在混合接入式femtocell网络中,为了激励家庭小区基站接纳位于死区的宏用户,提出了基于Stackelberg博弈和弹性理论的资源分配方法。首先建立Stackelberg博弈模型,宏基站(macro base station,MBS)作为主导者(leader),家庭小区基站(femto b...在混合接入式femtocell网络中,为了激励家庭小区基站接纳位于死区的宏用户,提出了基于Stackelberg博弈和弹性理论的资源分配方法。首先建立Stackelberg博弈模型,宏基站(macro base station,MBS)作为主导者(leader),家庭小区基站(femto base station,FBS)作为跟随者(follower),MBS支付给FBS效用,而FBS通过获利来补偿因为接纳宏用户(macro user equipment,MUE)而损失的速率;然后引入弹性理论确立MBS和FBS的效用函数,构建凸优化问题,并求解出价格和速率的均衡解,参与人都能实现效用最大化;最后通过数值分析,验证了均衡解的存在,比较分析了在发射功率不同的情况下FBS和MBS的效用。结果表明,迭代20次左右即可找到均衡解,弹性因子参数为0.7时,FBS和MBS的收益最佳。通过理论研究和数值分析验证了策略有效性。展开更多
文摘在混合接入式femtocell网络中,为了激励家庭小区基站接纳位于死区的宏用户,提出了基于Stackelberg博弈和弹性理论的资源分配方法。首先建立Stackelberg博弈模型,宏基站(macro base station,MBS)作为主导者(leader),家庭小区基站(femto base station,FBS)作为跟随者(follower),MBS支付给FBS效用,而FBS通过获利来补偿因为接纳宏用户(macro user equipment,MUE)而损失的速率;然后引入弹性理论确立MBS和FBS的效用函数,构建凸优化问题,并求解出价格和速率的均衡解,参与人都能实现效用最大化;最后通过数值分析,验证了均衡解的存在,比较分析了在发射功率不同的情况下FBS和MBS的效用。结果表明,迭代20次左右即可找到均衡解,弹性因子参数为0.7时,FBS和MBS的收益最佳。通过理论研究和数值分析验证了策略有效性。
