我们认为机会认知无线网络频谱资源的访问。用户设备或网络节点一般能够意识光谱,采用可用资源的一个子集(频谱和功率)单独和独立在一个分布式的方式,也就是说,根据当地的信道质量信息和不知道信道状态信息(CSI)考虑网络中其他节点的链接。风景,在这样一个网络节点可用资源的竞争是观察,可以建模为一个游戏。获得幽灵似地有效和公平的频谱分配与节点在这个竞争激烈的环境中没有其他玩家的信息,税务的资源应用于迫使竞争对手的行为。在本文中,我们目前的数学公式的问题找到最优税率(常见的所有节点),提出一种降低复杂性算法优化。仿真结果对于这些推导最优值在不同的场景也提供。
<年代p一个ncl一个年代年代="end-abs">
1。介绍
机会频谱接入和灵活和高效的频谱分配过程视为措施提高稀缺的无线电资源的利用在未来无线通信网络。除了频谱效率,质量的经验(体验质量),和相关资源的公平分配的重点研究对认知、机会主义和动态频谱接入。频谱分配过程通常是集中的,要求信道状态信息(CSI)的所有链接网络,和涉及交通开销,进而占有稀缺的无线电资源。对未来通信概念,如认知或投机取巧的收音机,预计节点采取明智的决定所利用的资源的数量在一个分布式的方式,从而最大限度地减少或消除头顶的交通。
gydF4y2Ba在本文中,我们考虑机会收购正交频通道的网络节点。多址技术的一个例子使用这种正交通道是著名的正交频分多址(OFDMA)。投机取巧的OFDMA,网络节点可以采用的一个子集访问副载波(SCs),以及传输速率和功率分配给这些SCs<一个href="#B1">1一个>]。下面,我们考虑更一般的情况下任何机会访问频率通道的带宽,有限的集中管理,和非常有限的控制流量,也就是说,没有中央频道调度器,没有CSI网络节点之间的交换。我们的机会频谱分配方法与非合作的博弈理论和定价的概念。
gydF4y2BaOFDMA的博弈论的安排被认为是文学的集中式和分布式SCs分配。集中式方案允许更有效和公平的频谱利用率;然而他们需要集中管理和大量的控制交通相关CSI的所有可能的联系考虑频率分配渠道和信息渠道。这个信息必须交换或可以在一个中央单位(例如,在蜂窝网络基站)每次渠道品质改变网络中的节点区域。最新的结果集中的解决方案基于合作完全信息博弈模型(<一个href="#B2">2一个>- - - - - -<一个href="#B4">4一个>]。分布式决策,相反,部署非合作的游戏和寻求纳什均衡(NE)作为游戏的解决方案。然而,对于频谱分配,只有完整的信息游戏被认为是到目前为止的文献。我们相信这样的模型不能考虑实际应用在动态变化的无线网络,自CSI的完整知识相关的所有链接可以在每一个其他节点需要大量的控制交通节点之间的专用通道。这些信息将每次发送渠道变化,所以在移动环境下,控制交通与交通信息数据。因此,非合作的完全信息博弈模型只适用于多单元的环境中,玩家的基站,所有链接单元格区域的CSI (<一个href="#B5">5一个>,6一个>),或在静态无线场景。
gydF4y2Ba资源定价的概念(或强制征税)一直被视为文学广泛的权力分配,例如,OFDM和OFDMA (<一个href="#B7">7一个>- - - - - -<一个href="#B9">9一个>]。,征税的资源使用的电力网络节点,和我们的目标是最大化吞吐量总和总容许传输网络中的权力。然而,在这些论文已经假定SCs分配用户已经在某种程度上集中。
gydF4y2Ba价格也已经申请了分布式电源和干扰管理网络,例如,在[<一个href="#B10">10一个>目前访问)。为此目的的完整信息非合作的博弈模型。这样的博弈论的干扰管理问题制定实际应用,因为完整的信息干扰水平为每个球员可用,自从在本地节点可以测量它。然而,对于频谱管理问题是不同的。
gydF4y2Ba例如,一些论文(<一个href="#B11">11一个>- - - - - -<一个href="#B13">13一个>)考虑基于定价的分布式资源分配在多单元的场景中,基站作为球员的地方。的定价概念开发的多单元的情况下,不能考虑分散的分布式资源分配网络,因为与一个基站可能CSI的链接,网络节点可能只有CSI的链接。另一种基于价格的频谱管理的方法是基于迭代冲水,所有的玩家都可以使用相同的频率通道和调整功率在这些渠道基于定价函数(<一个href="#B14">14一个>]。定价函数的定义为每个球员需要CSI知识和邻国之间的交换球员,以及迭代的数量。同样,在<一个href="#B15">15一个>)二次之间的信息交换和主用户频谱租赁的假定。在[<一个href="#B16">16一个>)频谱共享是建模为主要用户和伯特兰之间的寡头垄断竞争博弈模型,这需要的知识二级用户的CSI的球员(初级用户)。虽然上述作品造成了重大进展博弈论的定价模型频谱共享,他们都做一个假设在所有玩家的完整信息,与他们的链接CSI或狭窄的力量和干扰管理。
gydF4y2Ba在我们的早期工作<一个href="#B17">17一个>),我们提出了分布式SCs分配网络的抗干扰的方法OFDMA-based投机取巧的收音机。它旨在合理、高效的频谱利用率在上行或下行传输。理性在我们的例子中意味着除了最大化频谱效率,网络和每个节点旨在降低成本的效率(造成税收资源)和在提高体验质量(造成服务节点的数量)。这些理性措施反映在非合作的博弈模型的定义和完整的信息,和效用函数定义为每个球员(网络节点)。这个游戏的定义涉及聚合的球员,这样每个玩家(网络节点)可以查看所有其他球员,命名为网络节点社区(NNC)。所需的完整的信息在这个游戏中不包括个人CSI的其他网络节点,但是只有当地(单键)CSI和征税率。这种方式非合作的游戏,几乎完整的信息是合理和适用的动态变化的网络场景。
在这里,在这篇文章中,我们提出一个广义框架taxation-based正交频率分配渠道机会主义的收音机。首先,我们展示不相称的完全信息博弈模型框架。然后,我们适当考虑球员的自私和社会行为效用函数的定义反映了这样的行为。这些效用函数包括linear-taxation被加数依赖获得频谱资源的数量。我们的目标是找到最优税率想出一个整体网络效率高定义在两个方面。我们提供的数学描述,找到最优税率的问题,表明复杂性的问题是NP困难,现在和检查降低复杂性算法来解决它。
gydF4y2Ba节<一个href="#sec2">2一个>,我们提出的主要观点提出分布式频谱分配和博弈论的方法提供的正式定义认为游戏。节<一个href="#sec3">3一个>,我们从数学上推导出每个玩家倾向于获得的带宽。节<一个href="#sec4">4一个>,我们提出降低复杂性算法获得最优税收、最优在哪里定义的在很多方面。并给出了仿真结果<一个href="#sec5">5一个>和工作总结部分<一个href="#sec6">6一个>。
2。Taxation-Based分布式频谱分配模型
我们考虑多个认知无线电节点的风景(或用户)机会网络中出现的区域,利用正交频率频道,例如,OFDMA副载波。它意味着节点没有应用任何保护频带限制带外干扰。接收机的频率校正也认为是完美的。这风景的机会主义和认知无线电网络呈现在图<一个href="//www.newsama.com/journals/jcnc/2012/794572/fig1/" target="_blank">1一个>。节点能够感知无线环境,检测参数称为税率可以在一个特定区域,检测可用的频谱资源,并获得这些资源的一个子集可用的传输,例如,点对点通信,一个访问移动网络或任何无线网络。每个节点的目的是充分利用这些资源,也就是说,获得高数据率最低的成本。证明我们的概念,我们认为自由频谱分配,也就是说,从理论上讲即使是最小的频谱的一部分可以被玩家使用。为实际应用该理论的假设可以精炼,如果我们假设节点频谱需求只有他们可以利用,也就是说,如果有一个最小的连续光谱的一部分用于他们的目的通信(如一个OFDM副载波频带)可能包括保护乐队来减轻干扰到其他传输。
让我们考虑资源获取过程作为一个游戏,每个网络节点与其他节点(球员)。让我们假设<年代vg height="10.325" id="M1" style="vertical-align:-0.0pt;width:13.2875px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.2875 10.325" width="13.2875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
球员,可用的带宽<年代vg height="10.325" id="M2" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.625 10.325" width="11.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。(简单的考虑,在本文的其余部分,我们假设<年代vg height="10.325" id="M3" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.625 10.325" width="11.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
和<年代vg height="10.325" id="M4" style="vertical-align:-0.0pt;width:13.2875px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.2875 10.325" width="13.2875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
是固定的,虽然在动态变化的网络环境,玩家的数量,他们的要求,可用带宽有所不同。)单个球员决定她部分的可用带宽使用。(注意,这样的化身和女性代词建立在博弈论的约定。)自私的球员针对她的吞吐量最大化会占领整个可用频谱;然而,这样的一个行为降低了频谱效率和网络的能力,以及其他玩家的体验质量不能访问网络。这个问题被称作“公地的悲剧中描述(<一个href="#B18">18一个>]。
gydF4y2Ba作为对策,共用共享和利用的问题,介绍了税收的资源。在我们的网络风景呈现在图<一个href="//www.newsama.com/journals/jcnc/2012/794572/fig1/" target="_blank">1一个>征税率是相同的所有网络节点或用户(玩家)。这个税率是在考虑区域。它可以存储在一个区域数据库(以及其他参数,有效运行所需的认知或投机取巧的用户,例如,可用的频谱面具带在一个给定的位置和时间,主要用户检测阈值,等等)或者通过民选主节点的情况下,当考虑网络运营独立于该地区数据库在一个特设的方式。在这方面它是周期性地更新和播放一个参数在许多其他的在一个典型的广播控制信道(BCCH),或专门定义认知导频信道(CPC) (<一个href="#B19">19一个>]。让我们强调,这个广播传播的一个参数占用真的小资源,相反传输完整的CSI的情况考虑所有的链接的频带使用专用通道。
2.1。不适合所有的完全信息博弈模型的链接
让我们先表明,CSI的完全信息博弈模型,利用所涉及的所有链接不适合我们的场景中。球员的效用函数<年代vg height="10.7375" id="M5" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
在这样的游戏中,应用资源税收的概念,反映了她的吞吐量(收入)及其相关成本,和被定义为(请注意,从这个角度,本文中的数学分析执行在一个连续的空间为了通用性,但它可以很容易地转换成离散正交通道场景。)<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq1">
在哪里<年代vg height="14.7125" id="M7" style="vertical-align:-3.2316pt;width:37.875px;" version="1.1" viewbox="0 0 37.875 14.7125" width="37.875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
是频率的函数表示入住率的球员吗<年代vg height="10.7375" id="M8" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(<年代vg height="14.7125" id="M9" style="vertical-align:-3.2316pt;width:65.074997px;" version="1.1" viewbox="0 0 65.074997 14.7125" width="65.074997" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
=
1
如果频率<年代vg height="13.4875" id="M10" style="vertical-align:-2.34499pt;width:10.675px;" version="1.1" viewbox="0 0 10.675 13.4875" width="10.675" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
分配给用户<年代vg height="10.7375" id="M11" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
和<年代vg height="14.7125" id="M12" style="vertical-align:-3.2316pt;width:65.074997px;" version="1.1" viewbox="0 0 65.074997 14.7125" width="65.074997" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
=
0
否则),<年代vg height="14.2375" id="M13" style="vertical-align:-3.13504pt;width:17.1px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.1 14.2375" width="17.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
1
和<年代vg height="14.2375" id="M14" style="vertical-align:-3.13504pt;width:17.1px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.1 14.2375" width="17.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
2
是低的和可用的频谱的上界(<年代vg height="14.2375" id="M15" style="vertical-align:-3.13504pt;width:82.612503px;" version="1.1" viewbox="0 0 82.612503 14.2375" width="82.612503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
2
−
1
=
),<年代vg height="14.5875" id="M16" style="vertical-align:-3.2316pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 14.5875" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
玩家获得的带宽,<年代vg height="18.0375" id="M17" style="vertical-align:-3.25793pt;width:129.0625px;" version="1.1" viewbox="0 0 129.0625 18.0375" width="129.0625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
=
|
(
)
|
2
/
0
是载波噪声比(CNR)测量的频率<年代vg height="13.4875" id="M18" style="vertical-align:-2.34499pt;width:10.675px;" version="1.1" viewbox="0 0 10.675 13.4875" width="10.675" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,<年代vg height="14.7125" id="M19" style="vertical-align:-3.2316pt;width:39.400002px;" version="1.1" viewbox="0 0 39.400002 14.7125" width="39.400002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
和<年代vg height="14.7125" id="M20" style="vertical-align:-3.2316pt;width:35.037498px;" version="1.1" viewbox="0 0 35.037498 14.7125" width="35.037498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
是<年代vg height="10.7375" id="M21" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
th用户的信道特点和分配给这个频率的功率谱密度,分别<年代vg height="14.925" id="M22" style="vertical-align:-3.25793pt;width:21.375px;" version="1.1" viewbox="0 0 21.375 14.925" width="21.375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
噪声功率谱密度。让我们注意,正交通道的情况下,噪声干扰通常添加到等于零。此外,在(<一个href="#EEq1">1一个>),
因素(通常称为信噪比(信噪比)差距)根据假定玩家的一些错误概率(cep)<年代vg height="17.0625" id="M24" style="vertical-align:-5.39853pt;width:19.762501px;" version="1.1" viewbox="0 0 19.762501 17.0625" width="19.762501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。(M-QAM,<年代vg height="17.6" id="M25" style="vertical-align:-5.39853pt;width:145.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 145.25 17.6" width="145.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
−
1
,
5
/
l
n
(
0
,
5
)
,而对于<年代vg height="12.3" id="M26" style="vertical-align:-1.29163pt;width:43.037498px;" version="1.1" viewbox="0 0 43.037498 12.3" width="43.037498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
≥
4
和信噪比的范围可以更精确地设置为0 30 dB它<年代vg height="17.6" id="M27" style="vertical-align:-5.39853pt;width:130.925px;" version="1.1" viewbox="0 0 130.925 17.6" width="130.925" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
−
1
,
5
/
l
n
(
5
)
(<一个href="#B20">20.一个>]。)最后,在上面的方程中,<年代vg height="11.075" id="M28" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
是一个线性的税率。
gydF4y2Ba由于每一个频道可以使用一个唯一的球员:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq2">
找到NE在这样的游戏中,我们将解决这一问题的数值。这个数值表示发现NE二进制线性规划问题,对于一个给定的一组<年代vg height="14.7125" id="M30" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
所有的值<年代vg height="10.325" id="M31" style="vertical-align:-0.0pt;width:13.2875px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.2875 10.325" width="13.2875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
节点和考虑可用的频道数量我们将找到二进制值<年代vg height="14.7125" id="M32" style="vertical-align:-3.2316pt;width:37.875px;" version="1.1" viewbox="0 0 37.875 14.7125" width="37.875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
对于一个给定的<年代vg height="11.075" id="M33" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
。然后,寻找最佳<年代vg height="11.075" id="M34" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
最大化目标函数,例如,网络吞吐量总和,将更加复杂。注意,定义的这样一个问题的解决方案需要的知识<年代vg height="14.7125" id="M35" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
每个节点,因此,正如前面提到过的这样一个资源分配模型是不切实际的。
2.2。游戏模型只使用本地CSI
缩小的空间分析和消除完整信息的必要性关于其他球员的策略和回报,我们建议把剩下的球员作为一个整体(NNC)。注意NNC不是正式组织以任何方式。只有视为由单一的球员。此外,我们让玩家独立做出决定,随后一个接一个,当他们出现在网络。这是通常情况下在所有无线网络,一些碰撞避免机制实现,或一个访问决策实体(如基站)利用随机存取通道同时避免决策。我们也限制带宽的最大数量的球员,他们可以一次作为他们的贪婪行为的对策,让这个最大允许带宽<年代vg height="14.2375" id="M36" style="vertical-align:-3.13504pt;width:17.862499px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.862499 14.2375" width="17.862499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。这样的限制是证明在背后的基本原理<一个href="#B21">21一个>]。
gydF4y2Ba让我们先看看的效用定义<年代vg height="10.7375" id="M37" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
th的球员,所以,以反映玩家的吞吐量:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq4">
在哪里<年代vg height="14.9625" id="M39" style="vertical-align:-3.2316pt;width:15.3625px;" version="1.1" viewbox="0 0 15.3625 14.9625" width="15.3625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
是(noncountable)的频率集的球员<年代vg height="10.7375" id="M40" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
占据了。让我们注意,由玩家决定之前<年代vg height="10.7375" id="M41" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,她感觉可用频谱资源,知道哪个频段已经占领(可用带宽量<年代vg height="10.7375" id="M42" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
th球员<年代vg height="14.3625" id="M43" style="vertical-align:-3.2316pt;width:17.549999px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.549999 14.3625" width="17.549999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,没有可能性,不同的玩家获得相同的频率:<年代vg height="16.75" id="M44" style="vertical-align:-4.77652pt;width:123.575px;" version="1.1" viewbox="0 0 123.575 16.75" width="123.575" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∀
≠
j
∶
∩
=
Ø)。因此,博弈模型是动态的。此外,每个玩家的游戏是二维的,明显简化了问题。
gydF4y2Ba上面定义的模型并不是一个容易理解的游戏,因为NNC的决定不是代表效用函数(除非我们称之为比赛广播环境,或性质的比赛<一个href="#B22">22一个>])。该模型反映了球员的自私行为,他们只关心自己的吞吐量。在论文的提醒,我们将称之为模型自私行为模型。
gydF4y2Ba在[<一个href="#B17">17一个>),我们提出了一种非合作的完整信息二维游戏,两个玩家(玩家的回报<年代vg height="10.7375" id="M45" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
和NCC<年代vg height="10.7375" id="M46" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
游戏舞台)反映他们的决定。在这种情况下,被替代的框架上面所讨论的,战略空间的考虑<年代vg height="10.7375" id="M47" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
th球员是一样的(包括可能的数字正交通道玩家获得)。NNC的策略是这个社区的频道数量可能占领一起除了考虑的球员。的效用函数<年代vg height="10.7375" id="M48" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
th球员被定义如下:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq5">
在哪里<年代vg height="11.05" id="M50" style="vertical-align:-3.2316pt;width:13.1625px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.1625 11.05" width="13.1625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
的带宽将被NNC占领,然后呢<年代vg height="14.3625" id="M51" style="vertical-align:-3.2316pt;width:17.549999px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.549999 14.3625" width="17.549999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
的可用带宽量吗<年代vg height="10.7375" id="M52" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
游戏阶段。一个可能解释公式(<一个href="#EEq5">4一个>)的归一化吞吐量(总吞吐量/频率单位总可用带宽<年代vg height="10.325" id="M53" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.625 10.325" width="11.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
)可获得的新传入的球员在他们占据了剩余的带宽和有相同的平均频谱效率的考虑的球员。这种方式,在决策的频谱占用多少,球员因素的社会方面网络(为多个节点),而不仅仅是他们自己的利益。提醒的纸的博弈模型<年代vg height="10.7375" id="M54" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
th玩家的效用函数定义为(<一个href="#EEq5">4一个>)将被称为社会行为模式。
gydF4y2Ba最后,对NNC的回报<年代vg height="10.7375" id="M55" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
可以被定义为th游戏阶段<年代vg height="11.05" id="M56" style="vertical-align:-3.2316pt;width:46.662498px;" version="1.1" viewbox="0 0 46.662498 11.05" width="46.662498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
,在那里<年代vg height="14.7125" id="M57" style="vertical-align:-3.2316pt;width:166.96249px;" version="1.1" viewbox="0 0 166.96249 14.7125" width="166.96249" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∈
(
0
,
米
一个
x
(
0
,
−
)
]
,也就是说,资源的数量可能被NNC占领。
3所示。频谱资源的最佳选择:玩家的视角
现在让我们考虑球员们选择自己的战略选择,以及如何强迫自己期望的行为获得专门定义网络的好处。
3.1。自私行为模型
是自私行为模型的实用方法(SelBM)所描述的效用函数(<一个href="#EEq4">3一个>),我们建议消除主导(不利)策略的球员。以<年代vg height="10.7375" id="M58" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
th最强球员的频率(最高的<年代vg height="14.7125" id="M59" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
值)考虑实际上是消除主导战略考虑的球员。注意,从单个节点和整个网络的角度来看,利用最强的渠道导致更高的频谱效率。因此,单个节点的策略是所有可能的渠道最强的频率(从0到<年代vg height="14.2375" id="M60" style="vertical-align:-3.13504pt;width:17.862499px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.862499 14.2375" width="17.862499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
)。为了找到最优税收,让我们考虑重写公式(<一个href="#EEq4">3一个>):
在哪里<年代vg height="14.7125" id="M62" style="vertical-align:-3.2316pt;width:40.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.25 14.7125" width="40.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
是一种由贪婪导致的功能<我>订购我>(以降序的方式)的连续值<年代vg height="14.7125" id="M63" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
:(<我>订购我>操作描述(<一个href="#EEq7">6一个>)是一个假想的双射,一般是无法定义的任何连续空间的价值和依赖<年代vg height="14.7125" id="M64" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
。这个操作需要映射的参数域和域的图像<年代vg height="14.7125" id="M65" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
新的参数和图片<年代vg height="14.7125" id="M66" style="vertical-align:-3.2316pt;width:40.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.25 14.7125" width="40.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
分别属于同一个域和域。对于一组离散的值排序可以通过一个标准的排序算法)。<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq7">
和<年代vg height="17.049999" id="M68" style="vertical-align:-3.2316pt;width:41.599998px;" version="1.1" viewbox="0 0 41.599998 17.049999" width="41.599998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
是一种由贪婪导致的功率谱密度的最优功率分配的总功率限制,也就是说,从冲水。注意,这个命令发生在每一个阶段,所以在(<一个href="#EEq6">5一个>),降低集成端点总是等于零。此外,如前所述<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq8">
在哪里<年代vg height="14.2375" id="M70" style="vertical-align:-3.13504pt;width:15.2625px;" version="1.1" viewbox="0 0 15.2625 14.2375" width="15.2625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
我
最大允许带宽是一个球员一次可以,然后呢<年代vg height="14.3625" id="M71" style="vertical-align:-3.2316pt;width:17.549999px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.549999 14.3625" width="17.549999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
的可用带宽吗<年代vg height="10.7375" id="M72" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(游戏阶段<年代vg height="10.7375" id="M73" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
播放器)。我们也限制了我们的选择<年代vg height="14.5875" id="M74" style="vertical-align:-3.2316pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 14.5875" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
只有有用的频率,<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq9">
在哪里<年代vg height="17.0625" id="M76" style="vertical-align:-5.39853pt;width:32.887501px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.887501 17.0625" width="32.887501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
W
F
是有用的带宽后冲水,也就是说,带宽,即:<年代vg height="17.049999" id="M77" style="vertical-align:-3.2316pt;width:68.800003px;" version="1.1" viewbox="0 0 68.800003 17.049999" width="68.800003" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
>
0
对所有<年代vg height="17.4125" id="M78" style="vertical-align:-5.39853pt;width:92.237503px;" version="1.1" viewbox="0 0 92.237503 17.4125" width="92.237503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∈
(
0
,
W
F
]
。在这种情况下:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq10">
在哪里<年代vg height="14.75" id="M80" style="vertical-align:-3.25793pt;width:55.299999px;" version="1.1" viewbox="0 0 55.299999 14.75" width="55.299999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
1
/
0
(
)
是冲水的水位获得算法获得的带宽<年代vg height="14.5875" id="M81" style="vertical-align:-3.2316pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 14.5875" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
的球员<年代vg height="10.7375" id="M82" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。效用函数<年代vg height="17.275" id="M83" style="vertical-align:-3.2316pt;width:39.349998px;" version="1.1" viewbox="0 0 39.349998 17.275" width="39.349998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
因此可以表示为:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq11">
它可以很容易地显示,上述定义函数是凹的,(为所有<年代vg height="14.5875" id="M85" style="vertical-align:-3.2316pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 14.5875" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
定义为(<一个href="#EEq8">7一个>)和(<一个href="#EEq9">8一个>),第一个被加数凹和单调递增<年代vg height="14.75" id="M86" style="vertical-align:-3.25793pt;width:128.60001px;" version="1.1" viewbox="0 0 128.60001 14.75" width="128.60001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
/
0
(
)
>
1
对所有<年代vg height="14.5875" id="M87" style="vertical-align:-3.2316pt;width:15.35px;" version="1.1" viewbox="0 0 15.35 14.5875" width="15.35" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,第二项是线性减少<年代vg height="14.5875" id="M88" style="vertical-align:-3.2316pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 14.5875" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
),我们可能会发现其最大(每个理性的玩家会)通过解下列方程:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq12">
派生的附录<一个href="#secA">一个一个>(公式(<一个href="#EEq28">A.10一个>)):
在哪里<年代vg height="14.775" id="M91" style="vertical-align:-3.2316pt;width:45.349998px;" version="1.1" viewbox="0 0 45.349998 14.775" width="45.349998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
ℱ
(
)
可以用多种方式定义取决于玩家的CNR特点<年代vg height="14.7125" id="M92" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
,其结果的排序值<年代vg height="10.7375" id="M93" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
届比赛阶段<年代vg height="14.7125" id="M94" style="vertical-align:-3.2316pt;width:40.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.25 14.7125" width="40.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
。派生的附录<一个href="#secA">一个一个>在(<一个href="#EEq29">A.11一个>),它可以近似为双信道传播模型<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="eq13">
在哪里<年代vg height="14.575" id="M96" style="vertical-align:-3.2316pt;width:17.887501px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.887501 14.575" width="17.887501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,<年代vg height="11.05" id="M97" style="vertical-align:-3.2316pt;width:17.0875px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.0875 11.05" width="17.0875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,<年代vg height="10.8375" id="M98" style="vertical-align:-3.2316pt;width:13.5875px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.5875 10.8375" width="13.5875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
的参数被认为是多径传播模型根据信号衰减,平均到达多路径信号组件之间的相位差,和多路延迟传播(见附件吗<一个href="#secA">一个一个>)。因此,通过求解(<一个href="#EEq12">11一个>我们获得的带宽量<年代vg height="16.8375" id="M99" style="vertical-align:-4.18579pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 16.8375" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
的<年代vg height="10.7375" id="M100" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
玩家倾向于收购<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq14">
注意,对于一个给定的<年代vg height="11.075" id="M102" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
、用户<年代vg height="10.7375" id="M103" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
可以找到<年代vg height="16.8375" id="M104" style="vertical-align:-4.18579pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 16.8375" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
,不知道其他玩家CSI,这个发现是独立于其他玩家的选择。
3.2。社会行为模型
现在让我们考虑公式(<一个href="#EEq5">4一个>)反映了社会行为模型(SocBM)形式与命令的值<年代vg height="14.7125" id="M105" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
(类似上一节):<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq15">
基于(<一个href="#EEq7">6一个>)- (<一个href="#EEq10">9一个>),上述公式可以很容易地(又同样在前一节中)转换为<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq16">
它可以显示函数(<一个href="#EEq16">16一个>)是凹的,(为所有<年代vg height="14.5875" id="M108" style="vertical-align:-3.2316pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 14.5875" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
定义为(<一个href="#EEq8">7一个>)和(<一个href="#EEq9">8一个>在第一项),第一个因素是凹和单调递增,第二个因素在第一项是线性减少<年代vg height="14.5875" id="M109" style="vertical-align:-3.2316pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 14.5875" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,所以是第二个被加数。)因此,我们可能会发现其最大(每个理性的玩家会)通过求解以下方程:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq17">
导数<年代vg height="17.275" id="M111" style="vertical-align:-3.2316pt;width:102.7125px;" version="1.1" viewbox="0 0 102.7125 17.275" width="102.7125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
/
)
̇
(
,
)
由公式(定义<一个href="#EEq30">责任一个>)获得在附录<一个href="#secB">B一个>,其简化形式如下:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq18">
在哪里<年代vg height="14.8875" id="M113" style="vertical-align:-3.2316pt;width:62.612499px;" version="1.1" viewbox="0 0 62.612499 14.8875" width="62.612499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
,
)
可以被定义为(<一个href="#EEq32">B.3一个>农村地区)。(我们不重复它长长的公式。见附件<一个href="#secB">B一个>对它的定义)。因此,通过求解(<一个href="#EEq16">16一个>我们获得的带宽量<年代vg height="16.8375" id="M114" style="vertical-align:-4.18579pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 16.8375" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
这一<年代vg height="10.7375" id="M115" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
th玩家倾向于获得考虑考虑数量的带宽被NNC的占领<年代vg height="10.7375" id="M116" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
届比赛阶段:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq19">
换句话说,<年代vg height="16.8375" id="M118" style="vertical-align:-4.18579pt;width:37.474998px;" version="1.1" viewbox="0 0 37.474998 16.8375" width="37.474998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
(
)
的最好的回应函数被认为是二维游戏。
gydF4y2Ba让我们回想一下,NNC被定义为的回报<年代vg height="11.05" id="M119" style="vertical-align:-3.2316pt;width:46.662498px;" version="1.1" viewbox="0 0 46.662498 11.05" width="46.662498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
,在那里<年代vg height="14.7125" id="M120" style="vertical-align:-3.2316pt;width:166.5125px;" version="1.1" viewbox="0 0 166.5125 14.7125" width="166.5125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∈
(
0
,
米
一个
x
(
0
,
−
B
)
]
而不是依赖的策略<年代vg height="10.7375" id="M121" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
th球员<年代vg height="14.5875" id="M122" style="vertical-align:-3.2316pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 14.5875" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。因此,NNC总是选择策略<年代vg height="16.8375" id="M123" style="vertical-align:-4.25465pt;width:142.8px;" version="1.1" viewbox="0 0 142.8 16.8375" width="142.8" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
=
米
一个
x
(
0
,
−
)
导致其尽可能高的回报。对于这个NNC策略(<年代vg height="16.8375" id="M124" style="vertical-align:-4.25465pt;width:13.7375px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.7375 16.8375" width="13.7375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
)和<年代vg height="16.9125" id="M125" style="vertical-align:-4.25465pt;width:38.037498px;" version="1.1" viewbox="0 0 38.037498 16.9125" width="38.037498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
(
∗
)
我们获得东北。因此,对于计算均衡策略玩家获得一部分带宽的传输。
4所示。最优税率
获得期望的行为的球员和整体网络效率高,考虑游戏的税率(呈现SelBM或SocMB)应该正确选择获得最大利益考虑整个网络的框架,例如,最大吞吐量总和反映频谱分配的效率。我们可以定义目标函数<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq20">
吞吐量总和(ST)的所有玩家平均总可用带宽<年代vg height="10.325" id="M127" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.625 10.325" width="11.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。或者,我们可以看看实际的频谱效率最大化(SE)的传输网络(平均吞吐量总和超过实际使用频率带宽):<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq21">
下一步是找到的最优值<年代vg height="11.075" id="M129" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
最大化函数(<一个href="#EEq20">20.一个>)或(<一个href="#EEq21">21一个>)。注意,许多其他定义的目标函数是可能的,这可能反映了公平或比例公平地分配资源,以及其他因素,例如,使用带宽的百分比或服务玩家的百分比。下面,我们将检查上面定义的两个目标函数(<一个href="#EEq20">20.一个>)和(<一个href="#EEq21">21一个>)和显示一些公平的资源分配也来说最优的实现(<一个href="#EEq20">20.一个>)。
gydF4y2Ba的值<年代vg height="11.075" id="M130" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
或<年代vg height="11.075" id="M131" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
取决于<年代vg height="11.075" id="M132" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
和的值<年代vg height="14.7125" id="M133" style="vertical-align:-3.2316pt;width:40.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.25 14.7125" width="40.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
。(这是因为<年代vg height="11.075" id="M134" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
和<年代vg height="14.7125" id="M135" style="vertical-align:-3.2316pt;width:40.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.25 14.7125" width="40.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
有含义的<年代vg height="16.8375" id="M136" style="vertical-align:-4.18579pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 16.8375" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
和获得的吞吐量的球员<年代vg height="10.7375" id="M137" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
)。此外,玩家在游戏中出现的顺序很重要,<年代vg height="14.7125" id="M138" style="vertical-align:-3.2316pt;width:40.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.25 14.7125" width="40.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
取决于<年代vg height="16.637501" id="M139" style="vertical-align:-4.77652pt;width:38.212502px;" version="1.1" viewbox="0 0 38.212502 16.637501" width="38.212502" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
对所有<年代vg height="13.4875" id="M140" style="vertical-align:-2.34499pt;width:34.0625px;" version="1.1" viewbox="0 0 34.0625 13.4875" width="34.0625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<
(频率分配给玩家决策前的球员<年代vg height="10.7375" id="M141" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
必须被排除在这个球员考虑)。不幸的是,这两个<年代vg height="11.075" id="M142" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
和<年代vg height="11.075" id="M143" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
既不是严格凹或凸函数的<年代vg height="11.075" id="M144" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
。一般来说,低<年代vg height="11.075" id="M145" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
支付了所有玩家获得尽可能高的带宽,不管他们的频道品质。作为<年代vg height="11.075" id="M146" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
增加,变得廉价收购一些带宽只有好的球员通道条件(高<年代vg height="14.7125" id="M147" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
和<年代vg height="14.7125" id="M148" style="vertical-align:-3.2316pt;width:40.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.25 14.7125" width="40.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
)。因此,在这种情况下,频谱效率<年代vg height="11.075" id="M149" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
增加,平均吞吐量总和<年代vg height="11.075" id="M150" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
可能会减少。然而,当<年代vg height="11.075" id="M151" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
太高了,靠近接二连三的税率,只有很少的球员可以一些小部分的频带,所以很多没有使用可用带宽,因此平均吞吐量总和<年代vg height="11.075" id="M152" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
和网络的频谱效率<年代vg height="11.075" id="M153" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
很低。因此,存在最佳值<年代vg height="11.075" id="M154" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
要么最大化<年代vg height="11.075" id="M155" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
或<年代vg height="11.075" id="M156" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
:<年代p一个ncl一个年代年代="equation" id="EEq22">
然而,它不是简单的以确定这些最优值。(如前所述,<年代vg height="11.075" id="M158" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
和<年代vg height="11.075" id="M159" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
取决于<年代vg height="14.7125" id="M160" style="vertical-align:-3.2316pt;width:40.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.25 14.7125" width="40.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
函数,它有不同的参数<年代vg height="14.5875" id="M161" style="vertical-align:-3.2316pt;width:15.35px;" version="1.1" viewbox="0 0 15.35 14.5875" width="15.35" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
不同的球员,球员出现的顺序)。寻找最优,甚至数值,是一个复杂的np难问题,优化程序必须每次执行用户的渠道变革。一些简化可以找到这个最优在适当的时间跨度(不一定比的相干时间短跟踪流程:<年代vg height="14.7125" id="M162" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
),因为下一时刻最优的价值应该找到接近最优值在前面的时间。为此我们可以申请一个方法跟踪目标函数的变化(<年代vg height="11.075" id="M163" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
或<年代vg height="11.075" id="M164" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
),而不是球员通道的变化情况。
gydF4y2Ba在这一节中给出的考虑连续正交通道可以很容易地转换成离散正交通道,也就是说,一组的情况<年代vg height="10.325" id="M165" style="vertical-align:-0.0pt;width:14.8375px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.8375 10.325" width="14.8375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
可用的渠道(例如,OFDM副载波)收购球员。在这种情况下,集成的(<一个href="#EEq6">5一个>),(10一个>),(15一个>),(16一个>),(20.一个>)和(<一个href="#EEq21">21一个>)应该被合计和的值<年代vg height="14.5875" id="M166" style="vertical-align:-3.2316pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 14.5875" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
和<年代vg height="16.8375" id="M167" style="vertical-align:-4.18579pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 16.8375" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
应该是近似的离散数字频道吗<年代vg height="13.775" id="M168" style="vertical-align:-3.2316pt;width:11.5375px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.5375 13.775" width="11.5375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
一个特定的带宽<年代vg height="16.612499" id="M169" style="vertical-align:-4.77652pt;width:19.4125px;" version="1.1" viewbox="0 0 19.4125 16.612499" width="19.4125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
Δ
(与一个特定的分辨率)。此外,所示(<一个href="#B17">17一个>],存在离散正交的东北通道(如在OFDMA)。下面,这种情况下的可用带宽离散化,我们提出降低复杂性的最优tax-rate-searching算法跟踪network-objective函数的瞬时变化<年代vg height="11.075" id="M170" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
在它的最大价值。
<年代p一个ncl一个年代s="statement" id="step1">步骤1。我>年代p一个n>初始化算法:
gydF4y2Ba确定<年代vg height="10.325" id="M171" style="vertical-align:-0.0pt;width:14.8375px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.8375 10.325" width="14.8375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
可用的渠道<年代vg height="16.612499" id="M172" style="vertical-align:-4.77652pt;width:19.4125px;" version="1.1" viewbox="0 0 19.4125 16.612499" width="19.4125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
Δ
带宽,
gydF4y2Ba确定的范围<年代vg height="14.5375" id="M173" style="vertical-align:-3.25793pt;width:106.0625px;" version="1.1" viewbox="0 0 106.0625 14.5375" width="106.0625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
∈
(
米
我
n
,
米
一个
x
]
,
gydF4y2Ba确定的增量<年代vg height="11.075" id="M174" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
:<年代vg height="17.4125" id="M175" style="vertical-align:-5.41734pt;width:21.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 21.025 17.4125" width="21.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
Δ
0
,
gydF4y2Ba确定可接受的值<年代vg height="11.075" id="M176" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
:<年代vg height="13.6625" id="M177" style="vertical-align:-5.32956pt;width:36.087502px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.087502 13.6625" width="36.087502" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
米
我
n
,
gydF4y2Ba确定<年代vg height="10.325" id="M178" style="vertical-align:-0.0pt;width:13.2875px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.2875 10.325" width="13.2875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,<年代vg height="14.2375" id="M179" style="vertical-align:-3.13504pt;width:17.862499px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.862499 14.2375" width="17.862499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,衡量球员的<年代vg height="14.7125" id="M180" style="vertical-align:-3.2316pt;width:32.450001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.450001 14.7125" width="32.450001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
,
gydF4y2Ba确定球员出现的顺序。年代p一个n>
步骤2。我>年代p一个n>找到<年代vg height="16.8375" id="M181" style="vertical-align:-4.18579pt;width:14.025px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.025 16.8375" width="14.025" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
所有考虑加值<年代vg height="11.075" id="M182" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
。年代p一个n>
步骤3。我>年代p一个n>计算<年代vg height="11.075" id="M183" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
对所有<年代vg height="11.375" id="M184" style="vertical-align:-3.25793pt;width:11.425px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.425 11.375" width="11.425" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
r
0
。年代p一个n>
步骤4。我>年代p一个n>找到最优税率<年代vg height="19.637501" id="M185" style="vertical-align:-6.51062pt;width:24.424999px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.424999 19.637501" width="24.424999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
0
最大化<年代vg height="11.075" id="M186" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
。年代p一个n>
循环1:我>年代p一个n>
L1.1步。监控network-objective函数<年代vg height="11.075" id="M187" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
。年代p一个n>年代p一个n>L1.2步。如果<年代vg height="15.1125" id="M188" style="vertical-align:-5.32956pt;width:75.862503px;" version="1.1" viewbox="0 0 75.862503 15.1125" width="75.862503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
<
年代
T
米
我
n
2,去循环,年代p一个n>年代p一个n>其他去循环1。年代p一个n>年代p一个n>
第5步。我>年代p一个n>更新(增加)<年代vg height="19.637501" id="M189" style="vertical-align:-6.51062pt;width:24.424999px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.424999 19.637501" width="24.424999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
0
:<年代vg height="19.85" id="M190" style="vertical-align:-6.6799pt;width:116.0875px;" version="1.1" viewbox="0 0 116.0875 19.85" width="116.0875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
+
∶
=
∗
年代
T
0
+
Δ
0
,年代p一个n>
步骤6。我>年代p一个n>计算结果<年代vg height="19.85" id="M191" style="vertical-align:-6.6799pt;width:102.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 102.6 19.85" width="102.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
+
=
年代
T
(
∗
年代
T
+
)
,年代p一个n>
步骤7。我>年代p一个n>如果<年代vg height="15.4375" id="M192" style="vertical-align:-5.58662pt;width:66.449997px;" version="1.1" viewbox="0 0 66.449997 15.4375" width="66.449997" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
+
>
年代
T
请转到步骤<一个href="#step9">9一个>
其他去循环3。年代p一个n>
循环2:我>年代p一个n>
重复<年代p一个ncl一个年代年代="list">L2.1步。<年代vg height="19.85" id="M193" style="vertical-align:-6.6799pt;width:77.537498px;" version="1.1" viewbox="0 0 77.537498 19.85" width="77.537498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
0
∶
=
∗
年代
T
+
,年代p一个n>年代p一个n>L2.2步。<年代vg height="15.225" id="M194" style="vertical-align:-5.58662pt;width:74.4375px;" version="1.1" viewbox="0 0 74.4375 15.225" width="74.4375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
∶
=
年代
T
+
,年代p一个n>年代p一个n>L2.3步。<年代vg height="19.85" id="M195" style="vertical-align:-6.6799pt;width:116.0875px;" version="1.1" viewbox="0 0 116.0875 19.85" width="116.0875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
+
∶
=
∗
年代
T
0
+
Δ
0
,年代p一个n>年代p一个n>L2.4步。计算<年代vg height="19.85" id="M196" style="vertical-align:-6.6799pt;width:102.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 102.6 19.85" width="102.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
+
=
年代
T
(
∗
年代
T
+
)
,年代p一个n>年代p一个n>直到<年代vg height="15.4375" id="M197" style="vertical-align:-5.58662pt;width:66.449997px;" version="1.1" viewbox="0 0 66.449997 15.4375" width="66.449997" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
+
>
年代
T
。年代p一个n>年代p一个n>
步骤8。我>年代p一个n>去一步<一个href="#step12">12一个>。年代p一个n>
第9步。我>年代p一个n>更新(减少)<年代vg height="19.637501" id="M198" style="vertical-align:-6.51062pt;width:24.424999px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.424999 19.637501" width="24.424999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
0
:<年代vg height="19.637501" id="M199" style="vertical-align:-6.51062pt;width:116.0875px;" version="1.1" viewbox="0 0 116.0875 19.637501" width="116.0875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
−
∶
=
∗
年代
T
0
−
Δ
0
,年代p一个n>
第10步。我>年代p一个n>计算结果<年代vg height="19.5375" id="M200" style="vertical-align:-6.42284pt;width:102.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 102.6 19.5375" width="102.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
−
=
年代
T
(
∗
年代
T
−
)
,年代p一个n>
步骤11。我>年代p一个n>如果<年代vg height="15.1125" id="M201" style="vertical-align:-5.32956pt;width:66.449997px;" version="1.1" viewbox="0 0 66.449997 15.1125" width="66.449997" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
−
>
年代
T
,去循环3次
gydF4y2Ba去其他步骤<一个href="#step12">12一个>。年代p一个n>
循环3:我>年代p一个n>
重复<年代p一个ncl一个年代年代="list">L3.1步。<年代vg height="19.637501" id="M202" style="vertical-align:-6.51062pt;width:77.537498px;" version="1.1" viewbox="0 0 77.537498 19.637501" width="77.537498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
0
∶
=
∗
年代
T
−
,年代p一个n>年代p一个n>L3.2步。<年代vg height="14.9125" id="M203" style="vertical-align:-5.32956pt;width:74.4375px;" version="1.1" viewbox="0 0 74.4375 14.9125" width="74.4375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
∶
=
年代
T
−
,年代p一个n>年代p一个n>L3.3步。<年代vg height="19.637501" id="M204" style="vertical-align:-6.51062pt;width:116.0875px;" version="1.1" viewbox="0 0 116.0875 19.637501" width="116.0875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
−
∶
=
∗
年代
T
0
−
Δ
0
,年代p一个n>年代p一个n>L3.4步。计算<年代vg height="19.5375" id="M205" style="vertical-align:-6.42284pt;width:102.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 102.6 19.5375" width="102.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
−
=
年代
T
(
∗
年代
T
−
)
,年代p一个n>年代p一个n>直到<年代vg height="15.1125" id="M206" style="vertical-align:-5.32956pt;width:66.449997px;" version="1.1" viewbox="0 0 66.449997 15.1125" width="66.449997" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
−
>
年代
T
。年代p一个n>年代p一个n>
步骤12。我>年代p一个n>如果<年代vg height="16.2875" id="M207" style="vertical-align:-5.32956pt;width:75.862503px;" version="1.1" viewbox="0 0 75.862503 16.2875" width="75.862503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
≥
年代
T
米
我
n
沟通新税率和去循环1,
gydF4y2Ba其他警告说:“没有来说会议目标”年代p一个n>
因为它将在下一节中,<年代vg height="11.075" id="M208" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
更适合作为network-objective功能资源的公平分配球员SelBM和SocBM,,总是有一个最大的什么时候<年代vg height="14.2375" id="M209" style="vertical-align:-3.13504pt;width:15.2625px;" version="1.1" viewbox="0 0 15.2625 14.2375" width="15.2625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
我
正确地选择(不是太小)对于一个给定的吗<年代vg height="10.325" id="M210" style="vertical-align:-0.0pt;width:13.2875px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.2875 10.325" width="13.2875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
和<年代vg height="10.325" id="M211" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.625 10.325" width="11.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。下面类似的算法,可以执行搜索最大的<年代vg height="11.075" id="M212" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
。提出的算法减少了复杂性由于应用以下方法:最优税率在以前的优化和优化搜索过程只有在运行<年代vg height="11.075" id="M213" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
低于所需的值:<年代vg height="13.6625" id="M214" style="vertical-align:-5.32956pt;width:36.087502px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.087502 13.6625" width="36.087502" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
米
我
n
。
gydF4y2Ba另外,减少必要的计算,以解决优化问题,我们可以最大化的预期值(<一个href="#EEq20">20.一个>)或(<一个href="#EEq21">21一个>)随机变量的集合<年代vg height="14.7125" id="M215" style="vertical-align:-3.2316pt;width:40.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.25 14.7125" width="40.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
̇
(
)
:<年代vg height="18.9" id="M216" style="vertical-align:-5.39853pt;width:96.662498px;" version="1.1" viewbox="0 0 96.662498 18.9" width="96.662498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
=
̇
{
年代
T
}
,<年代vg height="18.9" id="M217" style="vertical-align:-5.39853pt;width:97.0625px;" version="1.1" viewbox="0 0 97.0625 18.9" width="97.0625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
=
̇
{
年代
E
}
。这样定义的目标函数可能是有用的,如果我们能够近似平均值和使用它们的预期值在静态(或缓慢变化)的环境。由此产生的税率将近似最优(无论是之一<年代vg height="19.637501" id="M218" style="vertical-align:-6.51062pt;width:24.424999px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.424999 19.637501" width="24.424999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
0
或<年代vg height="19.637501" id="M219" style="vertical-align:-6.51062pt;width:24.424999px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.424999 19.637501" width="24.424999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
E
0
)与未知的准确性,同时可以离线进行的优化过程。这个选项是在未来调查。
5。数值结果
我们的仿真设置如下。我们已经考虑了一个可用的带宽<年代vg height="10.325" id="M220" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.625 10.325" width="11.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
的决议<年代vg height="16.825001" id="M221" style="vertical-align:-4.77652pt;width:77.474998px;" version="1.1" viewbox="0 0 77.474998 16.825001" width="77.474998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
Δ
=
/
2
5
6
,在那里<年代vg height="16.612499" id="M222" style="vertical-align:-4.77652pt;width:19.4125px;" version="1.1" viewbox="0 0 19.4125 16.612499" width="19.4125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
Δ
可以被认为是最小的谱单元,可以占领正交信号,例如,OFDM副载波。在我们的场景中,总传输功率是固定的。每个链接的权力约束的结果发射机和接收机之间的距离从动力机制控制。(通常这种机制应用于作战远近效应和用户之间的干扰;然而,在这里,我们假设正交频率频道,所以这种机制只是用来保证适当的链接的质量,即。所需的平均信噪比,在我们的案例中已经设置为30 dB)。为我们仿真的目的,它一直认为玩家在游戏中出现的顺序是随机的。此外,我们假设3 dB的功率控制机制有一个公差,所以随机偏差从任何节点的平均信噪比是可能的(平均信噪比<年代vg height="13.45" id="M223" style="vertical-align:-2.21957pt;width:66.675003px;" version="1.1" viewbox="0 0 66.675003 13.45" width="66.675003" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
(
3
0
±
3
)
dB)。这个平均信噪比偏差(这也反映出电控的准确性在现代无线电系统)已被选为区分可能联系品质。此外,两个示例通道模型进行比较。第一个是双通道的瑞利衰落信道延迟扩展从0到<年代vg height="11.0375" id="M224" style="vertical-align:-0.17555pt;width:27.9125px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.9125 11.0375" width="27.9125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
1
/
6
4
的<年代vg height="10.9125" id="M225" style="vertical-align:-0.17555pt;width:23.7875px;" version="1.1" viewbox="0 0 23.7875 10.9125" width="23.7875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
1
/
,第二个路径的平均功率−3 dB相对于第一路径(这样一个模型可以被认为是适合农村环境)。第二考虑模型six-path通道,道路拥有相同的权力,和延迟统一0之间传播<年代vg height="10.9125" id="M226" style="vertical-align:-0.17555pt;width:23.7875px;" version="1.1" viewbox="0 0 23.7875 10.9125" width="23.7875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
1
/
。(这是test-channel模型通常用于均衡器的考验反映尤其是敌对环境有非常小的相干带宽和很深的衰落)。我们已经观察到1000频道实现目标cep和假定<年代vg height="20.7125" id="M227" style="vertical-align:-5.39853pt;width:68.362503px;" version="1.1" viewbox="0 0 68.362503 20.7125" width="68.362503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
1
0
−
3
所有链接(<年代vg height="10.7375" id="M228" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
)。
gydF4y2Ba比较的目的,我们的结果提出了框架和降低复杂性算法找到最优税率与贪婪算法的结果(分配频率最高的球员CNR值在这些频率)和循环算法的资源分配。虽然这两种算法只能实现在一个集中的方式,他们给对面的两个极端:要么最高频谱效率或最大公平的情况下整个带宽使用。
gydF4y2Ba让我们先分析网络性能的用户的SelBM和税率的影响<年代vg height="11.075" id="M229" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
,限制数量的带宽<年代vg height="14.2375" id="M230" style="vertical-align:-3.13504pt;width:15.2625px;" version="1.1" viewbox="0 0 15.2625 14.2375" width="15.2625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
我
,球员的数量<年代vg height="10.325" id="M231" style="vertical-align:-0.0pt;width:13.2875px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.2875 10.325" width="13.2875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
网络上的行为。在数据<一个href="//www.newsama.com/journals/jcnc/2012/794572/fig2/" target="_blank">2一个>和<一个href="//www.newsama.com/journals/jcnc/2012/794572/fig3/" target="_blank">3一个>我们观察平均吞吐量总和<年代vg height="11.075" id="M232" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
定义为(<一个href="#EEq20">20.一个>)和网络频谱效率<年代vg height="11.075" id="M233" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
定义为(<一个href="#EEq21">21一个>),分别为双路通道模型。我们可以看到,有一些最优税率<年代vg height="19.637501" id="M234" style="vertical-align:-6.51062pt;width:24.424999px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.424999 19.637501" width="24.424999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
T
0
最大化<年代vg height="11.075" id="M235" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
当<年代vg height="14.2375" id="M236" style="vertical-align:-3.13504pt;width:15.2625px;" version="1.1" viewbox="0 0 15.2625 14.2375" width="15.2625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
我
不是太小了对于一个给定的<年代vg height="10.325" id="M237" style="vertical-align:-0.0pt;width:13.2875px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.2875 10.325" width="13.2875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。否则,<年代vg height="11.075" id="M238" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
是恒定的低税率,然后为更高的税率,降低为零。最优税率<年代vg height="19.637501" id="M239" style="vertical-align:-6.51062pt;width:24.424999px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.424999 19.637501" width="24.424999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
年代
E
0
最大化<年代vg height="11.075" id="M240" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
接近接二连三税。
为了更好地理解网络中增加税率的机制,已经在前一节中所讨论的,我们分析数据<一个href="//www.newsama.com/journals/jcnc/2012/794572/fig4/" target="_blank">4一个>和<一个href="//www.newsama.com/journals/jcnc/2012/794572/fig5/" target="_blank">5一个>。服务节点的比例,使用带宽的百分比显示和税率<年代vg height="11.075" id="M243" style="vertical-align:-3.25793pt;width:12.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.6 11.075" width="12.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
。(我们假设节点是如果它能够获得一部分的带宽满足她的目标cep)。我们可以看到,低税收允许利用大部分的带宽和服务的大多数用户,再次<年代vg height="14.2375" id="M244" style="vertical-align:-3.13504pt;width:15.2625px;" version="1.1" viewbox="0 0 15.2625 14.2375" width="15.2625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
我
是正确的选择。一般来说,限制带宽的球员数量他们可以有负面影响<年代vg height="11.075" id="M245" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
(最大总是实现<年代vg height="14.2375" id="M246" style="vertical-align:-3.13504pt;width:48.75px;" version="1.1" viewbox="0 0 48.75 14.2375" width="48.75" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
)使用带宽的百分比,和积极的影响<年代vg height="11.075" id="M247" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
和服务节点的比例,但只有相对较低的税率。更高的税率,<年代vg height="11.075" id="M248" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
和使用带宽的百分比显著下降<年代vg height="11.075" id="M249" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
和不依赖于服务节点的百分比<年代vg height="14.2375" id="M250" style="vertical-align:-3.13504pt;width:17.862499px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.862499 14.2375" width="17.862499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。因此,我们的第一个结论是,公平的资源分配,它是更好的应用<年代vg height="14.2375" id="M251" style="vertical-align:-3.13504pt;width:48.75px;" version="1.1" viewbox="0 0 48.75 14.2375" width="48.75" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
优化,调整税率<年代vg height="11.075" id="M252" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.512501px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.512501 11.075" width="20.512501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
T
而不是<年代vg height="11.075" id="M253" style="vertical-align:-3.25792pt;width:20.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.700001 11.075" width="20.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
E
。类似的(类似的)结论可以派生SocBM和其他通道模型。