充当协作干扰机（CJ）以干扰窃听者。蜂窝和D2D网络可以属于不同的服务提供商，这意味着D2D发射机将需要为混合BS释放的能量服务付费以保证安全的D2D通信。为了利用BS和D2D发射机之间的分层交互，我们首先制定了基于Stackelberg博弈的能量交易方案，其中考虑了二次能量成本模型。然后，一个非能源交易的Stackelberg游戏的基础上，研究了BS和D2D用户的角色颠倒。作为比较，我们也制定和解决的社会福利优化问题。我们推导出的封闭形式的Stackelberg均衡的制定游戏和社会福利优化问题的最优解。仿真结果验证了我们提出的方案，突出了蜂窝和D2D网络之间的能量交易交互的重要性。
2018-03-13 cs.IT math.IT
On the Performance of Adaptive Packetized Wireless Communication Links under Jamming
我们采用博弈论的方法来制定两个节点之间的通信在一个对手的存在下通过无线链路。我们定义了一个约束，两个球员，零和游戏之间的发射机/接收机对自适应传输参数和对手的平均和最大功率约束。在该模型中，发射机的目标是最大化通信链路的可实现的预期性能，由效用函数定义，而干扰机的目标是最小化相同的效用函数。受容量/速率作为性能指标的启发，我们定义了一个通用的效用函数和一个可应用于各种干扰问题的支付矩阵。我们表明存在一个阈值，这样，如果干扰机的平均功率超过这个阈值，发射机在纳什均衡（NE）的预期收益是相同的情况下，当干扰机使用其最大允许功率的所有时间。我们提供的发射机和干扰机的最佳策略和封闭形式的表达在NE的游戏的期望值的分析和数值结果。作为一个特殊的情况下，我们调查的速率自适应，分组化，无线AWGN通信链路在不同的干扰情况下的最大可实现的传输速率，并表明随机化可以显着地帮助智能干扰机有限的平均功率。
2013-10-21 cs.IT math.IT
A Utility-Based Approach to Power Control and Receiver Design in Wireless Data Networks
在这项工作中，联合多用户检测和功率控制的跨层设计问题进行了研究，使用博弈论的方法。针对直接序列码分多址（DS-CDMA）数据网的上行链路，提出了一种非合作博弈模型，允许网络中的用户选择上行链路接收机和发射功率，以最大化自身效用。效用函数测量用户每消耗焦耳能量传输的可靠比特数。针对线性接收机，推导出所提出的博弈的纳什均衡。它示出的平衡是一个功率SIR平衡的最小均方误差（MMSE）检测器作为接收机。此外，这个框架被用来研究匹配滤波器，解相关器，和MMSE检测器的功率控制游戏，和接收机的性能进行比较，在均衡时实现的效用（位/焦耳）。最佳合作解决方案进行了讨论，并与非合作的方法进行了比较。扩展的结果的情况下，多个接收天线。此外，提出了一种基于网络总效用最大化的接纳控制策略。
2005-07-05 cs.IT math.IT
Context-Aware Wireless Small Cell Networks: How to Exploit User Information for Resource Allocation
提出了一种新的上下文感知的双层无线小小区网络资源分配方法。特别地，SCN的用户被分为两种类型：频繁用户，其是某些小型小区的常规用户;以及偶尔用户，其是特定小型小区的一次性或不频繁用户。给定这样的\emph{context}信息，每个小小区基站（SCBS）旨在最大化提供给其频繁用户的总体性能，同时确保偶尔的用户也得到良好的服务。我们制定的问题作为一个非合作博弈中的SCBS的球员。每个SCBS的策略是选择适当的功率分配，以便优化效用函数，该效用函数捕获用户的服务质量增益和资源支出方面的成本之间的权衡。我们提供了一个充分条件的存在性和唯一性的纯策略纳什均衡的游戏，我们表明，这个条件是独立的用户在网络中的数量。仿真结果表明，所提出的上下文感知的资源分配游戏产生显着的性能增益，在每个SCBS的平均效用，相比传统的技术，如比例公平分配和总和速率最大化。
2015-03-27 cs.GT cs.IT cs.MA
Energy-Efficient Resource Allocation in Wireless Networks with Quality-of-Service Constraints
针对多址接入网络中具有服务质量（QoS）约束的功率速率联合控制跨层问题，提出了一种博弈模型。在所提出的游戏中，每个用户试图选择其发射功率和速率在一个分布式的方式，以最大限度地提高自己的效用，同时满足其QoS要求。用户的QoS约束指定的平均源速率和上界的平均延迟，其中延迟包括传输和排队延迟。这里考虑的效用函数测量能量效率，特别适合于具有能量约束的无线网络。推导了所提出的非合作博弈的纳什均衡解，并得到了均衡时效用的封闭表达式。它示出了用户的QoS要求转化为用户的“大小”，这是由用户消耗的网络资源的量的指示。使用这种竞争的多用户框架，吞吐量，延迟，网络容量和能量效率之间的权衡进行了研究。给出了用户时延分布的解析表达式，并量化了用户在纳什均衡时的时延性能。
2007-04-30 cs.IT math.IT
Transmission Game in MIMO Interference Channels With Radio-Frequency Energy Harvesting
对于MIMO干扰信道上的多用户传输，每个用户设计发送协方差矩阵以最大化其信息速率。当网络中存在无源射频（RF）能量收集器时，传输受到发射功率限制和能量收集要求两者的约束。无源RF能量收集器收集来自附近无线信息发射器的辐射能量，而不是使用专用无线功率源。它需要多个发射器来集中它们的RF辐射，因为典型的电场强度很弱。在本文中，战略游戏提出了多用户传输。首先，在一个非合作的游戏，每个发射机有一个最佳的响应策略的发送协方差矩阵，遵循一个多层次的注水解决方案。存在纯策略纳什均衡。其次，在合作博弈中，不需要估计从每个发射器收集的能量的比例。相反，发射机就能量贡献的单位奖励进行讨价还价。信息率的近似值被用于构造个体效用，使得网络效用最大化问题可以被分解，并且讨价还价过程可以分布式地实现。讨价还价的解决方案给出了一个点的利率是优于纳什均衡和接近帕累托前沿。仿真结果验证了算法，提供良好的通信性能，同时满足RF能量收集的要求。
2017-04-13 cs.GT cs.IT math.IT
Network Formation in the Sky: Unmanned Aerial Vehicles for Multi-hop Wireless Backhauling
为了获得密集小型基站（SBS）部署的好处，需要创新的回程解决方案，以便管理高速地面回程链路不可用或容量有限的场景。本文提出了一种新的回程方案，利用无人机（UAV）作为按需飞行网络连接地面基站和核心网。空中回程方案的设计被公式化为无人机之间的网络形成游戏，这些无人机寻求在空中形成多跳回程网络。为了解决这个问题，近视网络形成算法，达到一个成对的稳定网络收敛时，介绍。所提出的网络形成算法使无人机以分散的方式形成必要的多跳回程网络，从而使回程架构适应网络的动态。仿真结果表明，所提出的网络形成算法实现了大量的性能增益的速率和延迟达到，分别高达40%和41%相比，形成直接通信链路的网关节点（网络与15无人机）。
2017-07-28 cs.GT cs.IT math.IT
Matching Theory for Backhaul Management in Small Cell Networks with mmWave Capabilities
设计具有成本效益和可扩展的回程解决方案是新兴无线小小区网络（SCN）的主要挑战之一。在这方面，毫米波（mmW）通信技术最近已经成为实现高速且可靠的无线小型小区回程网络（SCBN）的愿景的有吸引力的解决方案。在本文中，提出了一种新的方法来管理异构SCBN的频谱资源，可以同时利用毫米波和传统的频带通过载波聚合。特别地，提出了一种新的SCBN模型，其中配备有宽带光纤回程的小小区基站（SCBS）通过使用聚合频带将其频率资源分配给具有无线回程的SCBS。所研究的模型的一个独特之处是，它联合帐户的无线信道特性和经济因素在资源分配。然后，将问题制定为一个一对多的匹配游戏，并提出了一个分布式算法来找到一个稳定的游戏结果。证明了算法的收敛性，并研究了所得匹配的性质。仿真结果表明，在无线回程的约束下，所提出的方法实现了显着的性能增益，达到$30 \%$相比，传统的尽力而为的方法。
2015-01-11 cs.GT cs.IT math.IT
Coalition Formation Games for Improved Cell-Edge User Service in Downlink NOMA and MU-MIMO Small Cell Systems
在当今的无线通信系统中，移动用户的指数增长的需求需要新的和现有的技术的组合，以满足可靠和高质量的服务提供的需求。这可能并不总是可能的，因为无线电信系统中的资源是有限的，并且通常位于小区边缘的大量用户可能遭受严重的干扰。为此，在由小小区组成的云无线电接入网络（C-RAN）中，与非正交多址（NOMA）一起部署了新的联合传输协调多点（JT-CoMP）方案，其中传输点的聚类基于联盟形成游戏。为了进一步提高网络的性能，应用了具有迫零（ZF）波束成形的多用户多输入多输出（MU-MIMO）。建议的方案的性能，在用户吞吐量方面，然后进行比较的一个方案，其中JT-CoMP与静态聚类被选择，一个JT-CoMP方案与基于贪心算法的聚类和JT-CoMP不部署的情况下。仿真结果证实，该方案可靠地提高了吞吐量的用户与不良的无线信道，同时保证其余的性能不被严重破坏。
2021-06-29 cs.IT math.IT
Opportunistic Sleep Mode Strategies in Wireless Small Cell Networks
能量有效机制的设计是新兴的无线小小区网络中的关键挑战之一。在本文中，提出了一种新的方法，用于机会性地切换ON/OFF基站，以提高无线小小区网络中的能量效率。所提出的方法使得小小区基站能够优化它们的下行链路性能，同时在彼此之间平衡负载，同时满足它们的用户的服务质量要求。该问题被制定为一个非合作的基站之间的游戏，寻求最小化的成本函数，捕捉能量消耗和负载之间的权衡。为了解决这个问题，提出了一种分布式学习算法，基站使用该算法自主选择最优传输策略。仿真结果表明，所提出的方法产生显着的性能增益，减少能源消耗高达23%，减少负载高达40%，相比传统的方法。
2016-04-29 cs.IT cs.NI math.IT
Energy-Delay Efficient Power Control in Wireless Networks
这项工作的目的是开发一个功率控制框架，以联合优化无线网络中的能源效率（以比特/焦耳为单位）和延迟。一个多目标的方法来处理这两个性能指标，同时确保最低的服务质量，在网络中的每个用户。网络中的每个用户被建模为一个理性的代理人，从事广义的非合作博弈。每个玩家的最佳对策的存在的可行性条件推导出来，并用于表明，如果这些条件得到满足，游戏的最佳对策动态将收敛到一个独特的纳什均衡。基于这些结果，一个收敛的功率控制算法，它可以实现在一个完全分散的方式。接下来，提出了一种集中式功率控制算法，该算法也可以作为所提出的分散式解决方案的基准。由于集中式问题的非凸性，使用最大块改进工具，以权衡复杂性与最优性。
2017-11-02 cs.IT eess.SP math.IT
Spectrum Sharing in Cooperative Cognitive Radio Networks: A Matching Game Framework
动态频谱接入允许未授权无线用户（次要用户）在机会主义或合作的基础上动态地接入来自传统频谱持有者（主要用户）的授权频带。在本文中，我们专注于合作频谱共享的无线网络中的多个主要和多个次要用户。特别是，我们研究的合作伙伴的选择和资源分配的匹配理论框架内的问题，其中的主要和次要用户的目标是优化他们的公用事业的传输速率和功耗。我们提出了一个分布式算法来找到解决方案的匹配游戏，结果在一个稳定的匹配之间的集合的主要和次要用户。分析和数值结果表明，所提出的匹配模型是一种很有前途的方法下，主用户和次用户的效用函数最大化。
2015-12-02 cs.IT cs.NI math.IT
Wireless Information and Power Transfer in Cooperative Networks with Spatially Random Relays
本文研究了无线信息和功率传输在中继节点随机分布的协作网络中的应用，该网络基于解码转发策略。对于单源-目的节点对的情况，研究了三种不同的可用中继策略，并应用随机几何方法分析了它们对中断概率和分集增益的影响.通过使用路径损耗指数为2并且中继-目的地距离远大于源-中继距离的假设，可以开发封闭形式的分析结果以证明使用能量收集中继可以实现与传统自供电中继相同的分集增益。对于具有多个源的场景，中继可以被视为一种类型的稀缺资源，其中源彼此竞争以从中继获得帮助。这种竞争被建模为一个联盟形成游戏，并基于不同的支付函数的分布式博弈论算法开发。仿真结果证实了开发的分析结果的准确性，并有利于更好的性能比较。
2014-03-24 cs.IT math.IT
A Cut-off Phenomenon in Location Based Random Access Games with Imperfect Information
本文分析了自私发射机在不完全位置信息下的行为。所考虑的场景是由自私节点组成的无线网络，自私节点根据已知的概率分布随机分布在网络域上，并且对使用公共无线电资源与公共汇聚节点进行通信感兴趣。在这种情况下，无线节点不知道他们的竞争对手的确切位置，而是有关于这些位置的信念分布。首先，得到了这类网络的分组成功概率曲线随节点-汇聚点间隔的变化特性。其次，确定了自私节点的最佳反应策略的单调性。也就是说，对于节点的竞争者的任何给定策略，对于该节点存在临界节点-汇聚分离，使得其最佳响应是当其到汇聚节点的距离小于该临界阈值时进行发送，否则进行退避。最后，给出了一个给定的策略剖面是一个纳什均衡的必要和充分条件。
2009-07-01 cs.GT cs.IT math.IT
Joint and Competitive Caching Designs in Large-Scale Multi-Tier Wireless Multicasting Networks
高速缓存和多播是支持多层无线网络中大规模内容分发的两种很有前途的方法。本文考虑了一种随机缓存和多播方案，以两层缓存分布为设计参数，以实现两层大规模缓存无线多播网络中的高效内容传播。首先，我们推导出易于处理的表达式，成功的传输概率在一般区域以及高信噪比和高用户密度区域，分别利用随机几何工具。然后，对于两层的单个运营商的情况下，我们制定了最佳的联合缓存设计问题，以最大限度地提高成功的传输概率在渐近区域，这是非凸的一般。利用分块逐次逼近优化技术，我们提出了一个迭代算法，证明了该算法收敛于一个稳定点。接下来，对于两个不同的运营商的情况下，一个为每一层，我们制定了竞争性的缓存设计游戏，每一层最大限度地提高其成功的传输概率在渐近区域。我们证明了这个博弈有唯一的纳什均衡（NE），并给出了一个迭代算法，该算法在一个较弱的条件下收敛到NE。最后，通过数值模拟，我们表明，所提出的设计实现了显着的增益比现有的计划。
2017-06-24 cs.IT math.IT
Energy Efficiency and Delay Quality-of-Service in Wireless Networks
利用博弈论框架研究了无线网络中的能量-时延权衡问题。一个多类多址接入网络中，用户选择他们的发射功率，并可能传输速率，在分布式的方式，以最大限度地提高自己的效用，同时满足他们的延迟服务质量（QoS）的要求。这里考虑的效用函数测量每焦耳能量消耗传输的可靠比特数，对于能量受限的网络特别有用。给出了该非合作博弈的纳什均衡解，并得到了均衡时用户效用的封闭表达式。在此基础上，由于存在延迟敏感的用户的能量效率和网络容量的损失进行了量化。分析扩展到的情况下，QoS要求包括平均源速率和平均总延迟（包括排队延迟）的约束。它示出的传入的业务速率和用户的延迟约束转化为用户的“大小”，这是由用户消耗的资源量的指示。使用这个框架，吞吐量，延迟，网络容量和能源效率之间的权衡也被量化。
2006-01-23 cs.IT math.IT
Incentive Mechanism Design for Wireless Energy Harvesting-Based Internet of Things
射频能量收集（RFEH）是一种很有前途的技术，可以为无人值守的物联网（IoT）低功耗设备远程充电。为了实现这一点，在未来的物联网系统中，除了用于收集数据的传统数据接入点（DAP）外，还应该部署能量接入点（EAP）来为物联网设备充电，以维持其可持续运营。实际上，DAP和EAP可以由不同的运营商运营，并且DAP因此需要提供有效的激励来激励周围的EAP对其相关联的IoT设备进行充电。不同于现有的激励方案，我们考虑一个实际的情况下，不对称的信息，DAP是不知道的信道条件和能源成本的EAP。我们首先扩展现有的Stackelberg博弈为基础的方法与完全信息的不对称信息的情况下，DAP的预期效用的定义和最大化。为了更有效地处理不对称信息，我们开发了一个基于契约理论的框架，其中最优契约是为了最大化DAP的预期效用以及社会福利。仿真结果表明，信息不对称会导致Stackelberg博弈框架的性能严重下降，而基于契约理论的非对称信息方法优于完全信息的Stackelberg博弈方法.这表明，所考虑的系统的性能在很大程度上取决于市场结构（即，是否允许EAP完全自由地优化它们在IoT设备处的接收功率）而不是信息可用性（即，完整或不对称信息）。
2017-12-18 cs.IT math.IT
Virtual Reality over Wireless Networks: Quality-of-Service Model and Learning-Based Resource Management
本文研究了无线虚拟现实（VR）用户通过小小区网络（SCN）进行通信的网络资源管理问题。为了获取虚拟现实用户在供应链网络中的服务质量（QoS），提出了一种基于多属性效用理论的虚拟现实模型。该模型共同考虑了VR指标，如跟踪精度，处理延迟和传输延迟。在该模型中，小型基站（SBS）充当VR控制中心，通过蜂窝上行链路收集来自VR用户的跟踪信息。一旦收集到这些信息，SBS将通过下行链路向VR用户发送三维图像和伴随的环绕立体声音频。因此，VR无线网络中的资源分配问题必须联合考虑上行链路和下行链路。这个问题，然后制定为一个非合作的游戏和分布式算法的基础上的机器学习的回声状态网络（ESN）的框架，提出了找到这个游戏的解决方案。使用建议的ESN算法，使SBS预测VR QoS的每个SBS，并保证收敛到一个混合策略的纳什均衡。分析结果表明，每个用户的VR QoS共同取决于VR跟踪精度和无线资源分配。仿真结果表明，所提出的算法产生显着的收益，在VR QoS的总效用值方面，分别达到22.2%和37.5%，相比Q学习和基线比例公平算法。实验结果还表明，该算法比Q学习算法具有更快的收敛时间，并且可以保证VR服务的低延迟。
2018-06-20 cs.IT math.IT
Physical Layer Security Jamming: Theoretical Limits and Practical Designs in Wireless Networks
物理层安全最近已被认为是一个有前途的新的设计范例，以提供安全的无线网络。除了现有的传统加密方法之外，物理层安全利用衰落信道的动态特性来增强安全的无线链路。在这种方法中，干扰起着关键作用，通过产生噪声信号来迷惑潜在的窃听者，并显着提高合法终端之间的安全通信的质量和可靠性。本文介绍了物理层安全干扰方法的理论限制和实际设计。特别是，理论上的限制，探索可实现的保密率的用户合作为基础的干扰，而集中式的，基于博弈论的预编码技术进行了审查的实际实现。此外，新兴的无线能量收集技术被用来收集所需的能量来发射干扰信号。这些方法的未来发展方向，以及相关的研究挑战也简要概述。
2017-01-20 cs.IT math.IT
