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基于博弈论的无线网络资源分配策略研究基于博弈论的无线网络资源分配策略研究摘要：随着无线通信技术的不断发展，无线网络的资源分配问题日益成为一个重要的研究方向。
本文基于博弈论的方法，探讨了无线网络资源分配的策略研究。
首先介绍了博弈论的基本概念与理论框架，然后采用博弈论的思路来解决无线网络资源分配中的挑战和问题。
通过模型的构建和分析，本文提出了一种基于博弈论的无线网络资源分配策略，并对其进行了性能评估与比较。
实验结果表明，该策略能够有效地提高无线网络的资源利用率和用户体验。
关键词：无线网络；资源分配；博弈论；策略研究1. 引言随着移动通信设备的普及和无线通信技术的不断发展，无线网络已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。
然而，由于无线网络资源有限，资源分配成为一个关键问题。
有效地进行无线网络资源分配可以提高网络的容量和性能，进而提升用户的体验。
因此，研究无线网络资源分配策略具有重要的理论和实践意义。
2. 博弈论基础博弈论是研究多个参与方在相互关联决策的情况下的博弈行为和策略的数学理论。
博弈论的基本概念包括参与者、参与者的策略集合和收益函数等。
博弈论提供了一种理性决策的模型，可以用于解决冲突、合作和竞争等问题。
3. 无线网络资源分配问题在无线网络中，由于带宽、频率和功率等资源的有限性，资源分配问题变得尤为重要。
传统的资源分配方法基于统计和规则，无法适应无线网络中的实时、动态和复杂的环境。
而博弈论可以提供一种理性决策模型，将无线网络资源分配问题转化为博弈策略的选择问题。
4. 基于博弈论的资源分配模型为了解决无线网络资源分配的挑战，本文提出了一种基于博弈论的资源分配模型。
在该模型中，将无线网络节点视为参与者，资源的分配策略作为参与者的策略集合，节点的收益函数为参与者的收益函数。
通过定义博弈的规则和目标函数，可以将资源分配问题转化为博弈策略的选择问题。
通过求解该博弈模型，可以得到最优的资源分配策略。
5. 实验与分析为了验证基于博弈论的资源分配策略的有效性，本文进行了一系列的实验与分析。
基于博弈论的无线网络资源分配策略研究无线网络资源分配是当前无线通信领域的一项重要研究内容，其目的是在有限的无线资源下，合理地分配给各个用户，以实现公平性、高效性和可持续性。
博弈论作为一种工具和理论，可以有效地解决无线网络资源分配问题，从而为无线网络的优化提供一种新的思路和方法。
首先，博弈论可以用来分析无线网络中的资源竞争问题。
在无线通信网络中，各个用户之间会因为资源的有限性而产生竞争，如带宽、功率、频谱等。
博弈论可以通过建立资源竞争的博弈模型，分析用户之间的策略选择和行为，进而预测和优化资源的分配情况。
例如，可以将用户作为参与者，资源作为策略，探讨不同用户选择不同资源分配策略下的效用和收益，通过博弈分析确定最优的资源分配策略。
其次，博弈论可以应用于无线网络资源分配的机制设计。
资源分配机制是指在无线网络中，如何设计一种规则和机制来分配有限的资源给用户。
通过博弈论，可以构建一种合适的激励机制，促使用户按照社会最优或均衡分配的原则进行资源分配。
例如，可以设计一种奖惩机制，使得用户在博弈过程中选择合作而不是竞争，从而达到资源分配的公平性和高效性。
此外，博弈论还可以用于无线网络资源分配的性能优化。
针对无线网络中资源分配可能存在的性能问题，如网络拥塞、频谱碎片化等，可以通过博弈论的优化算法和方法来解决。
通过博弈论分析各个用户的策略和行为，可以找到一种最优的资源分配方案，使得整个无线网络的性能得到最大化。
例如，可以通过博弈论的协调策略，调整用户的发送功率、频率选择等参数，来优化网络拥塞和资源分配问题。
综上所述，基于博弈论的无线网络资源分配策略研究可以有效地解决无线通信领域中资源有限的问题，提高资源的利用效率和网络的性能。
通过博弈论的理论和方法，可以建立资源竞争的博弈模型，设计合适的资源分配机制，优化资源分配策略，从而实现无线网络的公平性、高效性和可持续性。
未来，随着无线通信技术和应用的不断发展，基于博弈论的无线网络资源分配策略研究将会更加深入和广泛，并为无线通信领域的发展提供重要的支持和指导。
基于博弈论的认知无线电频谱共享算法研究引言：无线电频谱资源有限，而无线通信应用的迅猛发展对频谱资源的需求不断增加。
频谱共享作为一种有效利用频谱资源的方式，被广泛应用于无线通信系统中。
然而，由于频谱资源有限以及不同用户之间存在的相互干扰等问题，频谱共享问题变得复杂且具有挑战性。
针对这些问题，许多研究者转向博弈论来解决频谱共享问题，以实现高效的频谱利用。
一、博弈论概述博弈论是研究决策者在互动环境中做出选择的数学理论。
博弈论可以用于解决多个参与者之间的冲突和合作问题。
在频谱共享中，不同用户之间的频谱分配决策就是一个典型的博弈问题。
博弈论的基本概念包括参与者、策略、收益函数等。
参与者选择不同的策略以实现最大化自身收益，而收益函数则用于衡量参与者的收益。
通过分析参与者之间的博弈关系，可以设计相应的频谱共享算法。
二、认知无线电频谱共享算法1.频谱共享模型认知无线电频谱共享指的是智能设备通过对频谱资源的感知和控制，实现对频谱资源的共享。
一个典型的认知无线电频谱共享模型可以包括一个主用户和多个次用户。
主用户是被授权使用频谱的用户，次用户是需要共享频谱的用户。
次用户需要遵守主用户的频谱使用规则。
2.频谱分配算法在认知无线电频谱共享中，频谱分配算法是一个重要的问题。
频谱分配算法通过博弈论的方法设计，以实现次用户之间的频谱分配。
常用的频谱分配算法包括纳什均衡算法、最大熵算法、机器学习算法等。
这些算法可以用于解决频谱分配中的冲突和合作问题，实现频谱资源的高效利用。
3.性能评估指标频谱共享算法的性能评估指标对于研究者来说非常重要。
常用的性能评估指标包括频谱利用率、干扰程度、系统容量、公平性等。
通过对这些指标的评估，可以对频谱共享算法的性能进行客观的评估和比较。
三、博弈论在认知无线电频谱共享中的应用博弈论在认知无线电频谱共享中得到了广泛的应用。
例如，在主用户和次用户之间的频谱竞争问题中，可以使用博弈论的竞争博弈模型来描述和分析。
基于博弈论的无线网络资源竞争与协作机制研究基于博弈论的无线网络资源竞争与协作机制研究无线网络的广泛应用和快速发展已经对无线网络资源的分配和利用提出了新的挑战。
本文旨在研究基于博弈论的无线网络资源竞争与协作机制，以实现优化的网络性能和资源利用效率。
无线网络资源包括无线频谱、无线功率和网络带宽等。
由于资源有限且需求不断增长，不同设备和用户会在资源获取上产生竞争。
博弈论是研究策略和决策制定的强有力工具，通过建立模型，描述参与者之间的相互作用和决策过程，有助于理解和分析资源分配问题。
在无线网络中，不同设备和用户可以视为参与者，他们的行为和策略选择直接影响着网络资源的分配和利用。
博弈论提供了一种方法来研究参与者之间的竞争和协作关系，以实现资源的公平分配和最优利用。
首先，我们关注单一资源的竞争问题，即无线频谱分配。
频谱是实现无线通信的基础，不同设备和用户需要共享有限的频谱资源。
传统的频谱分配方案主要基于中央权威机构的规划和分配，然而，这种集中式方法难以实时处理大量的设备和用户，并且无法满足不断变化的网络需求。
基于博弈论的频谱分配模型可以帮助我们理解和解决这一问题。
博弈模型可以描述参与者之间的竞争关系，他们通过选择频谱使用策略来最大化自身的效用。
例如，设备可以选择合作共享频谱，也可以选择自私地占用更多的频谱。
通过分析博弈策略的均衡点，我们可以找到一种合理的频谱分配方案，使得参与者收益最大化。
其次，我们考虑多资源竞争与协作问题。
在现实中，无线设备和用户对多种资源的需求可能同时存在，如频谱、功率和带宽等。
不同资源之间的竞争与协作关系也会影响到整个网络性能。
针对多资源竞争与协作问题，我们可以采用博弈论中的多目标优化模型。
参与者的目标可能包括最大化自身的频谱利用率、最小化功率消耗、最大化数据传输速率等。
通过构建多目标优化问题，我们可以找到一种资源分配方案，使得每个参与者的目标都能够得到最优化的满足。
最后，我们还需要考虑不同参与者之间的合作机制。
基于博弈论的网络资源分配方法研究随着网络技术的飞速发展，网络资源的需求和分配变得越来越重要。
网络资源包括计算资源、存储资源、带宽资源等，它们的合理分配能有效提高网络性能和用户满意度。
博弈论是一种用于研究决策过程的数学理论，可以在网络资源分配中发挥重要作用。
本文将介绍博弈论在网络资源分配中的应用方法。
网络资源分配是指根据网络用户的需求，将有限的网络资源合理地分配给各个用户，以满足用户的需求。
网络资源分配需要解决的主要问题是如何在有限的资源下，平衡各用户的需求，提高整体网络性能。
博弈论是研究决策过程的一门科学，主要是研究在多个决策主体之间的决策行为相互影响的情况下，各个主体如何制定策略以实现自身利益的最大化。
博弈论包括合作博弈和非合作博弈两类。
其中，非合作博弈中的纳什均衡是博弈论中的重要概念，它是指在一个策略组合中，每个参与者的策略都是对其他参与者策略的最佳反应。
在博弈论中，可以将网络资源视为一个资源池，各用户的需求可以视为向资源池中申请资源。
为了实现资源的合理分配，可以使用博弈论中的Shapley值或核仁方法来计算每个用户应获得的资源量。
Shapley值是根据每个用户对整个网络的贡献来分配资源的权重，而核仁方法则是根据用户的需求和整体网络性能来分配资源。
由于网络环境和用户需求是动态变化的，因此需要使用博弈论中的演化稳定策略（ESS）来进行资源分配的动态调整。
ESS是指在一个动态环境中，某个策略能够抵抗其他策略的入侵，从而保持自身稳定的一种策略。
在网络资源分配中，可以根据ESS的思想，设计一个自适应的资源分配算法，根据网络状态和用户需求的变化，动态调整资源分配。
本文介绍了博弈论在网络资源分配中的应用方法。
通过建立资源池和动态调整资源分配等策略，可以在有限的网络资源下，平衡各用户的需求，提高整体网络性能。
博弈论在网络资源分配中具有重要性和优势，它可以帮助我们更好地理解和解决网络资源分配问题。
未来研究方向包括：（1）深入研究博弈论在网络资源分配中的应用机制；（2）设计更加高效的资源分配算法；（3）结合深度学习和强化学习等技术，实现更加智能化的网络资源分配；（4）考虑更加复杂的网络环境和用户需求。
《认知无线电频谱分配的博弈论方法》总结张烨，龚晓峰 2009摘要：问题：认知无线电中频谱分配问题备受关注，分配给用户的频谱资源却在时间或空间上存在不同程度的闲置。
分析：为了提高频谱分配，需要涉及大量策略选择问题，可以利用博弈论的相关原理进行分析研究。
解决问题方法：建立合适的认知无线电频谱分配问题的博弈论框架，从而促进无线通信的发展。
1、提出问题：无线通信技术不断发展，人们对无线通信需求不断增长，适用于无线通信的频谱资源变得日益紧张，提高频谱利用率是当前亟待解决的问题。
2、分析问题：2.1认知无线电技术：通过对周围环境的感知，动态改变传输功率、载频、调制方式等传输参数以适应运行环境的变化，从而提高频谱利用率[。
2.2认知无线电的频谱分配技术2.2.1问题:在认知无线电中，频谱分配是根据需要接入系统的节点数目及其 QoS 要求将频谱分配给一个或多个指定节点。
2.2.2分析：（1）因此需要一种更为有效的频谱分配方法从而在各地区和各时间段里有效地利用空闲频谱，提高频谱利用率。
频谱分配策略的选择直接决定系统容量、频谱利用率以及能否满足用户因不同业务而不断变化的需求。
（2）认知无线电的频谱分配原则:1)保证灵活性。
2）应能提高系统性能。
3）应尽量减小信令开销和计算量。
2.3.1问题：图论模型和定价拍卖模型都有很大的局限性，无法更好推动认知无线电频谱分配问题。
2.3.2分析：在频谱分配算法设计过程中，设计了大量的策略选择问题，因此需要提出新的频谱分配模型。
2.3.3解决方法：对于涉及策略选择的频谱分配问题，可以利用博弈论对相关的自适应算法进行分析。
在分析过程中，主要需要确定以下四个方面的问题：(1) 算法是否具有稳定状态；(2) 这些稳定状态是什么；(3) 这些稳定状态是否满足需要；(4) 算法收敛到稳定状态所需要的约束条件图（1）认知无线电博弈论分析流程1）论证算法具有稳定状态。
在多数博弈论模型里，分布式算法的稳定状态为纳什均衡。
无线网络的博弈论应用摘要：本文针对无线网络中自私节点的不协作行为，结合博弈理论建立了无线网络的合理性假设，在此基础上提出了一个促使自私节点协作纳什均衡的分析框架。
关键词：无线网络博弈论节点协作无线网络是由一组带有无线收发装置的自主性设备通过无线信道连接而成的自治系统。
网络中的路由发现和分组转发等服务不是通过专用的路由设备完成，而是通过普通节点（pda、笔记本电脑、传感器、车载电台等设备）的共同协作来完成。
由于无线节点的功率有限，通信半径较小，因此与传输范围之外的节点通信时，需要中间节点的转发。
但是，在没有统一管理机构控制的无线网络中，节点间的协作却不能保证。
如民用型无线网络，在这样的网络中，每个用户独自控制设备（即网络中的节点），不受他人的管理与监督；并且这样的网络一般没有一个共同的目标或任务[1]。
此外，节点协助其他节点时要消耗自己有限的资源，如电源能量、cpu处理时间等，因此一些节点为了保存更多的资源来满足自身通信的需求，它们会拒绝提供路由发现服务、拒绝转发其他节点的分组等。
因此，如何激励无线网络中的自私节点协作是一个需待解决的问题。
博弈论主要研究公式化了的激励结构间的相互作用，是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。
因此利用博弈理论的研究无线网络中自私节点的协作及其激励方法是一种行之有效的办法[2]。
一、无线网络的合理性假设利用博弈理论对无线网络中自私节点的协作行为进行研究，首先要建立无线网络的博弈理论模型，但是在建立模型之前，还要对无线网络进行适当的理论分析与处理。
因此本文首先建立无线网络如下合理性假设：（1）网络中存在n个节点，且都是理性且自私的。
（理性且自私是指节点不会自愿提供分组转发等服务，并始终将能够最大化自身效益的策略作为最佳策略）；（2）时间t被分隔成为时间槽t1，t2，t3，...，tn，节点在每个时间槽内完成一次会话；（3）无线网络是一个多跳网络，即不在彼此的传输范围内的两个节点进行通信时，需要借助其他节点的转发；（4）在整个会话过程中路由没有失效，节点也没有出现故障；（5）所有会话中，分组最终到达目的节点所经过的平均跳数为m，整个网络的转发负载是均衡分布的；（6）任何节点在接收和发送（包括转发）分组时都要消耗有限的资源。
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software, Vol.21, No.8, August 2010, pp.2037−2049 doi: 10.3724/SP.J.1001.2010.03638 Tel/Fax: +86-10-62562563© by Institute of Software, the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved.∗异构无线网络中基于非合作博弈论的资源分配和接入控制李明欣1+, 陈山枝2, 谢东亮1, 胡博1, 时岩11(北京邮电大学网络与交换国家重点实验室,北京 100876)2(电信科学技术研究院无线移动通信国家重点实验室,北京 100083)Resource Allocation and Admission Control Based on Non-Cooperation Game inHeterogeneous Wireless NetworksLI Ming-Xin1+, CHEN Shan-Zhi2, XIE Dong-Liang1, HU Bo1, SHI Yan11(State Key Laboratory of Switching and Networking Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,China)2(State Key Laboratory of Wireless Mobile Communication, China Academy of Telecommunication Technology, Beijing 100083, China)+ Corresponding author: E-mail: limx007@Li MX, Chen SZ, Xie DL, Hu B, Shi Y. Resource allocation and admission control based on non-cooperationgame in heterogeneous wireless networks. Journal of Software, 2010,21(8):2037−2049. /1000-9825/3638.htmAbstract: Radio resource allocation and call admission control are studied in heterogeneous wireless network. Atheoretical model of allocating bandwidth and connections is proposed on basis of non-cooperation game theory.Combining with the utility function of network connections, the existence and uniqueness of Nash equilibrium inthe processes of non-cooperation game allocating is proved. Furthermore, a call admission algorithm is presented toensure communication reliability based on the analysis of relationship of traffic intensity and block probability.Simulation results reveal that the allocated mechanism resolves the issues of allocated bandwidth and connections.And it ensures the reasonableness and fairness in general. In addition, the results also show that the call admissioncontrol algorithm could guarantee the communication reliability by dynamic adjusting allocated number ofconnections.Key words: heterogeneous wireless network; non-cooperation game; Nash equilibrium; utility; call admission control摘要: 对异构无线网络中无线资源分配和呼叫接入控制进行研究.基于非合作博弈理论,提出了不同无线资源的带宽和连接数量分配的理论模型.结合网络连接的效用函数,对非合作博弈的无线资源分配中的纳什均衡点的存在性和唯一性进行论证.而且,进一步对业务量与阻塞率之间的关系进行分析,提出了能够保证通信可靠性的接入控制算法.仿真结果表明,基于非合作博弈论的无线资源分配机制能够有效地解决带宽和连接数量的分配问题,并能在整体上保证分配的合理性和公平性.接入控制算法根据需要能够动态地调整在某一区域分配的连接数量,从而保证∗Supported by the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2006AA01Z229, 2007AA01Z222,2008AA01A316 (国家高技术研究发展计划(863)); the Int’l Cooperation Projects of China and Switzerland under GrantNo.2008DFA12110 (中瑞国际合作项目)Received 2008-12-05; Accepted 2009-03-312038 Journal of Software软件学报 V ol.21, No.8, August 2010通信的可靠性.关键词: 异构无线网络;非合作博弈;纳什均衡点;效用;呼叫接入控制中图法分类号: TP393文献标识码: A下一代无线通信系统的目标是利用不同的接入技术,向用户提供普适接入的多媒体服务[1].这就使得移动用户能够接入异构的无线网络,包括无线局域网(wireless local area network,简称WLAN)、通用移动通信系统(universal mobile telecommunications system,简称UMTS)和无线城域网(world interoperability for microwave access,简称WiMax).在异构无线网络中,应该设计能够同时满足用户和运营商需求的无限资源管理机制(radio resource management,简称RRM),它包括带宽分配、拥塞控制、接入控制等方面[2].目前,对无线资源管理的研究与性能评价往往从纯粹工程技术的角度出发,如资源利用率、用户公平性等.这些方法着重从技术上改进和提高某项或几项性能指标,而往往忽略客观存在的非合作的系统行为.传统的资源分配技术的设计与优化在具备较高的技术指标的同时,却对用户的行为缺乏合理的解释.在异构无线网络中,一方面,系统要对不均匀的用户接入分配相应的资源,另一方面,终端系统不愿意受系统的束缚,这对于无线资源的分配和接入控制是具有挑战性的问题.因此,在研究异构无线网络的资源管理时,有必要引入新的研究方法和理论,非合作博弈论为该研究提供了坚实的数学基础和合理的解释.博弈论适用于解决无线网络中资源管理的问题,它已被用于解决许多协议设计问题(比如,资源分配、能量控制等).博弈论的基本概念包括参与者、行动、信息、策略、支付(效用)、结果和均衡,其中参与者、策略和支付是描述一个博弈所需的最少的要素[3].纳什均衡是完全信息静态博弈解的一般概念.构成纳什均衡的策略一定是重复剔除严格劣策略过程中不能被剔除的策略.也就是说,没有任何一个策略严格优于纳什均衡战略,其逆定理不一定成立.从资源分配角度,可将其分为静态分配和动态分配:静态分配将为会话连接保留一定数量的资源,直至会话结束;动态分配将根据网络条件和应用需求动态地调整资源分配的数量[4].通常,静态分配方法依赖于统计模型去估算和预测资源需求,需要预先知道应用流的峰值速率等参数,在实时或交互式应用中很难实现.而过于频繁的动态分配则会给系统带来过多的开销.资源分配一般要考虑两个要素,即分配的公平性和利用率.传统的接入控制策略往往是通过比较呼叫请求的资源量和当前系统的有效资源来决定是否接纳新呼叫.这些策略是假设网络容量保持不变,即网络具有固定容量.而在容量会发生变化的情况下,呼叫接入控制策略如果仅考虑当前时刻的容量信息,在下一时刻网络容量发生下降的情况下就可能会导致过高或不可容忍的掉线率.本文对异构无线网络环境下(包括WiMax,UMTS和WLAN)无线资源分配和呼叫接入控制进行了研究.基于非合作博弈理论,提出不同无线资源带宽和接入控制的理论模型.此模型将异构无线资源之间的竞争关系表达为非合作博弈问题;参与者为WiMax网络和UMTS网络(WLAN的带宽只服务于特定区域,不存在竞争分配问题,所以不包含),策略为调整两个网络在不同服务区域的带宽和准予接入的连接数,支付为连接的带宽效用.结合网络连接的效用函数,证明了非合作无线资源分配博弈中的纳什均衡点的存在性和唯一性.基于此非合作博弈分配机制及对业务量与阻塞率之间的关系进行了的分析,提出了能够保证通信可靠性的接入控制算法.该算法通过动态调整带宽资源的分配和连接的数量来保证通信的可靠性.本文第1节描述并定义异构网络模型.第2节建立基于非合作博弈模型,从理论上分析和证明资源分配的纳什均衡.第3节基于非合作博弈的资源分配及通信可靠性理论提出接入控制算法.第4节根据理论分析模型设定参数,建立仿真场景,并对结果进行分析.第5节对无线资源管理领域的相关工作进行回顾.第6节得出结论.1 异构网络模型4G无线通信系统的目标是,为用户在异构无线接入网络中无缝漫游提供便利[5].本节建立了异构无线接入网络模型,包括WiMax,UMTS和WLAN.不失一般性,假定覆盖面积小的接入网络总是在覆盖面积大的接入网络中,比如,WLAN AP的覆盖范围在UMTS AP的覆盖范围中,UMTS AP的覆盖范围在WiMax AP的覆盖范围中.根据以上假定,图1是一个异构无线网络单元的架构图,整个网络可看作是多个异构无线网络单元的组合.李明欣 等:异构无线网络中基于非合作博弈论的资源分配和接入控制 2039Fig.1 Architecture of heterogeneous wireless networks图1 异构无线网络架构定义1. 一个异构无线网络单元含有一个WiMax AP,一个WiMax AP 的覆盖范围内有m 个UMTS AP,一个UMTS AP 中有n 个WLAN AP,其中,m 和n 均大于等于1.系统中所有AP 可以用集合{ap 1,ap 2,…,ap m +1, ap m +2,…,ap m ×n +1}表示.定义2. 服务区域集合{a 1}表示系统中WiMax AP(即ap 1)的覆盖区域减去其中所有UMTS AP(即{ap 2,…, ap m +1}覆盖区域的剩余面积;对于服务区域集合{ap 2,…,ap m +1},则表示每个UMTS AP 的覆盖区域分别减去其中所有WLAN AP 覆盖区域的集合(如图1所示,a 2表示ap 2的覆盖区域减去ap 4的覆盖区域的剩余区域);对于服务区域集合{ap m +2,…,ap m +n +1,…,ap m ×n +1},表示所有WLAN AP(即{ap m +2,…,ap m ×n +1})各自覆盖区域的集合.由定义2可知,{a 1}表示的覆盖区域只有WiMax 信号,{a 2,…,a m +1}表示的区域被WiMax 和UMTS 两种信号覆盖,而{ap m +2,…,ap m +n +1,…,ap m ×n +1}表示的覆盖区域被WiMax,UMTS 和WLAN 这3种信号覆盖.2 基于非合作博弈系统模型本节将无线网络资源带宽分配问题用公式构建为一个非合作博弈系统模型.非合作博弈系统模型的关键部分是:参与者、策略和支付.参与者指的是一个博弈中的决策主题.其目的是提供选择策略以最大化自己的支付(效用)水平.策略是参与者在给定信息集情况下的行动规则.它规定参与人在什么时候选择什么行动.在博弈中,支付是指在一个特定的战略组合下参与者得到的确定效用水平,或者是参与者得到的期望效用水平.支付是博弈参与者真正关心的,参与者的目标是选择自己的战略以最大化其效用函数. 2.1 效用、连接数和带宽网络中,终端的数目和网络资源的消耗程度是动态变化的,当用户数目较少且网络负载量较小时,会造成大量资源的闲置.当系统的用户数较多且网络负载量较大时,过量的资源需求使得网络阻塞的机会大为增加.本文主要探讨异构无线资源间的博弈,使网络侧异构无线资源间的博弈达到平衡,即每种无线接入网络的利益最大化;同时,考虑网络侧的带宽分配及不同连接数对系统的影响.在网络侧无线资源分配博弈过程中,各个无线资源均以自己效用最大为目标,而不同的连接个数也将对系统产生影响.涉及到无线网络资源的效用,文献[5]中提到的一种经典的吞吐量效用函数可归纳为定义3.定义3. 在网络侧无线资源博弈中(如图1所示),i ap b 的效用函数为,log i ap x U b ωα= (1)其中,,i ap x U 表示连接x 在i ap b 覆盖区域的效用,b 表示i ap b 连接x 的带宽,ω和α为常量参数.定义4. 在服务区域的平均连接到达率为λ,每个连接的平均持续时间为1/μ,则呼叫量a =λ/μ,平均连接数量可以表示为WLAN APWiMax APa 1a 2a 3a ia ja 5a4UMTS AP2040 Journal of Software 软件学报 V ol.21, No.8, August 201011/!/!i mm ri r a i C i a r ==⎛⎞⎜⎟=⎜⎟⎝⎠∑∑ (2) 定义5. 1{}ap b 表示WiMax AP 支持的总带宽,21{,...,}m ap ap b b +表示各个UMTS AP 所支持的总带宽,21{,...,}m m n ap ap b b +×+表示各个WLAN AP 支持的总带宽.{ap 1}在{a 1}上的带宽可以表示为11111111122{}, .j i m m n aa a a ap ap ap ap ap i j mb b b b b +×+==+=−−∑∑在UMTS AP{a 2,…,a m +1}上的带宽为1112221211222111112(1)2{,...,}, ,...,.m m i m i m m m m m n m n a a a a a a a a ap ap ap ap ap ap ap ap ap ap i m i m n bb bbb b b bb b +++++++++×+=+=×−+++=−=−∑∑ 在WLAN AP{a m +2,…,a m +n +1,…,a m ×n +1}上的带宽为222111111122111121{,...,,...,}.m m m m n m n m n m n m n m n m m n m n m a a a a a a a a a ap ap ap ap ap ap ap ap ap b b b b b b b b b +++++++++×+×+×++++×++++++++ 定义6. 纳什均衡是所有参与者的最优战略的组合,记为****1(,...,,...,)i n s s s s =.其中,*i s 是第i 个参与者在均衡情况下的最优战略.它是i 的所有可能的战略中使u i 最大化的战略.u i 是所有参与人的策略组合的函数,i 的最优策略通常依赖于其他参与者的战略选择.为了把一个特定的参与者与其他参与者区别开,用s −i =(s 1,…,s i −1,s i +1,…,s n )表示由除i 外的所有参与者的策略组合的向量.*i s 是给定s −i 情况下第i 个参与人的最优策略意味着 **(,)(,), i i i i i i i i u s s u s s s s −−′′∀≠≥ (3)均衡意味着,对所有的i =1,2,…,n ,上式同时成立.也可用另一种表述方式,*i s 是下述最大化问题的解:*****111arg max (,...,,,,...,)i ii i i i i n s S s u s s s s s −+∈∈ (4)2.2 无线网络资源非合作博弈模型(1) 参与者:WiMax 网络和UMTS 网络.(2) 策略:WiMax 可以采用的策略为12121111{,...,,,...,},m m m n a a a a wimax ap ap ap ap S b b b b ++×+=即{ap 1}可以调整在区域{a 2,…, a m +1,a m +2,…,a m ×n +1}上的带宽分配;UMTS 可以采用的策略为211221{,...,,...,},m m n m n m a a a umts ap ap ap S b b b +++×++=即{ap 2,…, ap m +1}可以调整在区域{a 2,…,a m +1,a m +2,…,a m ×n +1}上的带宽分配.(3) 支付:WiMax 的支付(效用)是它向服务区域{a 2,…,a m +1,a m +2,…,a m ×n +1}提供的带宽的效用(效用函数参见定义3);UMTS 的支付是它向{a 2,…,a m +1,a m +2,…,a m ×n +1}提供的带宽的效用.WiMax 的支付可以表示为222112121221221111111112max log log log ...log log i m m m m m m m m m n a a a a ap ap ap apap i ap ap ap ap ap ap a a a ap ap ap ap ap ap wi b b b b b C C C C C C b b b C C C U αααααω+++++++×+=⎛⎞⎛⎞−⎜⎟⎜⎟⎛⎞⎛⎞⎛⎞+⎜⎟⎜⎟⎜⎟+−++⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⎝⎠⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⎛⎞+⎜⎟−⎜⎟=⎝⎠∑11222222212222221111111...log log ...log m m m m m m m m m m m m m n m n m n m n m m n m n ap a a a a a ap ap ap ap ap ap ap ap ap a a a ap ap ap ap ap C b b b b b C C C C b b b C C ααα+++++++++++++×+×+×+×+×+×+⎛⎞⎛⎞⎜⎟⎜⎟++⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⎛⎞⎛⎞⎛⎞+++⎜⎟⎜⎟−⎜⎟++⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⎝⎠⎛⎞++⎜⎜⎝⎠11111log m n m n m n m m n m n a a ap ap ap ap b b C C α×+×+×+×+×+⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎛⎞⎛⎞+⎢⎥⎜⎟⎟−⎜⎟⎢⎥⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⎣⎦(5) UMTS 网络的支付可以表示如下:李明欣 等:异构无线网络中基于非合作博弈论的资源分配和接入控制 2041222211111111111122222222222log log ...log log ()log m m m m m m m m m m m m a a a ap ap ap a a a ap apap ap ap ap ap umtsa a ap ap ap ap apb b b C C C C b b b C C C C U b b n b C C ααααωα++++++++++++⎛⎞⎛⎞⎛⎞+⎜⎟−++⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⎝⎠⎛⎞⎛⎞⎛⎞+⎜⎟⎜⎟−+⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⎝⎠=⎛−÷+22222111111111111()log ...()()log log m m m m n m m m m n m m m n m n m n m n a ap ap ap ap a a a ap ap ap ap ap ap ap ap ap b b n C C b b n b b b n C C C C ααα+++×++++×+++×+×+×+×+⎡⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎛⎞⎞⎛⎞−÷⎢⎜⎟⎜⎟−++⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎢⎝⎠⎝⎠⎝⎠⎢⎢⎛⎞⎛⎞⎛⎞−÷+−÷⎢⎜⎟⎜⎟−⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎢⎝⎠⎝⎠⎝⎠⎣⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥ (6) 根据定义6,***(,)wimax umts S S S =是纳什均衡.即满足公式(3),****(,)(,),(,wimax wimax umts wimax wimax umts umts wimax U S S U S S U S ≥ **)(,).umts umts wimax umts S U S S ≥对于参与者WiMax,其最佳反应函数为BR wimax (S umts ),根据公式(4),WiMax 获取最大效用对应的函数为 *arg max (,)wimax wimax S wimax umts S S S = (7)同样,对于参与者UMTS,其最佳反应函数为BR umts (S wimax ),UMTS 获取最大效用对应的函数为*arg max (,)umts umts S wimax umts S S S = (8)策略集合**(,)wimax umts S S 是纳什均衡点,当且仅当满足:**()wimax wimax umts S BR S = (9)和**()umts umts wimax S BR S = (10)为了获得WiMax 的最佳反应函数,公式(5)中的U wimax 对集合112111{,...,,...,}m m n a a a ap ap ap b b b +×+中的每个元素进行微分, 则可得:222111212112()i m n a a a wimax ap ap ap ap ap ap a i ap U C b b C b b b ×+=∂⎛⎞⇒−=+⎜⎟∂⎝⎠∑ (11) …11111111112()i m m m m m m n a a a wimax ap ap ap ap ap ap a i ap U C b b C b b b +++++×=∂⎛⎞⇒−=+⎜⎟∂⎝⎠∑ (12) …111111111112()i m n m n m n m n m n m m n m na a a a wimax ap ap ap ap ap ap ap a i ap U Cb b C b b b b ×+×+×+×+×+×+×=∂⎛⎞⇒−=++⎜⎟∂⎝⎠∑ (13) 为了获得UMTS 的最佳反应函数,公式(6)中的U umts 对集合1221{,...,}m m a a ap ap b b ++中的每个元素进行微分,则可得:2222222122221222221...()()m m n m m n m m n ap ap ap umtsa a a a a a a ap ap ap ap ap ap ap ap ap C C C Ub b b b b n b b b n b +++++++++∂⇒=++∂+−+×−+× (14) …1112211111122111121...()()m m m m n n m n n m n m n m m m m n n m n n m m n m n umts m m n n m n a a a a a a a ap ap ap ap ap ap ap ap apU C C C b b b b b n b b b n b +++×−+×−+×+×++++×−+×−++×+×++×−+×+∂⇒=++∂+−+×−+× (15) 2.3 网络效用优化在所有服务区(即对集合{a 1,a 2,…,a m +1,a m +2,…,a m ×n +1})中的网络效能,可以根据定义3中的公式(1)表示为2042 Journal of Software 软件学报 V ol.21, No.8, August 201012212112121111111111111log log ...log ...log m m m n m n m n m m n m m m n m m n a a a ap ap apap ap ap ap alla a a a a ap ap ap ap ap ap ap ap apb b b C C C C U b b b b b C C C C ααωαα++×+×+×++×++×++×+⎡⎤⎛⎞⎛⎞+⎢⎥+++⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎢⎥⎝⎠⎝⎠=⎢⎥⎛⎞⎛⎞+++⎢⎥⎜⎟++⎜⎟⎢⎥⎜⎟⎜⎟⎢⎥⎝⎠⎝⎠⎣⎦(16) 公式(16)中的U all 对集合1112211121{,...,,...,,,...,}m m n m m a a a a a ap ap ap ap ap b b b b b +×+++中的每个元素进行微分,则可得:1222212111120i ap ap alla m n a a a apap apap ap i C C U b b b b b×+=∂=⇒=∂+−∑(17)…1111111111120m m m m i m ap ap alla m n a a a apap ap ap ap i C C U b b b b b+++++×+=∂=⇒=∂+−∑(18)…11111111111120m n m n m n m n m n i m n m ap ap alla m n a a a a apap ap apap api C C U b b b b b b ×+×+×+×+×+×+×+=∂=⇒=∂++−∑(19)22222221222212222210...()()m m n m m n m m n ap ap ap alla a a a a a a ap ap ap ap ap ap ap ap ap C C C Ub b b b b n b b b n b +++++++++∂=⇒=++∂+−+×−+× (20) …12111122111111221110...()()m m n n m n m m m m n n m n n m n m n m m m m n n m n n m m n m n ap ap ap alla a a a a a a ap ap ap ap ap ap ap ap ap C C C Ub b b b b n b b b n b +×−+×++++×−+×−+×+×++++×−+×−++×+×+∂=⇒=++∂+−+×−+× (21) 将公式(11)~公式(13)变形,可以发现它们与公式(17)~公式(19)一致;公式(14)、公式(15)与公式(20)、公式(21)一致.这说明在每个WiMax 和UMTS 信号的区域,达到了网络的优化效能,存在纳什均衡解.对于纳什均衡解的存在性和唯一性,将在第2.4节进行讨论和证明. 2.4 非合作博弈的纳什均衡定义6中纳什均衡的定义可以简单地理解为,一个参与者在其他参与者选择最优策略之后,无论如何改变其策略都无法增加其效用.在第2.2节和第2.3节中,通过推导可以发现存在纳什均衡解,但并不能证明其唯一性.满足纳什均衡存在且 唯一需要满足两个条件:(1) 效用函数是严格凹的122(0);iwimaxa ap Ub ∂<∂(2) 交叉偏导数是负的12(0).i i j wimax a a ap ap U b b ∂<∂∂其中, i ∈{2,…,m +1,…,m ×n +1},j ∈{2,…,m +1},i ∈{j +m ,j +m +n −1}.满足这两个条件意味着两个参与者的反应函数是斜率为负的连续函数,而且二者的斜率不一样,证明如下:证明:① 证明效用函数为严格凹.由公式(5)推得:12222121112222120,()i ap ap wimaxa a a m n ap ap ap a ap ap i C C Ub b b b b ×+=∂=−−<∂+⎛⎞−⎜⎟⎝⎠∑ …1111111211112222120.()m m n m n m n m n m n i ap ap wimaxa a a a m n ap ap ap ap a ap ap i C C Ub b b b b b +×+×+×+×+×+×+=∂=−−<∂++⎛⎞−⎜⎟⎝⎠∑李明欣 等:异构无线网络中基于非合作博弈论的资源分配和接入控制 2043以上各式均为负,UMTS 网络的二阶偏导亦为负. ② 证明交叉偏导数为负.222221221220,()ap wimaxa a a a ap ap ap ap C Ub b b b ∂=−<∂∂+ …111111111220.()m m n m n m n m n m m ap wimaxa a a a ap ap ap ap C Ub b b b +×+×+×+×+++∂=−<∂∂+ 以上各式均为负,对于UMTS 网络的交叉偏导亦为负.证得①和②,由此可知纳什均衡在各个有WiMax 和UMTS 信号覆盖的区域存在且唯一.□3 接入控制算法i a b 表示在a i 服务区的总带宽,11, {1},{1}, ,{2,...1},, {2,...,1},{2,...,1},{2,...,1}i j i i ijj ii j j a ap a a a ap ap a aa ap ap apb j i b b b i j m i j b b b i m m n j m j m m n ′⎧∈∈⎪⎪=+∈+=⎨⎪′⎪++∈+×+∈+∈+×+⎩. 定义7. i ia ab C r ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,其中i a C 表示在区域a i 支持的连接数,r 是一个连接的平均带宽需求.[]1i i a a r C C τ=×+(其中,τ为分配连接数进行调整的阈值,i ∈{1,2,…,m +1,m +2,…,m ×n +1})表示服务区a i 分配的连接数量.定义8. 针对连接,可用M/M/m/m 排队系统来表示,i a C 表示服务区a i 的平均连接数,连接的阻塞率为i a P .()/!()/!i iia m a ma jj a m P aj ==∑ (22)其中,m 表示在服务区域a i 提供的连接数,/i a a λμ=表示服务区域a i 中的业务量(λ为呼叫到达率,1/μ是指连接 被占用的时间服从均值为1/μ的指数分配),j 表示正在通信的连接.服务区域a i 的效率为(1)i i a a a P mη−=(23) 阻塞率通常是网络的关键指标,为保证阻塞率保持在一定的范围(即,(0,1)),i a P t t <∈可通过调整分配给服 务区域a i 的连接数达到目标(相当于提高用M/M/m/m 排队系统中的窗口数量m ).先规划a i 服务区域的连接数i a C ,则可以根据网络非合作博弈分配模型得出在a i 的总带宽i a b .由定义7中的公式可以得到系统每个连接的平均带宽/.i i a a r b C =如果在a i 中已经有n 个连接处于使用状态,则在接入n +1个连接时需要判断:(1) 如果满足条件1(1)(),i i a a r n n C C r r ++<−<和,i a P t ≤则接纳第n +1个连接.(2) 如果满足条件11(1)(),()...()i i a a r n n n C C r r r r r r ++<−<+−++−和,i a P t ≤则接纳第n +1个连接.(3) 如果()(1),i i i a a a r C C n C −+<≤则通过网络非合作博弈的增加分配给a i 的连接数(),i a C k +其中,k ≥1.返回步骤(1)和步骤(2)重新计算,如果满足,则接纳第n +1个连接;否则,拒绝接入.(4) 如果i a P t >,则通过网络非合作博弈的增加分配给a i 的连接数()i a C k +.其中,k ≥1.返回步骤(1)和步骤(2)重新计算,如果满足,则接纳第n +1个连接;否则,拒绝接入.详细的系统伪码如图2所示.2044 Journal of Software软件学报 V ol.21, No.8, August 2010 Algorithm. Admission control algorithm.Variables:1: int time=0;2: int c=0;3: int r=0;8: int k=5;8: int n=0;4: double p=0;5: double b=0;6: double avg_b=0;7: double t=0.1;8: double a=0;9: double tr=0.1;Input:10: c=15;11: n=6;Action:12: r=[c*tr]+113: p=computeBlockProbility(c,a,i);14: b=getBandwidth(c,i);15: avg_b=averageBandwidth(c,b,i);16: a=getTraffic(i);17: while (time<3)18: if ((c−r)<=(n+1)<c||p>t) //Determine whether the number of connections and blocking probability above the threshold 19: c=addConnections(c,k,i); //Increase number of connections20: p=computeBlockProbility(c,a,i); //Blocking probability calculation21: end if22: b=getBandwidth(c,i);23: avg_b=averageBandwidth(c,b,i);24: a=getTraffic(i);25: if ((n+1)<(c−r) && p<=t)26: if (b<avg_b)//Determine whether to accept the request bandwidth27: return true;28: end if29: if (b<(avg_b+getOverplusBandwidth(i)))30: return true;31: end if32: end if33: time++;34: end while35: return false;Fig.2 Admission control algorithm图2 接入控制算法4 仿真模型和性能分析4.1 仿真模型和参数设置仿真模型可参考图1,设置1个WiMax AP,2个UMTS AP和2个WLAN AP,集合定义、覆盖关系按照定义1和定义2,接入点集合为{ap1,ap2,ap3,ap4,ap5},服务区域集合为{a1,a2,a3,a4,a5}.WiMax的传输速率为10Mbps, UMTS的传输速率为2Mbps,WLAN的信道速率为11Mbps(实际最大吞吐量为7Mbps[2]).网络效能函数的参数设ω=1,α=0.7;通信的阻塞率4a P分别取0.1和0.2.4.2 网络资源分配假定在服务区{a1,a2,a3,a5}中的连接数为{10,5,5,20},但是在服务区a4中的连接数是变化的.如图3(a)所示,随着服务区a4中连接数的增加(分别取15,20,25,30),ap1(WiMax AP)分配给服务区a1,a3和a5的带宽下降,而分配给a2和a4的带宽的呈上升趋势;ap1分配给a4区域的带宽呈直线增长,而分配给区域a2的带宽在a4中连接数大于20时则增长很小.如图3(b)所示,ap2(UMTS AP)覆盖的区域为a2和a4,随着服务区a4中连接数的增加,ap2分配给a2的带宽逐渐减小,而分配给a4的带宽则持续增加.ap3(UMTS AP)覆盖的区域为a3和a5,因为ap3和ap2李明欣 等:异构无线网络中基于非合作博弈论的资源分配和接入控制2045服务的区域不存在竞争关系,所以ap 3对于a 3和a 5的带宽影响很小.只有当a 4中连接数较大时(比如大于25),由于ap 1分配给a 3和a 5的带宽减少,而且ap 5的带宽耗尽(最大为7Mbps),才促使ap 2分配给a 3和a 5的带宽重新调整,达到整体上的带宽分配平衡.可以观察到,当a 4中的连接数增加到20时,ap 1分配给a 4和a 5的带宽相等,ap 2分配给a 2和a 4的带宽与ap 3分配给a 3和a 5的带宽相等(因为此时它们的连接数相同).这些数据表明,非合作博弈在网络资源分配方面是公平的.a 4中的带宽来自ap 1,ap 2和ap 4.从图3可以看出,随着a 4中连接数的增多,ap 1和ap 2分配给它的带宽是增加的.Fig.3图3如图4(a)所示,随着a 4中连接数的增多,其总带宽是快速上升的,而在其他服务区域的带宽是减少的.总体上讲,a 4中的每个连接的平均带宽是下降的.这可以解释为,系统中各种无线资源的总量是一定的,但随着某个区域(本节中研究的是a 4,且假定其他区域分配的连接保持不变)中预留的连接数的增大,各个区域的无线资源经过非合作的博弈达到平衡,但各个连接的平均带宽是下降的.Fig.4图4如图5(a)所示,随着业务量的增大,阻塞率也增大.而在一定业务量时,a 4中的连接数越多,阻塞率越小.结合图5(b)可以分析出,在一定业务量时,a 4中的连接数越多,其效率越低.这说明在a 4中预留的连接数的大小受两个800016 18 20 22 24 26 28 30Number of connection in area 4B a n d w i d t h (K b p s )WiMax AP allocate bandwidth to area 1WiMax AP allocate bandwidth to area 2WiMax AP allocate bandwidth to area 3WiMax AP allocate bandwidth to area 4WiMax AP allocate bandwidth to area 5600040002000250016 18 20 22 24 26 28 302000150010005000Number of connection in area 4B a n d w i d t h (K b p s )UMTS AP allocate bandwidth to area 2UMTS AP allocate bandwidth to area 3UMTS AP allocate bandwidth to area 4UMTS AP allocate bandwidth to area 5(a) WiMax AP allocate bandwidth to service areas(a) WiMax AP 在各个服务区的带宽分配(b) UMTS AP allocate bandwidth to service areas(b) UMTS AP 在各个服务区的带宽分配1600016 18 20 22 24 26 28 301400012000100008000600040002000Number of connection in area 4B a n d w i d t h (K b p s )Total bandwidth in area 1 Total bandwidth in area 2 Total bandwidth in area 3 Total bandwidth in area 4 Total bandwidth in area 560016 18 20 22 24 26 28 30Number of connection in area 4B a n d w i d t h (K b p s )Average bandwidth to per connectionWiMax AP allocate bandwidth to per connection UMTS AP allocate bandwidth to per connection WLAN AP allocate bandwidth to per connection4002000(a) Total bandwidth in service areas(a) 各个服务区的总带宽(b) Average bandwidth per connection(b) 每个连接的平均带宽2046 Journal of Software 软件学报 V ol.21, No.8, August 2010因素制约,即阻塞率和系统效率.根据通信网理论,网络的首要指标是呼损(阻塞率),其次才是系统效率[6].因此,阻塞率保持在一定水平(比如0.1),i a P ≤业务量越大,则需要预留的连接数越大,系统的效率也就相对较高.Fig.5图5如图6所示,基于博弈的接入控制算法和静态接入控制算法在阻塞率和系统效率方面进行了对比.基于博弈的接入控制算法参见第3节.静态接入控制算法是指系统分配给某一区域一定的带宽和连接数(本节假设a 4得到的带宽为9 300kbps,分配连接数为20),相当于排队论中的拒绝服务系统(当窗口已满时,拒绝服务).Fig.6图6如图6(a)所示,基于博弈的接入控制算法在a 4中的初始连接数(相当于排队系统中的窗口数量)为15,当40.1a P <且业务量a ≤15时,由于能够保证要求的阻塞率,算法对于连接数不作调整,所以其阻塞率会比静态接 入控制算法略高.当15≤a ≤30时,基于博弈的接入控制算法会通过调整连接数控制其阻塞率一直保持在小于0.1的水平,而静态控制算法由于没有调整机制,其阻塞率快速上升达到0.38.在系统效率方面,当a ≤15时,基于博弈的接入控制算法高于静态接入控制算法,随着业务量的增加(当15≤a ≤30时),系统效率会比静态控制算法 低10%左右.当40.2a P <时的分析与以上类似.这些结果表明,基于博弈的接入控制算法兼顾考虑了质量指标和 效率指标.而对于静态接入控制算法,如果遇到系统中有突发连接增多的情况,其阻塞率无法控制.0.65 10 15 20 25 300.50.40.30.20.10Traffic (Erlang) B l o c k p r o b a b i l i t y15 connections in area 4 20 connections in area 4 25 connections in area 4 30 connections in area 41005 10 15 20 25 3080604020Traffic (Erlang) S y s t e m e f f i c i e n c y (%)15 connections in area 420 connections in area 425 connections in area 430 connections in area 4(a) Legacy readahead(a) 传统预读(b) Demand readahead(b) 按需预读0.45 10 15 20 25 300.30.20.10Traffic (Erlang)B l o c k p r o b a b i l i t yGame admission control algorithm (p <0.1)Game admission control algorithm (p <0.2)Static admission control algorithm5 10 15 20 25 30Traffic (Erlang)1009080706050403020S y s t e m e f f i c i e n c y (%)Game admission control algorithm (p <0.1)Game admission control algorithm (p <0.2)Static admission control algorithm (a) Block probability contrast(a) 阻塞率对比分析(b) System efficiency contrast (b) 系统效率对比分析李明欣等:异构无线网络中基于非合作博弈论的资源分配和接入控制20475 相关工作文献[1]中主要研究了异构无线接入技术,比如蜂窝网络、无线局域网和移动自组织网络的整合问题,并描述了整合不同无线技术的问题.文献[7]中说明了下一代移动系统在当前部署和不断发展的2G/3G基础设施上无缝整合,实现4G接入技术是很重要的,并重点讨论了WiMax与3GPP如何实现无缝整合.文献[8]中对WiMax,UMTS和WLAN整合的异构网络构建模型,并基于此模型提出一种基于受限马尔可夫链的垂直切换算法.这些文献主要是研究异构无线网络中的整合问题和切换问题等,但并未考虑带宽分配和预留连接问题.文献[9]中采用不同的无线资源管理对WiMax网络下行链接的性能进行了研究,尤其是对于QoS控制的调度和流媒体应用的多连接实现.文献[10]中讨论了如何在多无线接入网络中进行分布无线资源管理,并将其分为3类:网络集中、网络分布和终端异构无线网络的资源管理;而且在B3G的无线接入网络架构下建模并分析了相关问题.文献[11]中提出了一种在终端侧建立优先级列表的无线资源管理算法.它是一种用户喜好、终端能力、网络负荷和终端位置与速度的折中.文献[12]中提出了一种非合作博弈论的方法,以优化WLAN中随机信道的接入.在文献[13]中,CDMA系统的接入和速率控制被表达为非合作博弈.文献[14,15]中用博弈论解决CDMA系统中的效率和公平性资源分配、能耗控制等问题.文献[16]中基于博弈论,对在多服务的CDMA网络中不同呼叫类型的接入控制进行了研究.文献[17]中基于博弈论提出了一种支持WiMax轮流检测的带宽分配和接入控制方法.在文献[18]中,无线自组织节点间的数据包转发策略被构建为博弈关系,并对其纳什均衡点研究.文献[4]中提出了一种能够反映供求关系的基于竞价的网络资源定价机制,并设计了端系统的效用函数,研究了资源分配中的纳什均衡点,但它主要考虑的是Internet网络.这些文献均用到了博弈理论,但主要用于集中解决单一网络中的资源管理问题.在文献[19]中,在整合的WLAN和蜂窝网络的环境下提出了一种分层的无线资源管理机制.文献[20]中提出了一种基于合作博弈的带宽分配框架,用于4G异构无线网络,但其假设前提是参与者之间是充分合作的,这与现实中参与者都是理性的且以自己利益最大为原则的情况相违背,不能保证资源分配的公平性.文献[6]中提出了一种基于非合作博弈的无线资源管理框架,但它只探讨了接入异构网络的一个特殊情况,没有讨论针对网络的普遍性及系统的效率问题.文献[21]中提出了一种呼叫接入控制算法,考虑了阻塞率和基于等级服务的机制.它主要通过基于等级服务函数得出最小值来确定分配的信道数,但是权重调整有一定的随意性.文献[22]中提出了一种公平的呼叫接入控制算法.它基于自适应马尔可夫模型,能够适用于不同的业务流,但是它研究的前提是网络容量固定.基于对以上文献的分析,本文提出了一种基于非合作博弈的无线资源分配方法.它建立的模型具有普遍性,能够兼顾公平性和效率.在呼叫接入控制方面,考虑了无线信道数的分配和通信的阻塞率,提出了一种可调整网络容量的算法.它用于解决网络中局部业务量突增而使阻塞率上升的问题,能够使阻塞率低于通信过程中可容忍的水平.6 结束语本文对异构无线网络(包括WiMax,UMTS和WLAN)下的无线资源管理进行了研究,基于非合作博弈论提出并证明了不同服务区域的带宽、连接数量分配机制及接入控制算法.这种分配机制考虑了各种无线资源之间的竞争博弈,对每个服务区域分配一定数量的连接且能够满足带宽分配的公平性.本文提出的接入控制算法不仅考虑了接入连接的带宽是否满足,而且考虑了其所在服务区域的阻塞率情况.如果当某服务区业务量增大时,其阻塞率也增大,则通过基于非合作博弈的分配机制对该区域的分配的连接数进行调整,从而保证通信的可靠性,将业务量保持在一定水平.验证分析表明,基于非合作博弈的带宽和连接分配机制是公平的,相应的接入控制算法可以动态地调整,从而保证系统通信的有效性并兼顾效率.。
基于Stackelberg博弈的无线网络资源分配算法作者：李淑贤唐良瑞来源：《电子技术与软件工程》2018年第22期摘要网络接入选择是异构网络资源管理中的一个重要问题。
本文考虑用户与用户之间的关系、网络与网络之间的关系及用户与网络之间的关系，提出一种基于S tackelberg博弈的无线网络资源分配算法。
首先，针对用户和网络，分别为其建立了效用函数，建立了Stackelberg 博弈模型;对模型进行了仿真，取得了参与者的最优策略和子博弈完美纳什均衡。
【关键词】网络接入选择无线网络资源管理Stackelberg博弈1 系统模型1.1 用户效用函数为了描述用户的收益情况，构造用户效用函数2 仿真结果及分析2.1 仿真场景在一个WiMAX和WLAN重叠覆盖区域，两种网络分别隶属于两个网络且相互独立。
其中，WiMAX的带宽是50Mpbs，WLAN的带宽是IIMbps，其业务处理速率分别为μ1 =3，μ2=2。
在重叠区域内有10个用户等待接入。
初始时，所有用户的带宽为0，两个网络的初始价格均为0.1。
2.2 仿真结果及分析图1显示了网络价格最优曲线的变化，两条曲线交点处的价格，即是网络的子博弈完美納什均衡解，此时，网络2的定价是0.9649，网络1的定价是1.3783。
3 结论本文的异构无线网络资源管理方案，同时考虑了网络和用户的利益，利用Stackelberg博弈来分析用户好运营商彼此之间的交互关系，整个异构网络无线网络系统达到了子博弈完美纳什均衡。
参考文献[1]孙荣恒，排队论基础[M].科学出版社.2002.[2]凌毓涛，异构无线网络中联合无线资源管理技术研究[D].武汉大学，2012.。
基于博弈论的无线自组网动态接入激励机制随着无线自组网技术的发展，如何提高网络性能和可靠性成为了研究的热点之一。
在无线自组网中，节点数量众多、网络拓扑结构不稳定、通信质量受到干扰等问题是普遍存在的。
为了解决这些问题，并提高网络的吞吐率和延迟性能，基于博弈论的无线自组网动态接入激励机制应运而生。
基于博弈论的无线自组网动态接入激励机制是一种动态调整节点接入概率的机制。
该机制的核心思想是，在无线自组网通信时，节点之间存在着一定的竞争关系，通过适当的激励机制，可以促使节点主动加入网络，从而提高网络的性能。
在该机制中，每个节点被分配一个概率值，用于决定是否主动接入网络。
节点之间的竞争关系可以用博弈论中的纳什均衡来描述。
假设所有节点都希望在网络通信中获得更高的利益，此时节点可以主动选择加入网络，但是如果大多数节点都主动加入网络，网络的拓扑结构会变得非常复杂，并且通信质量也会下降。
因此，为了避免这种情况的发生，需要一种有效的机制来平衡节点之间的竞争。
基于博弈论的无线自组网动态接入激励机制可以通过适当调整节点的接入概率来平衡节点之间的竞争。
一般来说，如果节点太少，网络的通信质量会下降，因此需要适当提高节点的接入概率。
反之，则需要适当降低节点的接入概率，以避免网络拓扑结构过于复杂。
除此之外，基于博弈论的无线自组网动态接入激励机制还可以利用奖励机制来鼓励节点加入网络。
例如，可以设置一定的奖励机制，包括提高节电水平、提供更好的服务等。
这些奖励可以促使节点自发地加入网络，并进一步提高无线自组网的性能和可靠性。
总之，基于博弈论的无线自组网动态接入激励机制作为一种新兴的机制，在优化无线自组网性能方面发挥着极为重要的作用。
通过对节点的接入概率和奖励机制的调整，可以平衡节点之间的竞争，并进一步提高无线自组网的性能和可靠性。
基于博弈论的无线资源分配研究的开题报告一、研究背景与意义随着无线网络的不断发展，如何进行有效的无线资源分配，以提高系统性能和用户体验，成为了无线通信领域的研究热点之一。
然而，由于无线网络资源的共享和竞争特性，如何进行公平、高效的资源分配始终是该领域需要解决的难题之一。
博弈论作为一种应用广泛的数学工具，能够描述和解决社会、经济和工程领域中的决策问题。
将博弈论应用于无线资源分配领域，可建立博弈模型，进而研究无线网络中节点之间的竞争、合作及均衡问题，提高网络资源的利用率、公平性和用户体验。
因此，本课题拟以博弈论为基础，探究无线网络资源分配的优化策略及均衡原理，为无线通信领域的资源优化与管理提供指导。
二、研究内容与思路本课题拟通过以下研究内容和思路，探究基于博弈论的无线资源分配问题：1. 分析当前无线资源分配的现状和存在的问题，阐述博弈论在无线资源分配中的基本理论和方法。
2. 建立基于博弈论的无线资源分配模型，探究节点之间的竞争关系、各自的收益函数和策略集合，并分析其均衡点及收益分配原则。
3. 针对不同的无线网络资源分配问题，提出相应的优化策略，如能量管理、频谱分配等，优化博弈模型中的节点策略集合和收益函数，以提高网络的性能和用户体验。
4. 验证所提出策略的有效性，并通过仿真实验探究不同策略及参数对系统的影响和优化效果。
5. 总结并展望未来无线资源分配的研究方向和趋势，为相关领域研究提供参考。
三、研究计划与进度本课题研究计划安排如下：第一年：1. 查阅相关文献，阅读相关博弈论理论和方法，掌握基本的无线资源分配模型和算法。
2. 建立基于博弈论的无线资源分配模型，设计节点收益函数和策略集合，分析其均衡原理。
3. 提出优化策略，如能量管理、频谱分配等，考虑不同策略对系统性能的影响。
第二年：1. 确定系统参数，编写仿真程序，对所提出策略进行仿真实验。
2. 对仿真实验结果进行分析，探究不同策略和参数对系统性能和用户体验的影响和优化效果。
基于博弈论来探析无线网络的接入与分配
摘要本文基于博弈论展开了对无线网络的选择的认识的探讨，对于无线网络的博弈模型的构建过程进行了分析，从中认识到在进行无线网络的接入与分配当中进行博弈分析的过程。
关键词博弈论；无线；网络；接入；分配
无线网络是一种分布较广，独立性较强的网络体系，它主要是通过节点之间的相互协作来共同完成的一种接入方式。
在用有线网络来进行连接时，受自然环境灾害的影响较大，而无线网络的接入与基础设施的建设并不存在着过分的依赖，它的接入并无需事先进行管道的铺设，在遇到自然灾害的时无线接入网络还能作为临时应急的系统，快速的提供所需的基本服务。
无线网络的接入主要受节点间的相互协作来共同完成，但在传输与实施的过程当中，存在着某些节点给无线网络带来了巨大的资源的巨大浪费，若要很好的促使节点能够满足无线网络环境条件下的路由协议设计，经济学当中的博弈论被应用到了该体系的路由机制设计当中。
博弈论在无线网络当中的应用，解决了很多网络协议设计当中存在的问题，在我们对无线网络资源的管理当中，博弈论提供了坚定的数学基础，并且给出了较为合理的解释。
1博弈论应用于网络选择的认识
博弈论主要有两个部门的内容，一种是合作博弈论，而另一种是非合作博弈论，在这其中同时还涉及到了一个重要的内容——纳什谈判问题的应用，它有效的解决了移动节点间实现更加公平有效的资源分配。
认知无线网络通常是以接入系统为基础的，根据网络的节点数与及QoS需求进行分配，要求应不断完善频谱分配的合理性，提高空闲频谱的利用效率。
在认知无线网络的接入当中应首先对其灵活性进行保证，当某段空闲频谱被认知用户占用的整个过程当中，主要用的使用情况通对认知用户在该频段进入与退出产生较大的影响，要求频谱信息必须进行及时准确的更新，促进频谱分配的时新性，使认知无线网络能够进行好的退避与转换，以适应用户对网络要求的不断提高。
另外还应当进一步提高系统的性能，以认知系统对性能需求的多样性为根本出发点，不断降低系统干扰，提高其吞吐量，在进行算法的设计时，应不断降低和消除系统的过度开销。
2博弈论在无线网络的接入与分配当中所体现的特点
随着互联网络技术的不断更新与膨胀，以往的有线网络接入早已不能满足人们正常生产生活的需要，一种基于博弈论的更加具有时新性的无线网络接入技术得到了发展与广泛的应用，网络通信的技术得到了优化，节点的选择也越来越广泛化，将博弈论应用于无线网络的接入与分配的特点也越来越突出。
2.1能够满足更高的服务质量要求
在传统进行Internet的设计之时，其服务质量仅仅只是“尽可能”的传输，QoS 并得不到较好的保证。
伴随着网络业务量的不断激增，更多的网络设备设施与及网络实时应用有了较大的发展。
基于博弈论来探析无线网络的接入，通过对接入服务质量性价比的优化，可以实现更好的节点选择，从而更加满足用户对网络选择的要求。
2.2促进网方式的便捷性与高效性
基于博弈论来研究无线网络的接入与分配允许计算机本身来进行地址的更改，无需再进行人工的选择，只需通过无线接入技术即可实现较为高效便捷的数据传输功能，通常比较常见的是红外技术与及微波扩频技术这两类。
2.3间接的推动了移动通讯事业的发展
无线网络接入技术的发展，势必将进一步推动移动通信的发展，成为我们日常生产生活当中一个不可或缺的重要成分。
无线网络为用户提供了具有较高移动性能的IP数据服务，能够实现对地域限制较小的上网功能。
3无线网络进行博弈分析的模型构建
无线网络进行博弈的主要模型对于单个主要用户或者多个次要用户来说都是具有适用性的，在这些次用户之间进行博弈，将他们的结果收益性最大化，而在这整个过程当中，每个此用户的收益与主用户请求频谱的带宽与效率存在着较大的影响。
在无线网络进行博弈分析当中，信道质量的提高将会促使次用户的带宽请求多量化，促使整个系统得到更加广泛的收益。
3.1电频谱的分配分析
在无线网络的模型改进当中，对认知无线网络中存在着主次用户，次用户通过网络当中的主用户来租借所需的频谱与及带宽，来进一步整合他们的频谱资源。
也就是说，主用户将成为一个整体或者主系统，将整个认知无线网络看做一个由主系统与多个次用户组合而成的系统。
频谱所占时长的计算：通常以以往的历史资料作为其依据，采用人工智能算法来进行频谱的时长计算。
在这个过程当中首先应对授权用户的利用率进行预测，解决CR用户duty cycle的调整问题，将频谱的可用性与及其稳定性得以进一步提高。
3.2博弈论的应用
在通过对无线网络的频谱分配探究之后，还应对算法的稳定性作分析，了解其稳定状态的存在与否，所表现出来的是什么样的形态，及其所受到的约束条件
等，进行博弈分析。
1）在无线网络当中通常是不存在中央节点的，这一点尤其在无线自组织的网络当中尤为明显，使得无线网络难以实现监控的集中化管理，从而成为目前基于博弈论机制的最大挑战。
如何更好的运行分布式系统来完善非合作网络的高效设计，是目前无线网的设计中博弈论发展中所面临的基层性问题，也将有效的解决博弈论付费机制的实现
问题。
2）由于无线介质的固定性较弱，通常节点的活性系数与移动性都较强，导致在进行信息传输当中的极差的可靠性。
因此，在博弈论探析无线网的接入与分配的过程当中，急需考虑信息的不可靠性，进行重点解决与分析，从而通过有效的设计机制来提高博弈模型的收敛性。
4结束语
经过上面的探讨，我们对目前无线网络的接入与分配当中利用到博弈论进行了浅层次的认识，通过无线网络进行博弈的主要模型构建的探讨与分析，进一步认识到了目前我国科学技术仍然存在着多方面的限定性因素，认知无线网络的发展仍然处于一个较为缓慢的发展阶段当中，在这样一个理论向实践的过度阶段，需要我们更加深入的去探索和研究，解决目前无线频谱分配算法中仍存在的较不成熟的一面，不断改进无线网络的接入与分配的效用。
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