一种基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107864512A(43)申请公布日2018.03.30(21)申请号201711058713.3(22)申请日2017.11.01(71)申请人南京邮电大学地址210003江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号(72)发明人彭传波黄学军(74)专利代理机构南京知识律师事务所32207代理人李吉宽(51)Int.Cl.H04W72/04(2009.01)H04W72/08(2009.01)H04W52/24(2009.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法(57)摘要本发明公开了一种基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法。通过使用斯塔克尔伯格博弈的方法，首先在集中决策模式下，求出带宽分配的最优解，然后在分散决策模式下，考虑纳什均衡条件下，设计基于斯塔克尔伯格博弈的蜂窝异构网络动态资源分配方案，研究蜂窝异构网络的最大收益，求出带宽分配帕累托最优，最后计算宏基站的系统干扰，并比较集中模式和分散模式下的网络的收益以及干扰情况。本发明通过博弈分析方法证明资源供应商之间存在帕累托最优容量均衡，同时基于帕累托最优容量均衡，得出了资源供应商的最佳定价策略，最终使得网络系统中的能效、谱效得以充分利用。微基站通过这种分配最大化的满足用户在回传阶段的流量需求。CN107864512ACN107864512A权利要求书1/2页1.一种基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，通过集中式算法，求出一种最优资源分配，得到宏基站和能源供应商的最优均衡存储因子zc，带宽和发射功率的最优单位价格总和Uc；第二步，在分布式算法下，建立带宽和发射功率关于单位价格的关系函数；第三步，考虑纳什均衡条件，建立宏基站和能源供应商的效用函数，求出带宽和发射功率的最优均衡单位价格ui(z)；第四步，采用逆向归纳法，证明集中式算法求得的zc就是分布式算法在纳什均衡条件下的帕累托最优解；第五步，根据最优存储因子zc和最优单位价格ui(z)求得微基站的最优收益。2.根据权利要求1所述的基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法，其特征在于所述集中式算法包含以下步骤：第一步，在均衡条件下，系统遵循相同的事件序列，所以宏基站和能源供应商提供的单位带宽和发射功率的数量相同(q＝q1＝q2)，即存储因子相同(z＝z1＝z2)；第二步，考虑需求函数为关于单位价格总和U的随机分布，即D(U)＝y(U)ε，ε是一个随机因子，C为宏基站和能源供应商的单位价格总和，cn为微基站的单位固有成本，建立整个异构网络的效用函数Пc(U，q)＝UE[min{q，y(U)ε}]-(C+cn)q；第三步，通过求导得到宏基站和能源供应商的最优均衡存储因子zc，带宽和发射功率的最优单位价格总和Uc；第四步，求出在集中式算法下异构网络最优效用。3.根据权利要求1所述的基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法，其特征在于，计算带宽和发射功率关于单位价格的关系函数为：4.根据权利要求1所述的基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法，其特征在于，宏基站和能源供应商的效用函数为：Πi(ui|U-i，z)＝(1-r)uiy(ui+U-i)E[min{z，ε}]-cizy(ui+U-i)＝y(ui+U-i){(1-r)ui[z-Λ(z)]-ciz}ui为带宽w或发射功率pn的单位价格，k＝2为带宽和发射功率的单位价格总和，考虑实际情况下，由于路径损耗、传输距离的不同，每个微基站的所要支付的回传带宽的单位价格会有一定的波动，定义r(0≤r≤1)为价格因子，由于用户的需求不确定，但是会收到U的影响，定义D(U)为需求函数，且D(U)＝y(U)ε，y(U)是关于U的一个确定的递减函数，ε是一个随机因子，其累积分布函数为F(·)，概率分布函数为f(·)，均值为μ，宏基站和能源供应商存储单位数量的固有成本为ci，单位成本总和为k＝2，而微基站为单个用户提供服务的固有成本为cn。5.根据权利要求1所述的基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法，其特征在于，求出宏基站和能源供应商的最优收益的具体过程为：通过对ui求导，可以得到ui有最大值，即2CN107864512A权利要求书2/2页这种纯策略均衡单位价格ui(z)如果存在，则可以通过求解k个联立方程，所以，如果b＞k，则对于任何给定的储备因子z，宏基站和能源供应商的价格博弈具有唯一的纳什均衡解，即：据此可以计算出资源供应商的总销售价格：6.根据权利要求1所述的基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法，其特征在于，计算宏基站和能源供应商的最优存储因子的逆向归纳法的过程如下：如果d[xh(x)]/dx＝h(x)+xd[h(x)]/dx＞0，则宏基站和能源供应