控股的新合作双级游戏方法多次反射D2D通信

文摘

随着无线通信的发展,移动设备的智能化,设备间(D2D)通信被认为是一个标准的一部分,未来5 g网络。这种新的模式可以提供更好的用户体验,同时改善系统性能,如网络吞吐量,延迟,公平,和能源效率。在这项研究中,我们研究一个新的双级D2D通信方案组成的多个D2D运营商和移动设备。D2D运营商和设备之间的交互模型,我们采用两种合作博弈的方法基于激励机制设计和r-egalitarian夏普利值。在上层,路由路径和激励支付多次反射继电器服务是决定使用激励机制。在较低的水平,移动设备共享基于r-egalitarian夏普利值给定的激励。液位控制过程都是相互依赖的适当的协调与配合。根据两个合作博弈模型的主要特点,该方案需要fair-efficient的各种好处。通过派生的模拟结果,我们可以验证我们的方案比较的优越性现有的协议。最后,我们建议进一步研究领域的挑战和未来机遇控股多次反射D2D通信。

1。介绍

最近的智能移动设备的广泛使用与智能应用程序导致了移动数据流量的爆炸性增长。由于流量急剧增长的移动设备,创建一个大规模的无线网络的负担。提供一个更高的峰值日工资率和更好的网络容量,第五代的发展(5 g)移动通信技术远远超出目前的4 g系统是必要的。到2023年,超过20%的全球移动数据流量预计将由5 g网络。这是1.5倍总4 2 g / 3 g / g流量。这种不寻常的增长势头网络流量将刺激和促进研究小说协同通信技术,主要是由于新兴需要连接移动设备无处不在的方式(1]。

最近,设备间(D2D)通信已成为一个潜在的候选人技术处理5 g的网络容量和覆盖问题。大多数D2D通信都聚焦于自然灾害的情况下,当轨道网络服务,要么是部分或完全不可用。通常,D2D技术扩展了传统的无线通信系统。它使两个移动设备直接相互之间建立无线连接没有任何骨干网络结构;这两个移动设备是地理上接近彼此邻近地区。然而,单跳D2D通信通常局限于一个特定的地理区域。因此,D2D通信的优点可以完全实现多次反射沟通场景。如今,特设manner-based多次反射D2D服务是一种新的通信模型5 g网络技术(2,3]。

通常,多次反射D2D通信是指直接在多个设备之间数据交换没有无线运营商的参与(我们)。因此,传统的多次反射D2D方法不能提供有效的服务质量(QoS)保证数据通信服务。如今,有一个新的趋势一个控股D2D通信模式的利润最大化系统经理以及更好的QoS体验的设备。在这个新的模式,我们应该追求D2D通讯功能的网络。具体来说,每个我们负责监控设备在其覆盖区域和建立路由路径与其他我们在音乐会。诱发自私设备参与多次反射数据中继传输D2D通信,我们应该提供自适应激励相应的设备(4,5]。

在控股D2D通信系统,每个我们需要相互合作来提高整个系统的性能。此外,移动设备覆盖由一个特定的我们还需要激励分配达成合作协议。共同为自己的优势,这种相互关联的operator-device合作可以建模为一个层次合作的问题。为了解决这个问题,需要回答的主要问题是(我)什么是适应性强的激励支付执行多次反射D2D通信和(2)如何有效地分配奖金给继电保护设备。对于这两个问题,两种不同的策略是必要的(4,6]。

在过去的十年中,各种非合作和合作博弈模型被广泛应用于分析互动决定素质的网络代理。然而,传统的非合作游戏受到许多缺点,这使他们不足以申请控股D2D通信。特别是,主要反对使用非合作博弈模型可以上市,但不限于(i)造成的巨大开销信息采集,(ii)缓慢收敛到平衡,(iii)的低效率均衡在社会福利方面,及(iv)理论的复杂性特征平衡设置(7,8]。与非合作游戏,合作博弈模型可以多次反射的特点D2D系统更为恰当。本质上,这些模型是有益用于D2D通信功能。为此,合作博弈的方法是选择设计一种新型控股D2D通信方案。

在本文中,我们采用两种不同的合作博弈的概念来解决层次合作的问题控股D2D通信。通过考虑mutual-interactive我们和移动设备之间的关系,制定一个新的双级博弈模型基于两个合作游戏的解决方案,即:激励机制设计(IMD)和r-egalitarian夏普利值。在IMD上层的过程,用来决定我们的奖金,这是覆盖多次反射的路由路径D2D通信。在低层的过程,每个我们分配获得支付激励其基于r-egalitarian夏普利值对应的移动设备。所需的属性的合作博弈的概念,我们试图达成结果,符合我们的设计目标而采取的优势在信息不对称的情况。

1.1。相关工作

由于有前途的驱动力5 g网络容量的提高,多次反射D2D通信正吸引着越来越多工业和学术界的关注。最近,各种协议发表新的视角的关键技术和挑战对多次反射D2D通信。的Coalitional角度D2D(CPD2D)项目是一个合作博弈的方法来执行一个多路径路由机制。这个方案使我们和移动设备以改善他们的回报是协作工作(4]。游戏玩家之间的交互模型,即。,WOs and devices, this scheme designs a cooperative game-theoretic algorithm and proposes a layered coalitional game model to address the decision-making problems among players. By using the extended recursive core coalition approach, the cooperative devices establish links among each other to form a stable network structure for the multipath routing. Finally, simulation results have shown that theCPD2D方案收益率显著的性能相对于非合作的方法,达到良好的收敛速度4]。

的Relay-Assisted D2D(RAD2D)计划旨在提高QoS D2D通信而扩大通信范围(9]。通过考虑到用户自私和流动性,这个方案制定的吞吐量最大化问题多次反射D2D通信的理论基础和发展频谱重用设置分区。特别是,RAD2D计划是一个relay-assisted D2D通信协议中地址的挑战使多次反射D2D通信继电器激励;骗子避免激励机制与轻量级开发管理费激励用户传递数据。在动态场景下,大量的仿真结果表明,该RAD2D方案可以提高系统吞吐量和用户访问速率与基线相比计划(9]。

的集中的适应性D2D(cad二维)计划侧重于分析先进的路由算法,使智能D2D通信(10]。基于集中的自适应路由,这个计划开发一个新的路由发现机制,将在很大程度上减少路由开销。取决于网络条件,如密度和交通负荷,不同设备cad二维计划定期更新D2D之间的通信路径,同时适应被动和主动的路由策略。通过收集信息从所有移动设备,该协议在10)有许多特性,包括能源和负载意识,特殊的路由请求,避免任何形式的洪水。的主要贡献cad二维方案是减少路由开销显著水平多次反射D2D通信(10]。

早期的研究(4,9,10吸引了相当多的关注而引入独特的挑战在处理多次反射D2D通信问题。在本文中,我们把我们提出的方案与现有的CPD2D(4),RAD2D(9),而cad二维(10)计划和证明我们的双级合作基于游戏D2D控制方法可以显著超越这些现有的方案。

1.2。贡献

在本文中,我们的模型我们和移动设备之间的交互和设计新型双级层次合作游戏。在上层的游戏,我们都是游戏玩家,奖励计算基于继电器的IMD我们。在较低级别的游戏,数据传送移动设备游戏玩家,他们分享相应的奖金我们基于r-egalitarian夏普利值。利用我们的双级方法的全面协同,我们考虑全面一些控制问题,考虑所有相关的实际因素控股多次反射D2D通信。总之,本研究的贡献如下:(我)双级博弈模型:出于不同等级的情况下,我们引入一个新的双级博弈模型,捕捉我们和移动设备之间的互动关系。我们的双级游戏的方法是通用的,适用于控股多次反射D2D通信。(2)IMD的上层游戏:激励支付我们的成本分配给弥补D2D通信中继服务。根据IMD,我们适当的补偿设备的传送成本我们通过他们的代表。(3)r-egalitarian夏普利值较低级别的游戏:移动设备共享激励支付相应的我们。根据r-egalitarian夏普利值,它可以共享fair-efficient。因此,我们的方法可以有效地诱导移动设备参与多次反射D2D数据中继服务。(iv)两种游戏模式相结合的协同作用:我们探索两个不同的游戏的交互方法,共同设计一个集成方案利用协同和互补特性。双级游戏的主要思想在于其响应性的相互结合两个不同的合作博弈解控股D2D通信。(v)解决方案的概念:动态D2D通信环境下,传统的非合作游戏解决方案受到的不确定性和不切实际的假设。本研究的主要目的是调查获得的潜在好处几乎实现合作游戏方法和得到最好的解决方案的基础上循序渐进的互动反馈的过程。(vi)结论:数值研究表明,我们的双级游戏方法可以提高我们的系统吞吐量和公平性和移动设备在不同D2D服务请求以10%对40%的利率,比较现有的CPD2D(4),RAD2D(9),而cad二维(10)计划。

1.3。组织

本文的其余部分收益如下。部分2提供了一个基础设施控股的多次反射D2D通信系统,和一些基本的数学概念IMD和r-egalitarian夏普利值。基于新型双级游戏方法,我们的方案的细节都包含在这一节中。从仿真分析提供了部分实验结果3。最后,部分4总结了整个工作,本研究总结与未来工作的建议。

2。提出控股D2D控制方案

在本节中,我们介绍几个概念符合IMD和r-egalitarian夏普利值;他们需要在剩下的纸。然后,我们简要介绍我们的双级游戏方法的制定和解释详细提出控股D2D通信方案。最后,采用进口过程中所描述的。

2.1。控股D2D通信基础设施

在这项研究中,我们考虑一个控股D2D组成的通信系统的设备属于多个运营商。移动设备是随机部署在一个大的覆盖范围。在控股D2D基础设施、地理覆盖范围被细分和服务运营商。运营商通过高速彼此连接有线传输系统控制信息的链接,和移动设备通过无线链接连接相应的运营商。由于每个设备的传动功率有限,采用多次反射传递流从源移动设备数据通信路由到目的地移动设备(4,11]。表示运营商的设置 和 运营商下的套设备吗 。 负责的设备准备好了吗 ,和报告自己的运营商的状态信息 ,和每个连接到邻近的设备多次反射D2D通信。多路访问的每一跳,我们认为OFDMA-based传输和通信能力在每一跳链接是固定的(4,11,12]。控股的一般基础设施D2D系统如图1和表1列出了本文使用的符号。

在D2D系统操作,系统代理,即。,operators and mobile devices, make decisions individually. In this situation, a main issue for each agent is how to perform well by considering the mutual-interaction relationship. To formulate this relationship, we design a new dual-level game model. At the upper level, operators 是游戏玩家,他们建立路由路径而得到继电器服务基于IMD付款。在较低的水平,移动设备 是游戏玩家,他们分享的服务支付相应的运营商根据r-egalitarian夏普利值。实施实用性,我们低级游戏以一个完全分布式和并行的方式进行。在双级互动,运营商和移动设备一起工作对一个适当的系统的性能。

让 表示两个邻近的设备之间的无线连接和 ,和被表示为一组的的周边设备 。 沟通成本的链接吗 D2D通信(4]。 在哪里的干扰参数吗 ,和的基数 。 和分别的路径损耗指数和干扰因素。 之间的距离是和 。让是多次反射的通信流,流的源和目标设备吗被表示为和 ,分别。包含多个链接,这些链接和移动设备可以由不同的运营商4]。移动设备评估所有可用的值连接链接和报告这些信息相应的运营商。因此,每个运营商都可以识别的设备拓扑覆盖区域;运营商相互影响大面积配置,这是部分由其他运营商。

如果一个操作符包括(或 )设备,它被称为来源(或目的地)操作符。从源操作员到目的地,可以有一些继电器操作符。每个继电器操作符显示的总额值的中继链接对应的区域;它可以解释为一个继电器,运营商的成本。在这项研究中,源操作符负责收集所有这些信息和配置路由路径通过继电器操作到达目的地操作符。通常,所有多次反射D2D通信算法设计依靠假设设备在继电器运营商愿意充当中继节点多次反射路由路径。然而,设备作为中继节点转发数据包不得不牺牲他们的资源。因此,有必要刺激协作中继设备的行为对社会最优的结果。在上层的游戏操作,我们开发一个激励支付机制指导自私的中继设备。基于IMD,源设备支付适当的激励继电器操作符。然后,每个继电器操作符重新分配给定相应的中继设备的动力。在低级的游戏操作,这激励分享根据r-egalitarian夏普利值问题已经解决了。

2.2。激励机制设计基础上层博弈模型

在上层的游戏过程,主要问题是计算奖金。开发一个奖金D2D通信的算法,关键问题是继电器运营商应该支付多少参与中继服务。本文采用IMD的基本概念来计算奖金每个继电器操作符。通常,IMD,也称为反向博弈论,是经济学和博弈论的领域,需要一个工程方法朝着所期望的目标,玩家理性行事。IMD的主要特征是,一个游戏设计师,他感兴趣的是游戏的结果,选择游戏结构达到社会最优。私人信息的类游戏,IMD研究从经济和政治解决方案的概念广泛应用网络系统管理。然而,IMD享有很大的成功只有在静态设置;它不容易转化为最优机制为动态设置。此外,经典的IMD文学很大程度上忽略了计算考虑(13,14]。

从战略的角度,一个自然的目标在动态环境中所有玩家的长期社会福利最大化(最优)。关于最优机制在动态环境中,有优雅的扩展13]。作为一个传统IMD的特殊情况,Vickrey-Clarke-Groves(向量)机制是一个通用的真实机制实现社会最优解同时适用于一般的动态设置。特别是strategy-proof向量机制,在某种意义上,球员的真实报道的偏好总是占主导地位的战略。这个属性可以提供规范性指导结果,计算性能优于经典的IMD的方法(14]。

上层博弈模型,向量机制用于定义战略形势使D2D系统表现出更好的性能,当独立运营商追求利己主义的策略。让米是我们的付款机制上层游戏,表示为一组可能的结果是基于继电器的输入操作符。代表了继电器运营商的设置流量中继服务。每个继电器操作符有其估值函数 ,的量化的值到一个特定的结果 。通常情况下, 地图一个正实数。在这项研究中,这个数字代表真正的贡献中继服务,是一组继电器运营商建立路由路径。出于Dijkstra算法路由算法的基本思想,给出建立路由路径同时最小化的总额吗 值, 。为中继服务,的函数定义如下: 在哪里下的移动设备的继电器吗为服务,是下一个中继设备的 。 代表了能源消耗来连接 。与控制参数 ,的值多项式之间增加沟通成本相关学位和 。

从米每个继电器操作符被要求报告,它的估值函数 和米决定的结果通过选择继电器运营商设置多次反射D2D路径路由。在这个时刻,每个继电器操作符可以提交其函数,它可能或不可能平等 。让 代表,操作员误报其真实估值函数 ,也就是说, 。如果米是向量机制,结果呢选择米是 在哪里意味着由继电器运营商继电器组成服务来 。的奖金 ,也就是说, ,被定义为利润,它的存在会导致其他人的报道吗(8];在形式上,

在方程(4),第一项是总报道时,其他运营商将获得价值不在,第二项是报道总价值其他人获得什么时候是礼物。如果的主要策略是其估值如实报告,例如, ,我们说米是真实的8]。在形式上,它可以表示如下: 在哪里是的效用函数 基于输入决定 和 。 是一个向量的除了 ,和 是真正的成本函数的 。在这项研究中, 被定义为相同的方式沟通成本的程度。如果每个继电器操作符的奖金是根据(4),米是一个真实的机制(8]。

定理1。米是一个真实的所有继电器运营商的机制。

证明。我们可以修理报告所有继电器的运营商除外 。假设真正的估值函数 ,它可以如实报告其估值函数,也就是说, ,或不真实,即 。

例(我)。如果报告其错误估值函数 ,之后的结果米是由(3),的奖金是由(4)。基于这个原因,的效用函数可以定义如下:

例(2)。如果如实报告其估值函数,即 ,之后的结果米是由 的奖金 的效用函数可以定义如下: 最后, 报告没有影响 和 。因此,他们是相同的常数从玩家的角度 。因此,最终的方程(10)可以简化如下: 总之,的价值 总是高于价值的 对于每一个 , ,和 。

2.3。低层博弈模型基于r-egalitarian夏普利值

从上层游戏,激励源设备继电器运营商支付。低级的游戏,每个继电器运营商重新分配其相应的中继设备的动力给中继设备的损失进行补偿。明白事理的,移动设备在一个继电器运营商进入一个具有约束力的协议组建联合政府,如果所有继电器设备能够提高他们的个人回报。当一些中继设备可能对联盟的贡献超过别人,给定的激励应该公平地分享和最优中继设备。因此,低级的游戏过程中主要关心的是保持延迟设备的整体合作而fair-efficiently共享给定的激励。在该方案中,我们采用另一种新颖的合作博弈解来回答这个问题。

1953年,l .夏普利特征与规范联盟游戏解决方案概念相关联。该解决方案被称为夏普利值。通过super-additivity,它分配一个唯一的分配产生的总剩余的球员联盟的球员。沙普利也证明夏普利值可以满足四公理;(我)效率(二)对称(3)假,(iv)可加性。(我),(2),(3)公理是自解释的。激励(iv)公理,想象同样的玩家参与连续两个游戏。这个公理,结果在一场比赛中不应该影响其他,因此,在合并后的游戏中,玩家的分配是在组件分配游戏的总和(7,8]。

2018年,Yokote等人修改沙普利值的概念引入r-egalitarian夏普利值 。它的特点是一些公理原始夏普利值的优势。解决方案满足效率,弱的协方差,平衡的贡献财产平等的贡献者公理。解释公理,我们介绍一些符号。让( )与可转让的实用程序是一个游戏, 参与者的数量,吗是特征函数,分配一个实数吗每一个联盟在哪里是集非空的子集的 。一个效用可转的游戏是一对 组成的一组球员 ,和联合功能 。与 和 , ,让 表示游戏的领域被限制的来 ,和的是(15]。(我)效率。所有( ), ;它把总回报 。(2)弱的协方差。所有( )和 ,我们定义 通过 。然后, ;这对治疗axiom离开有限的房间的贡献。关于 ,我们需要结果 确定线性 。(3)平衡的贡献财产平等的贡献者。所有( ), 和 。如果 ,然后 。

考虑到大联盟的形式,调查的问题如何分配公平之间的总回报玩家。的解决方案分配一个收益向量 每一个游戏 。定义 ,尺度改变联盟的价值的概念是必要的(15]。让表示的一组有限的实数序列: 在哪里代表的基数 。根据(12), , 被定义为

在游戏中 ,每个联盟新增加的价值年代^th输入序列的向量 ,在哪里年代联盟的大小吗 。这种类型的尺度改变通常的上下文中讨论人均衡量或打折;可以解释为推广这些想法通过允许任何实数序列(15]。最后,定义如下: 在哪里可以解释为一个联盟,其中包含的概率与的大小和是联盟和没有回报区别 ,衡量的贡献联合政府。根据和 ,最初的夏普利值是基于获取的游戏(7,16]。因此,我们可以理解(我)新联盟的价值是基于序列向量 ,(2)一个虚构的游戏了,(3)夏普利值应用于想法游戏,(iv)之间的差距和同样是分给球员(15]。

在低级的游戏过程中,给定的激励每个继电器操作符由相应的中继设备共享。因此,继电器设备游戏玩家和每个联盟形式。在这项研究中,特征函数对联合政府 定义基于破产问题[17]。它类似于一个分布或权利的分配问题,包括给定的一个完全可分好。因此,我们可以有效地估计值所有可能的联盟。基于破产问题 ,中继设备可以分享他们的奖金使用方程(14);它是最fair-efficient而令人满意的解决方案公理。

2.4。的主要步骤,提出了双级D2D通信方案

有效地经营控股多次反射D2D通信、运营商和移动设备之间的互动关系是一个重要的研究课题,应考虑设计控制方案。在这项研究中,我们提供的主要D2D通信控制方法,即基于两个合作博弈建模解决方案,即:IMD和 。由于我们双级博弈模型,上层和底层游戏过程是等级制度的应用,我们可以得到最fair-efficient系统性能通过结合两种解决方法。定期,我们的双级基于游戏D2D控制方法为每个多次反射通信服务操作 。本研究的纪念品是一个明智的原则两个合作游戏解决方案和每个D2D网络代理的可行的自适应性,即。运营商和移动设备,真实的多次反射D2D系统操作。

通常,传统的优化方法如拉格朗日或动态编程需要全球目标函数与指数时间复杂度;这是不切实际的现实系统操作的实现。然而,我们的双级游戏方法模型可以显著降低计算复杂度,基于分布式低级游戏运营;该方案的一个重要特性。该方案的主要步骤描述如下。

步骤1。系统因素和控制参数确定模拟场景(见模拟假设的部分3)。

步骤2。所有运营商宣布他们函数值连接相邻的运营商。由于机制的特征向量,继电器运营商如实宣布他们值。

步骤3。多次反射D2D通信服务( )是产生的 。在这个时候,源操作符包括发现目的地包括运营商而找出所有可能的继电器操作符。

步骤4。源操作符建立多次反射D2D沟通路线 ,可以由多个继电器组成的运营商。根据Dijkstra算法的路由算法,这条路线是决定的总额最小化所有继电器运营商的值。

第5步。在上层的游戏过程中,支付奖励继电器运营商使用方程(4)。

步骤6。在低级的游戏过程中,在每个继电器运营商移动中继设备分享奖金 使用方程(14)。由于功能的 ,的 移动设备之间共享fair-efficiently继电器。

步骤7。在一个分布式的方式,所有继电器运营商并行执行他们的低级游戏。因此,我们可以大大减少计算复杂度计算 。这种方法适用于实际的实现。

步骤8。基于双级博弈模型,继电器运营商和移动设备等级相互联系和相互作用多次反射D2D通信。

第9步。反复,从另一个生成和收益为下一个步骤3双级游戏程序为新D2D沟通。

3所示。仿真结果和讨论

在本节中,我们执行模拟来检验我们提出的协议的性能,并比较它与CPD2D(4),RAD2D(9),而cad二维(10)计划。确保公平的比较,我们认为以下假设和场景。(我)模拟控股D2D通信系统覆盖细胞面积500×500米广场(2)有10个运营商;他们可以覆盖半径150米内;他们是在常规模式(3)有100个移动设备;他们是随机位于细胞区域(iv)多次反射通信服务请求率是泊松过程( )。提供率范围是不同的,从0到3.0(v)我们假设没有物理障碍的实验,每个中继服务的移动设备有足够的带宽容量(vi)网络性能的措施获得100模拟运行的基础上绘制的功能提供了多次反射服务请求率( )。(七)我们设置 , ,和在这个模拟研究;他们代表了路径损耗指数,无线链路的干扰因素,与控制参数多项式增加成本,分别。(八)性能标准通过仿真获得的系统吞吐量,运营商之间的公平,和移动设备;这些模拟指标评价主要是为了证明我们提出的方法的有效性。

多次反射D2D系统吞吐量比较的结果显示在图中2。在这项研究中,系统吞吐量的比例是成功的数据交付在多次反射D2D通信。我们测量这个性能指标显示,确定我们的双级游戏方法可以编排控股D2D通信基础设施来最大化系统的性能。正如预期的那样,每个方案的系统吞吐量往往随着D2D通信服务请求率增加而增加;直觉是正确的。由此产生的曲线让我们看到,我们的方案已经获得了比其他现有的计划更好的系统吞吐量。因此说,在不同的服务请求速率条件下,基于我们的双级游戏自控管理政策可以执行极好地保持稳定的性能优势。

图3情节D2D系统运营商之间的公平的比较。以公平概念的特征,我们遵循的主要Raj Jain公平指数的概念,这是不同的从0到1;1是最好的公平。它是由18]

IMD的主要特点后,我们的上层游戏过程可以平衡的比例D2D继电器贡献奖金在每个操作符。因此,多元化的服务请求的条件下,该方案可以保持更高值比CPD2D,RAD2D,cad二维计划。这是一个非常理想的财产多次反射D2D通信业务。据我们所知,这个结果没有没有显式地为继电器运营商采用真实的激励机制。

图4移动设备中描绘了公平比较每个继电器操作符。这也是估计的基础上在方程(15)。可以看到,公平在移动设备上非常类似于性能趋势图3。在该方案,移动设备在每个继电器操作符分享奖金根据 。如果不考虑公平的概念显然低级的游戏过程,设计阶段的每个移动设备的值明显不同。它会导致较低的值。仿真结果清楚地表明,我们提出的方案能有效地将奖励分配给移动设备继电器同时确保移动设备之间的公平。特别是,方法能补偿的实际贡献中继设备的公理平衡的贡献财产平等的贡献者。因此,我们达到一个更高的公平为移动设备相对于其他现有的方案。

4所示。摘要和结论

以满足日益增长的需求,交通服务,不断提高网络容量导致的进化D2D在5 g网络通信。在传统D2D通信系统,设备是不允许通过多次反射相互通信连接。本文提出了一种新颖的接线员辅助多次反射D2D通信方案。运营商的作用是协调移动设备在一个分布式的方式而获得奖金从源设备。诱发自私移动设备参与多次反射D2D通信,我们采用两种合作游戏的解决方案;IMD和 。这两个解决方案方法相互相互作用在我们的双级博弈模型,我们可以制定一个双赢的局面,多次反射D2D通信服务。因此,在该方案中,运营商和移动设备相互地一起工作对一个适当的系统的性能。根据仿真结果分析,我们证明我们的双级游戏方法是有效和高效的比较现有的CPD2D,RAD2D,cad二维计划。作为未来的研究方向,我们的目标是调查隐私和能源问题多次反射D2D通信。此外,我们计划开发一个新的机制设计和理论分析。这将是一个潜在的方向,另一个可能的扩展这项工作。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究得到了MSIT(科技部和ICT),韩国,在期(信息技术研究中心)支持程序(IITP - 2019 - 2018 - 0 - 01799)监督的IITP(信息与通信技术研究所计划和评估),并支持的基础科学研究项目通过韩国国家研究基金会(NRF)由教育部(NRF - 2018 r1d1a1a09081759)。