一种无线单频谱安全拍卖算法

由于电子拍卖自身的高效性和公正性,因此基于无线频谱分配的拍卖机制应运而生,且满足了人们日益增长的无线通信服务需求。而安全的频谱拍卖算法是保证无线频谱拍卖机制安全运行的重要保障。通过分析无线频谱分配的算法特点和其所确保的安全需求,提出了一种无线单频谱安全拍卖算法。该算法结合无线频谱分配的拍卖特点与密码学机制来确保拍卖过程中信息的安全,并正确选出拍卖赢家,以及计算出赢家所需要支付的频谱拍卖价格。分析证明了算法具有较高的安全性。     

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。     

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图着色的动态频谱分配

动态频谱分配是解决认知无线电网络中频谱资源利用率低下的有效手段.针对现有频谱分配中认知用户"饿死"这一难点问题,以最大化系统接入率为目标,提出一种基于图着色的动态频谱分配算法.构造了基于图着色模型的效能函数,通过动态更新可用矩阵完成有效的频谱分配.一系列仿真实验表明,所提算法获得了较高的系统接入率,兼顾了系统的吞吐量和公平性,具有比现有算法更优的性能.     

改进的认知无线电系统中频谱共享博弈算法

为提高博弈策略的合理性和有效性,提出了一种分布式的频谱共享博弈算法.考虑主用户的二次边际成本函数,得到满足稀有频谱资源分配属性的价格函数;设计了节省信道开销的动态次用户信任度机制,对干扰主用户通信的次用户进行惩罚,从而优化频谱共享环境;引入主用户价格反馈机制,实现算法分层,保证主用户和次用户获得最大的效用,并提高频谱的利用率.仿真分析也表明了所提出的博弈算法能使频谱分配更加合理和有效.      

基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配

针对频谱分配过程中会出现用户间的干扰问题,提出了一种基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配算法.该算法的基本思想是将认知用户间频谱的竞争转化为以信道选择为策略空间的博弈模型,通过调整发射功率和利用改进后的效用函数来选择最优的分配策略.实验结果表明:该算法在实现频谱动态分配的同时减小了对授权用户的干扰,提高了系统总吞吐量.     

基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配

现有动态频谱分配方法主要着眼于频谱分配的无冲突性、以及频谱利用率最大化等方面,没有充分考虑动态频谱的统计信息、用户不同业务需要不同带宽以及实时性-非实时需要等问题。为此,提出一种基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配,并将一般独占分配方法与频谱池共享方法进行比较。仿真结果表明,在集中控制的情况下,频谱池共享能保证较好的分配公平性、频谱切换性和提供较高的系统吞吐性。     

认知无线电中基于极大独立集的频谱分配算法

针对认知无线电系统的特点和要求,建立图论着色扩展模型,提出一种基于极大独立集的频谱分配算法.在不考虑频谱效益差异性的情况下,该算法能够有效兼顾频谱分配的利用率和公平性,并能够减小分配的收敛时间,更加适合认知无线电动态频谱分配的实际要求.对于算法的频谱利用率和公平性能,该算法与列表着色贪婪算法和列表着色公平算法进行比较,仿真结果分析验证了该算法的性能.     

Bid Strategies of Primary Users in Double Spectrum Auctions

Extensive research in recent years has shown that dynamic spectrum sharing is a promising approach to address the artificial spectrum scarcity problem by improving spectrum utilization.This new communication paradigm,however,requires a well-designed spectrum allocation mechanism.This paper designs a double spectrum auction framework that allows unlicensed secondary users to obtain selected idle spectra assigned to licensed primary users.This is a win-win game because primary users can earn extra revenue and secondary users can obtain spectra they desperately need.The competition among primary users in the auction framework is studied combining game theory with a double spectrum auction in a non-cooperative game with the Nash Equilibrium (NE) as the best solution.Primary users use the prices obtained from the NE as their bid strategies to participate in the auction.In this auction sellers and buyers bid privately and confidentially,which means that the secondary users do not actually know the price and the spectrum size offered by the primary users,then a new net utility function was developed for the primary users with an iterative algorithm to find the Nash equilibrium point.Simulations demonstrate that this design effectively improves spectrum utilization.     

需求价格弹性应用中的一个约束条件

需求价格弹性在经济理论的定理分析中具有广泛的应用性。商品价格的变化对总收益的影响取决于该商品需求价格弹性的大小，即对需求富有弹性的商品涨价会减少总收益，降价会增加总收益；而对需求缺乏弹性的商品，涨价会增加总收益，降价会减少总收益。但需求价格弹性与总收益的这种关系有一定条件约束，不满足这个约束条件，需求价格弹性与总收益之间就不具有如上关系。文中主要给出这个约束条件。     

投标商资金约束下网上单物品最优拍卖设计

针对传统拍卖机制设计所涉及的决策变量较少的弊端,结合网上拍卖的新特点,引入拍卖商的保留价、拍卖时间和投标者到达过程等决策变量,以投标者利润最大化为目标建立相关模型,在考虑投标商资金约束情况下,对单物品在线最优拍卖进行了设计.     

基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配

为解决共享车位管理中的车位分配与定价问题,本文考虑价格变化对于用户不同停车时长选择的影响,分析在不同停车收费标准下用户停车时长选择的概率,并采用多项式拟合得到精细化的共享停车需求价格弹性函数。进而,为实现停车场价格的动态调整与车位分配,以平台收益最大与用户步行距离最小为目标,构建基于弹性需求和动态定价的泊位分配非线性混合整数规划模型,并设计了遗传算法。最后,本文设计了包含3个停车场共1000个泊位、共享平台运营时长为3h的算例,对模型及算法加以验证,通过对比分析,基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配方案相比于静态定价,实现平台收益增加19%且满足了大部分停车需求,说明动态定价下共享泊位分配模型及算法的有效性,为共享平台的车位管理提供了新思路。     

一种新的基于DCRS的LEO信道分配策略

为提高LEO(low earth orbit)卫星通信系统中系统的信道利用率,在小区用户分布不均匀的前提下,基于动态分配预留保护信道DCRS(dynamic channel reservation scheme)的方法,提出了一种适合于LEO卫星通信系统的信道分配策略.该策略能根据系统中切换呼叫和新呼叫的比例,动态地分配预留的保护信道.仿真结果表明,与传统的固定分配预留保护信道FCRS(fixed channel reservation scheme)的策略相比,在保证一定切换呼叫阻塞概率的情况下,该策略能有效地降低新呼叫阻塞概率,提高信道利用率和系统的QoS(quality of service).     

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。     

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%。     

车辆分时租赁模式高峰时段用户预约分配模型

租车高峰时段难以合理为用户分配车辆是分时租赁运营商面临的主要问题.针对车辆分时租赁模式下的用户预约分配问题,在对主要影响因素进行分析的基础上,提出了以运营商收益最大化为目标的用户预约分配优化模型,并设计遗传算法对模型进行求解.基于对仿真场景的假设将模型与算法应用于仿真算例中,算例结果表明:遗传算法适用于求解所提出的优化模型,通过对模型求解可以得到租车高峰时段运营商最大收益及相应的最优用户预约分配方案,并且通过比较分析得出模型所得收益优于传统预约分配方法,验证了模型和算法的可行性与实用性.