A Non-cooperative Game-based Distributed Beam Scheduling Framework for 5G Millimeter-Wave Cellular Networks
研究了5G毫米波蜂窝网络中的分布式波束调度问题，其中不同运营商的基站（BS）共享同一频谱，而没有集中协调。我们的目标是设计高效的分布式调度算法，以最大限度地提高网络效用，这是一个功能的实现吞吐量的用户设备（UE），受到平均和瞬时的功率消耗的BS的约束。我们提出了一个媒体访问控制（MAC）和功率分配/自适应机制，利用李雅普诺夫随机优化框架和非合作游戏。特别地，我们首先将原始效用最大化问题分解为每个时间帧的两个子优化问题，这两个子优化问题分别是凸优化问题和非凸优化问题。通过制定的分布式调度问题作为一个非合作的游戏，其中每个BS是一个球员试图优化自己的效用，我们提供了一个分布式的解决方案，通过找到纳什均衡（NE）的游戏，其权重最优确定的李雅普诺夫优化框架的非凸子优化问题。最后，我们在各种网络设置下进行仿真，以显示所提出的基于游戏的波束调度算法的有效性相比，几个参考方案。
2021-07-22 cs.IT math.IT
Delay Analysis and Optimization in Cache-enabled Multi-Cell Cooperative Networks
在基站（BS）处的缓存已经被广泛采用以减少递送延迟并减轻BS与核心网络之间的回程业务。在本文中，我们考虑了支持缓存的多小区协作网络中BS之间的协作内容缓存方案，其中可以从关联BS、其他协作BS或核心网络获取所请求的内容。新颖的是，我们的随机请求流量模型，并推导出一个封闭的形式表示的平均延迟每请求的基础上多类处理器共享排队理论。然后，我们制定了一个合作的缓存优化问题，最大限度地减少在有限的缓存大小的约束下，在BS的平均延迟，并表明它至少是NP-完全的。此外，我们证明了它等价于一个单调的子模函数的最大化受拟阵约束，使我们能够采用常见的贪心算法与1/2的性能保证。一个启发式的贪婪缓存策略也被开发，实现了更好的性能比传统的贪婪解决方案。仿真结果验证了分析结果的准确性，并证明了我们提出的缓存方案所获得的性能增益。
2016-05-03 cs.IT math.IT
A stochastic non-cooperative game for energy efficiency in wireless data networks
本文通过博弈论的方法研究了CDMA无线数据网中的能量效率问题。建立在最近的一篇论文的前两个作者，其中一个非合作的游戏扩展码优化，功率控制，和接收机设计已被提出来最大限度地提高数据吞吐量的比率，为每个活跃的用户发送功率，这里描述了一个随机算法来执行自适应实现所述的非合作游戏。所提出的解决方案是基于RLS型和LMS型适应的组合，并利用现成的测量。仿真结果表明，该方法的性能接近于需要大量先验信息的非自适应博弈，具有令人满意的精度。
2007-05-21 cs.GT cs.IT math.IT
Delay-Limited Cooperative Communication with Reliability Constraints in Wireless Networks
研究时变无线网络中时延受限协作通信的最优资源分配问题。出于实时应用程序，具有严格的延迟约束，我们开发了一个动态的合作策略，使网络资源的最佳利用，以实现目标中断概率（可靠性）为每个用户的平均功率约束。利用李雅普诺夫优化技术，我们首先提出了一个一般的框架来解决这个问题，然后推导出准封闭形式的解决方案，在文献中提出的几个合作协议。与以前的作品，我们的计划不需要先验知识的数据包到达，信道状态和节点的移动性过程的统计描述，并可以实现在一个在线的方式。
2009-10-07 cs.IT math.IT math.OC
Cooperative game theory and the Gaussian interference channel
在本文中，我们讨论了使用合作博弈理论分析干扰信道。我们扩展我们以前的工作，游戏N玩家以及频率选择性信道和联合TDM/FDM策略。我们表明，纳什讨价还价的解决方案可以使用凸优化技术计算。我们还表明，相同的结果是适用于干扰信道，只有统计知识的信道。此外，对于两个玩家的$2\times K$频率选择性信道（具有K个频率仓）的特殊情况下，我们提供了一个$O(K \log_2 K)$复杂度算法计算纳什讨价还价的解决方案下的掩码约束和使用联合FDM/TDM策略。仿真结果也提供。
2007-08-06 cs.GT cs.IT math.IT
Cores of Cooperative Games in Information Theory
合作博弈的核心在信息论中无处不在，并且在涉及多个用户的各种场景中的基本限制的表征中最频繁地出现。例子包括网络信息论中的经典设置，如Slepian-Wolf信源编码和多址信道，统计学中的经典设置，如鲁棒假设检验，以及网络和统计学交叉点的新设置，如传感器网络的分布式估计问题。合作博弈论允许人们从一个新鲜和统一的角度来理解所有这些问题的各个方面，将用户视为游戏中的玩家，有时会导致新的见解。这些分析的核心是在合作博弈的背景下长期研究的基本对偶性;出于信息论的目的，这些是一方面信息不平等与另一方面速率、容量或其他资源分配区域属性之间的对偶性。
2008-12-31 cs.GT cs.IT math.IT
A Non-cooperative Differential Game Model for Frequency Reuse based Channel Allocation in Satellite Networks
研究了低轨卫星移动通信系统的信道资源分配问题，提出了一种基于微分对策的动态信道资源分配方案。最优信道资源分配给每个卫星波束被制定为纳什均衡。证明了基于微分对策的信道资源分配方案是可行和可接受的。仿真结果表明，该方案可以有效地提高系统性能.
2014-11-01 cs.IT cs.NI math.IT
Cooperative Anti-Jamming for UAV Networks: A Local Altruistic Game Approach
为提高无人机辅助通信系统的抗干扰能力，研究了在内部相互干扰和外部恶意干扰下的信道选择优化问题。提出了一种基于局部利他思想的无人机协同抗干扰方法。具体而言，Stackelberg博弈模型来制定无人机和干扰机之间的对抗关系。考虑无人机自身和其他无人机的效用，建立了一个局部利他博弈模型。提出了一种分布式协同抗干扰算法，以获得Stackelberg均衡。最后，分析了算法的收敛性以及发射功率对系统损耗值的影响，与现有算法相比，该算法的抗干扰性能提高了64%左右。
2021-09-12 cs.CE cs.IT math.IT
A Game Theoretic Approach to Minimize the Completion Time of Network Coded Cooperative Data Exchange
在本文中，我们介绍了一个博弈论的框架来研究的问题，最小化即时解码网络编码（IDNC）的协作数据交换（CDE）在分散的无线网络中的完成时间。在此配置中，客户端相互协作以在没有中央控制器的情况下恢复被擦除的数据包。本文采用博弈论作为一种工具，用于通过克服对系统中的中央控制器或附加信令的需要来改进分布式解决方案。我们建立了一个非合作势博弈中的自利玩家的会话模型。效用函数被设计成使得增加个体收益导致集体行为，从而在共享网络环境中实现期望的系统性能和帕累托最优解。通过大量的模拟，我们的方法相比，可以发现在传统的点到多点（PMP）恢复过程中的最佳性能。数值结果表明，我们的配方大大优于传统的PMP计划在大多数实际情况下，实现了较低的延迟。
2014-04-14 cs.GT cs.IT math.IT
Spreading Code and Widely-Linear Receiver Design: Non-Cooperative Games for Wireless CDMA Networks
研究了接收端采用宽线性检测的多用户无线码分多址数据网上行链路非协作收发机的优化问题。虽然以前在这方面的工作集中在一个简单的实信号模型，在本文中使用的数据的基带复表示，以便适当地考虑到接收信号的I和Q分量。对于接收信号不正确的情况，考虑了一种宽线性接收结构，分别处理数据及其复共轭。几个非合作的资源分配游戏被认为是这种新的情况下，通过使用宽线性检测的性能增益进行了评估，通过理论分析。数值结果证实了理论研究结果的有效性，并表明，利用非合作资源分配中的数据的不适当的性质带来显着的多用户无线系统的性能改善。
2009-06-18 cs.GT cs.IT 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
Coalition Formation Game for Cooperative Cognitive Radio Using Gibbs Sampling
本文考虑了一种认知无线电网络，在该网络中，每个次用户选择一个主用户进行协助，以获得接入主用户信道的机会。因此，辅助同一主用户的每个次用户组形成联合。在每个联盟内，采用顺序中继，并且中继排序算法用于以有效的方式利用中继。然后需要找到辅助每个主用户的次用户的最佳集合，使得它们的速率之和最大化。将该问题转化为一个联盟形成博弈，并采用基于Gibbs抽样的算法来寻找最优联盟结构。
2014-09-15 cs.GT cs.IT math.IT
Cooperative Game-Theoretic Approach to Spectrum Sharing in Cognitive Radios
提出了一种将认知无线电中的频谱感知和共享问题规范化建模为可转移效用合作博弈的新框架。次级用户（SU）联合地感测频谱并且协作地检测主用户（PU）活动以用于识别和接入未占用的频谱带。博弈被设计成平衡的和超可加的，以便资源分配是可能的，并为SU提供合作和形成大联盟的激励。游戏的特征函数是根据SU的价值推导出来的，根据联盟在减少PU活动的不确定性方面所做的工作量来计算。根据她在联盟中的价值，每个SU都得到一个回报，这个回报是用各种一点解计算的，比如Shapley值、τ值和Nucleolus。根据其传输的数据率要求，SU使用所获得的支付通过社会最优Vickrey-Clarke-Groves（VCG）拍卖机制来竞标空闲信道。仿真结果表明，与其他资源分配模型相比，所提出的合作博弈理论模型提供了公平性，合作和性能之间的最佳平衡方面的数据率达到每个SU。
2011-12-07 cs.GT cs.IT cs.NI
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
TSO-DSOs Stable Cost Allocation for the Joint Procurement of Flexibility: A Cooperative Game Approach
Flemish Institute for Technological Research（弗拉芒技术研究院）
在本文中，输配电系统的灵活性市场，其中系统运营商（SO）联合采购灵活性从不同的系统，以满足他们的需求（平衡和拥塞管理）使用一个共同的市场。这个共同的市场，然后，制定为一个合作的游戏，旨在确定一个稳定的和有效的分割成本的联合采购的灵活性之间的参与SO，以激励他们的合作。这个游戏的核心的非空性，然后数学证明，这意味着游戏的稳定性和自然产生的动机之间的合作SO。然后介绍了几种成本分配机制，同时描述了它们的数学性质。数值结果集中在一个互联系统（由IEEE的14总线传输系统和Matpower的18总线，69总线，和141总线配电系统）展示了合作引起的降低系统范围内的灵活性采购成本，并确定不同的成本分配方法下不同的SO所承担的不同的成本。
2021-11-24 cs.AI cs.GT cs.IT
