协作认知无线电网络资源双拍卖算法研究

为提高无线频谱资源利用率,针对认知无线电网络次用户具体资源需求,提出了一个基于VickreyClarke-Groves(VCG)拍卖机制的两层双拍卖频谱资源分配算法TACC,在实现频谱高效分配的同时,保证了主、次用户以及中继节点的效益.首先给出主用户、中继节点以及次用户的效用函数;然后对主用户的频谱资源进行分配;TACC拍卖算法在第一层实现中继节点和次用户的虚拟拍卖,并在第二层拍卖实现中继节点竞争主用户的频谱资源,最后综合两层拍卖结果将主用户频谱通过中继节点分配给次用户.数值实验结果表明:主用户和中继节点的效益得到了保证,TACC算法在主用户效益上比随机算法平均提高3倍;当次用户数量少于80时,系统运行时间低于25s,随着主用户数量增加,算法运行时间呈指数型增长.     

认知无线电网络中基于需求拍卖竞价的频谱分配算法

在认知无线电网络中,为了实现对频谱资源更加高效合理的分配,对原有基于拍卖模型的分配算法进行改进。引入供求理论加入需求因子和补贴函数,提出了一种基于需求拍卖竞价的认知无线电频谱分配算法。根据拍卖模型及动态频谱分配的特点,使用基于需求的系统总体效用最优的分配准则。在估价时考虑到了认知用户对频谱需求情况的不同,优先分配需求急迫的认知用户并对无线环境较差的用户进行竞价补贴以确保相对公平。通过仿真验证结果表明,本算法较之前提出算法在系统效用方面基本相当,公平性得到了明显提高,复杂度也得到了降低,提升了系统的整体效能。     

基于Paillier同态的异质频谱安全拍卖算法

现代通信技术的飞速发展以及无线电频谱本身的稀缺性为频谱分配带来了新的挑战,电子拍卖以其自身高效公正的特性成为了频谱重新分配的新机遇,无线频谱拍卖机制应运而生,然而拍卖过程中的安全问题在很大程度上妨碍了频谱拍卖的实际应用。基于此情况,提出一种安全、有效、实用的异质频谱安全拍卖算法,将Paillier同态加密算法与异质频谱拍卖机制相结合,使得算法可以得出正确获胜投标人及其支付价格,同时拍卖过程中各投标人的出价和隐私信息可以得到严密保护。分析证明了算法的正确性和安全性。     

认知网络中基于快速多赢家多频段拍卖的动态频谱分配

针对传统拍卖方法在动态频谱分配中的低效问题,本文提出了一种基于FADM(fast auction with multiple bands and multiple winners)算法的动态频谱分配方法.FADM算法将传统的多物品拍卖问题转化为整数型0/1背包问题,从而可用动态规划寻求最佳的出清向量;新算法采用了保留价格和差异定价抑制共谋,且根据供求关系动态调整保留价格和竞标价格,兼顾了频谱分配的经济效益和社会效益.性能分析和计算机仿真结果表明,FADM算法可以使频谱有效利用率逼近实际需求率,同时尽可能提高分配收益.     

差分隐私在双向异质频谱拍卖方案中的研究

基于双向异质频谱拍卖模型设计了具有隐私保护的频谱拍卖方案DPDA,在双向异质的频谱拍卖模型中,为了提高频谱拍卖的高效性和收益最大化,通常假设拍卖者是可信的,在此基础上的提交的所有买卖双方信息都将以明文状态提交给拍卖者,这将极大地增加了拍卖过程中个人隐私泄露的风险.DPDA方案有机结合了差分隐私机制和Diffie-Hellman算法使得该方案在原有模型的基础上达到了保护用户个人隐私的目的,并做了安全分析,证明了该方案的安全性,通过仿真实验结果表明该方案具有较好的频谱收益和隐私安全性.     

基于效用理论的多标拍卖信道分配算法

针对传统多标拍卖信道分配机制无法确保认知用户获得频谱资源公平性的问题,结合微观经济学中的效用理论提出了一种新的标价算法。该算法基于用户自身带宽需求和等待时间等因素对信道效用的影响,以信道效用为基准对信道进行等效标价处理,确保在系统效益最大的同时可获得频谱资源认知用户数量容纳性的最大化。对采用该算法与采用传统算法的系统中用户等待时间、需求满足情况及系统总体效益等关键技术性能在频谱资源充足与频谱资源匮乏两种情况下进行了仿真对比分析,结果显示该算法不仅能够在频谱资源充足时获得较好的系统效益,在频谱资源匮乏时能够在保证系统效益的同时大大提高了弱势用户获得频谱资源的概率,提高系统的公平性。     

基于步进拍卖的认知无线网络动态频谱分配

动态频谱分配是认知无线电网络的关键技术之一,主要关心频谱拥有者如何将其空闲频谱动态地分配给二级用户.提出了一种基于拍卖理论的动态频谱分配模型--多卖家步进拍卖模型,其中频谱拥有者作为拍卖人,二级用户作为竞买人,其基本过程为:每个拍卖人从底价逐步抬高自己的频谱价格,每个竞买人决定是否购买频谱以及购买哪个拍卖人的频谱.所提方法的特点是:①分布式执行,复杂度很低;②频谱拥有者之间不需要信息交互,二级用户之间也不需要信息交互,节省信令开销;③最终的频谱分配结果近似于全局最优.     

基于改进捆绑拍卖多机器人任务分配研究

为了解决多机器人在搜索过程中多任务分配和多机器人利用率问题,提出了一种带有即时拍卖的K-means聚类捆绑式拍卖算法。首先通过K-means聚类算法解决多机器人系统中的多任务捆绑问题,再运用捆绑式拍卖机制把聚类分配给相应的机器人。考虑各聚类内的任务完成情况和各机器人利用情况,相应机器人判断是否产生即时拍卖。仿真证明,该方法在多机器人搜索过程中节省资源且各机器人利用均衡。     

基于自适应拍卖和迁移机制的云计算资源调度算法

为了解决以往云计算环境下资源调度中的不合理问题,提出一种基于自适应拍卖和迁移机制的云计算资源调度算法.该算法综合网络带宽和拍卖机制的特点,首先对竞拍时限内的申请用户进行排序,筛选出符合用户服务质量和云服务商最低成本的资源调度方案;接着,对热点资源需求进行迁移,实现资源的合理应用.仿真实验表明该算法能够在满足用户资源需求、降低云服务商运营成本的基础上实现云环境下资源的自适应合理配置.     

多无人机分布式协同动态目标分配方法

在以"网络为中心"的作战模式下,以电子干扰无人机和UCAV编队协同作战为研究对象。针对多无人机协同作战的动态目标分配问题,建立基于导弹攻击区分析的威胁估计模型,综合考虑电子干扰效果建立目标分配模型,提出一种基于分布式拍卖机制的目标分配算法。针对不同的作战想定进行仿真计算,结果表明:算法能在规定的时间约束内给出接近理想化效果的目标分配方案,且所提算法与现有几种算法相比在可靠性、实时性上都有明显提高。     

认知无线电网络信道分配联合策略算法

在认知无线电网络中,次级用户在保证主用户通信服务质量不受影响的前提下,可以伺机复用主用户的空闲信道进行通信,以满足次级用户自身的通信需求,充分利用系统内的信道资源,并有效提升系统的合速率。考虑接收终端干扰的影响,提出一种基于underlay机制下的全干扰系统模型,并基于该模型提出一种联合策略的信道分配算法。联合策略算法采用加入了定向变异因子的改良遗传算法为多个次级用户分配信道,之后使用拍卖算法对信道内所有的次级用户进行功率分配或者信干噪比控制。仿真实验表明,提出的联合策略算法能够明显地提升系统合速率,保证次级用户间的公平性,并且以较快的速度收敛至纳什均衡,能够有效进行信道资源优化分配。     

具有优化和安全特征的基于模式码比较的WSN数据融合协议

数据融合及其安全性是无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)实现高效、安全通信的关键.提出了一种具有优化和安全特征的模式码比较无线传感器网络数据融合协议,在该协议中,基于非物理意义的模式码保证了数据的机密性,传感节点利用模式比较算法实现数据融合,结合一种优化的发送节点选择机制,在进行数据...     

认知MIMO无线网络中的多买家动态频谱接入技术

研究了认知MIMO无线网络中基于博弈论的动态频谱接入技术,以使得具有不同风险偏好的次级用户(买家)可以动态地选择竞标策略,同时主用户也可以根据系统情况,自适应地调整拍卖机制。基于非合作博弈设计了一个有限离散博弈模型,该博弈至少有一个混合策略的纳什均衡。基于自动学习机的概念,设计了一个有限反馈的分布式随机学习算法。仿真结果表明,所设计的算法具有良好的性能,与传统的固定竞拍机制和随机的选择竞价策略相比,该算法能够帮助主用户获得更高的利润,且让次级用户根据自身的风险偏好,选择一个合理的竞拍策略。     

考虑供应商成本结构的电子逆向拍卖机制设计

通过电子逆向拍卖进行采购是企业和政府降低采购成本的重要手段，然而，不同类型的供应商往往具有不同的成本结构，这制约着电子逆向拍卖机制的成功实施.考虑两类成本结构的供应商，即分销商与生产商，研究了电子逆向拍卖机制设计问题.设计了供应商为提高收益采用的投标策略与采购方为降低成本采用的分配策略，即基本机制，结果表明该机制对分销商类型是有效的.针对基本机制无法达到生产商拍卖过程收敛的情况，提出了基于限量策略的改进机制.改进机制能够实现生产商类型供应商拍卖过程的收敛.基于Matlab的数值模拟证明了所设计机制的有效性.     

基于改进的反向Vickrey拍卖的社交云资源分配模型

由于经济学涉及人类社会中持有不同目的个体间的资源分配与定价,提出了一种基于改进的反向Vickrey拍卖的社交云资源分配模型.首先,给出了标的描述和动态的信任计算方法,提出了候选资源提供者选择方法,并将其整合到反向Vickrey拍卖中,使参与拍卖的资源提供者不仅可以是资源消费者的好友,又可以是具有较高信誉的非好友.其次,为了提高资源提供者的资源利用率,将超额预订机制引入到反向Vickrey拍卖中,并提出了资源的分配和定价方法.仿真结果表明该模型可行且有效.     

基于SDN的无线网络节能与干扰联合优化研究

针对无线局域网(wireless local-area network,WLAN)网络中密集部署无线访问接入点(acess point,AP)间存在大量冗余AP以及用户受到AP间干扰的问题,提出了一种节能干扰联合优化下的双边拍卖算法。将节能与干扰联合优化下的资源分配作为社会福利最大化问题,利用拉格朗日乘数法和梯度下降法得到最优解。拍卖双方迭代更新各自的出价直至收敛,得到社会福利最大化。仿真结果表明,节能干扰联合优化算法能有效关闭冗余AP,在用户数较少时能减少75%的能耗,用户数较多时减小能耗达到45%,并且降低用户受到的干扰,保证用户的吞吐量需求。     

考虑用户信用度的共享停车双向拍卖机制及泊位分配模型

共享停车作为时下全新的一种停车模式，为缓解现有停车供需不平衡、时空分布不均的问题提供了新方向和新思路。共享泊位是由分布在不同区域、位置的闲置车位集合而成的，因其动态性和时效性而具备不确定性。在泊位分配过程中，已分配的车位时常因用户失信、违约而交易失败，无法发挥泊位的最大价值，造成泊位闲置和浪费。为提高泊位利用率，本文提出了一种考虑用户信用度的泊位分配模型。首先，结合现有信用评价模型，构建了考虑用户信用度的分配模型。然后，以价格和时间为约束，根据双向拍卖模型建立共享泊位参与者（拥有者、用户、平台）的出价机制，确定最终交易价格。进而，计算出用户总的效用值，求得基于效用值的最佳分配序列，并根据该序列对提交上来的用户泊位请求进行有序分配。最后，通过软件仿真，将本文所提模型与先到先停、传统拍卖模型进行比较分析。结果表明，所提模型相较于先到先停方案、传统拍卖模型在收益提升率方面分别增加了2.15%和32.07%；在平均泊位利用率方面分别增加了0.93%和29.99%。