基于演化博弈的D2D网络终端合作行为研究

发布时间：2017-10-24 23:15

  本文关键词：基于演化博弈的D2D网络终端合作行为研究

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【摘要】：终端直连技术(Device-to-Device, D2D)作为5G中的关键技术和提高频谱利用率以及网络质量的重要手段,得到广泛关注。D2D技术可以提高网络吞吐量,降低基站负荷,减少终端设备发射功率,但它引入的同时也面临着挑战。由于D2D通信会给终端带来额外的资源消耗,除了需要合理的资源分配来降低干扰和提高通信质量之外,如何确保终端用户有足够的动机为邻近节点的D2D直连通信(Cooperation Communication)请求提供服务也是构建一个高质量的D2D网络必须解决的问题。一个高效的D2D网络需要其中的终端用户有较高的合作率,即终端用户愿意牺牲自己的资源为相邻节点提供基于合作的直连通信。D2D网络的特点之一是其终端以及他们之间的联系是高度动态化(Dynamic)的,因此我们也需要用动态的博弈模型对其进行建模。另外,所有D2D终端的持有者都是人,随着社交网络的发展,D2D网络中的终端用户必然会通过社交网络建立不同的社交关系。我们在研究终端用户之间基于合作的D2D直连通信的时候把终端用户之间的社交关系以及网络终端的动态化考虑进去,这就需要我们用异质的博弈模型对其进行建模。本文以D2D网络为研究对象,以提高终端用户合作率为主线,以动态演化博弈为手段,以终端用户之间复杂的社交网络关系和网络的动态化为切入点,以“建模一分析一实验"的过程化为思路,以提高动态D2D网络用户的合作率为目标,通过建立动态的演化博弈模型系统研究D2D网络中用户合作率的问题。本文在建模和研究过程中始终考虑D2D网络的动态性已经终端用户之间的社交网络关系,主要工作如下：由于D2D网络的构建者会采取激励措施来提高整个网络的合作率,我们基于公共物品博弈(Public Good Game),把整个D2D网络的服务质量看作公共物品,建立网络构建者和终端之间的动态演化博弈模型,证明演化均衡状态并为构建者找出最优激励措施。基于囚徒困境(Prisoner's Dilemma Game)建立终端用户之间的动态演化博弈模型并使用模拟实验对最后的演化平衡状态进行分析,得出在动态网络中终端的移动概率等因素对最后网络合作率的影响规律,为构建高合作率的D2D网络提供重要参考。
【关键词】：D2D 社交网络 合作率 动态空间演化博弈
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 研究背景与意义8-10
• 1.2 研究动机与目的10-12
• 1.2.1 研究动机11-12
• 1.2.2 研究目的12
• 1.3 论文主要工作和结构12-15
• 第2章 D2D通信技术简介和研究现状15-19
• 2.1 D2D通信概述15
• 2.2 D2D通信应用场景15-16
• 2.3 基于博弈论的D2D网络研究现状16-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第3章 复杂网络演化博弈概述19-28
• 3.1 博弈的基本概念19
• 3.2 网络上的演化博弈研究19-25
• 3.2.1 经典博弈模型19-21
• 3.2.2 博弈中的网络结构21-24
• 3.2.3 策略更新规则24-25
• 3.3 相关研究现状25-27
• 3.4 本章小结27-28
• 第4章 基于博弈的D2D网络最优激励机制的分析28-37
• 4.1 基于公共物品博弈的演化模型28-32
• 4.1.1 个体行为28
• 4.1.2 网络结构28-29
• 4.1.3 异构型公共物品博弈的两个阶段29-30
• 4.1.4 网络动态和策略更新规则30
• 4.1.5 博弈模型30-32
• 4.2 演化均衡状态的证明与模拟实验32-35
• 4.2.1 博弈均衡状态的证明和分析32-33
• 4.2.2 模拟实验及分析33-35
• 4.3 本章小结35-37
• 第5章 基于博弈的D2D网络终端合作演化动态分析37-49
• 5.1 基于囚徒困境的博弈模型37-39
• 5.1.1 博弈模型与网络结构37-38
• 5.1.2 演化规则38
• 5.1.3 策略更新规则38-39
• 5.2 模拟实验及分析39-48
• 5.3 本章小结48-49
• 第6章 总结与展望49-51
• 6.1 总结49
• 6.2 展望49-51
• 参考文献51-55
• 致谢55-56
• 攻读硕士学位期间发表的论文56-57
• 一、发表的论文56
• 二、参加的科研工作56-57

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本文编号：1090981