[发明专利]多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法

摘要

本发明公开了一种多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法，为每个MVNO引入集中式的虚拟网络控制器，对其在所有InP下的虚拟网络进行管理，从而各MVNO能够以最大化自身收益为准则同时向所有InP申请速率。将InP和MVNO之间的速率申请过程建模成一个两阶段的动态博弈：第一阶段各InP进行速率的定价，第二阶段各MVNO根据收到的定价和在各InP下的速率需求确定向各InP的速率申请量，通过反向归纳法求解出动态博弈的子博弈完美纳什均衡，在该均衡下，各InP和各MVNO都不愿改变自己的定价与申请策略。每个InP为其网络中的各MVNO都设定一个速率分配上限，从而实现每个InP中虚拟网络之间的隔离。

主权项

1.一种多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架的速率申请方法，其特征在于，先给出一个多个InP共存情况下的无线网络虚拟化框架，然后给出该框架下的速率申请方法；为每个MVNO引入集中式的虚拟网络控制器，对其在所有InP下的虚拟网络进行管理，从而各MVNO能够以最大化自身收益为准则同时向所有InP申请速率；将InP和MVNO之间的速率申请过程建模成一个两阶段的动态博弈：第一阶段各InP进行速率的定价，第二阶段各MVNO根据收到的定价和在各InP下的速率需求确定向各InP的速率申请量，通过反向归纳法求解出动态博弈的子博弈完美纳什均衡，在该均衡下，各InP和各MVNO都不愿改变自己的定价与申请策略；每个InP为其网络中的各MVNO都设定一个速率分配上限，从而实现每个InP中虚拟网络之间的隔离；所述InP和MVNO之间的速率申请过程为：引入动态博弈模型来建模InP和MVNO之间的速率申请过程，记InP的集合为Μ＝{1,2,...,M}，MVNO的集合为I＝{1,2,...,I}，MVNO i在InP m下的速率需求为该需求与MVNO i的用户数目、业务种类等因素有关，为实现虚拟网络之间的隔离，采用带有最大速率限制的动态分配协定，即根据MVNO的速率申请量来分配速率，但分配给MVNO的速率会有一个上限；记MVNO i在InP m下的速率分配上限为该上限为MVNO i在InP m的基站下能够获得的最大速率，其大小由InP m根据基站的系统容量和各MVNO在基站下的业务量等因素确定；速率申请的动态博弈分为两个阶段：1)各InP m向其下各MVNO i进行速率定价将InP之间建立为一种非合作博弈的关系，因此，各InP无法知道彼此的定价，且只以最大化自身的收益为目标；由于各物理基站的系统总容量是有限的，各InP也应考虑到每个MVNO的速率分配上限问题，通过价格的手段，鼓励各MVNO将申请的速率控制在上限之内，以确保虚拟网络之间的隔离性；2)各MVNO i收集来自所有InP的定价并根据在各InP下的虚拟网络中的速率需求，本着最大化自身收益的原则，确定其对各InP申请的速率其中为MVNO i向InP m申请的速率；应满足当各InP定价一定时，若MVNO i在某个InP m下的速率需求越大，则其向InP m所申请速率也应越大；确定MVNO的速率申请量之后，各InP的超级控制器根据该速率申请量进行功率和带宽的分配，最终各InP分配给每个MVNO的速率大小与MVNO的申请量相等；所述的速率定价和计算速率申请量具体过程为：InP和MVNO之间的速率申请过程被建模成一个两阶段的动态博弈，博弈方包括M个InP和I个MVNO，InP的策略空间是向各MVNO的速率定价，MVNO的策略空间是向各InP的速率申请量；在第一个阶段中，M个InP同时给出对每个MVNO的定价，因此第一阶段是各InP之间进行的一个静态非合作博弈，在定价过程中各InP要考虑给每个MVNO设置的速率申请上限；在第二个阶段中，I个MVNO根据InP的定价同时确定对各InP的申请速率；1)第一阶段中InP给出定价在第一个阶段中，每个InP m给出其对每个MVNO的速率定价其中为InP m给MVNO i设置的定价，并且要满足为InP向MVNO定价的上限，可看作是政府或相应部门为防止InP定价过高所作出的限制， 则InP m的收益可以定义为其中，其中为MVNO i在定价下向InP m的速率申请量，通过取和的较小值来限制InP m分配给MVNO i的速率不超过给其设定的上限，每个InP m的目标都是通过选择最优的定价来最大化自身的总收益，可表示为可以看出，对于任意i≠j，和相互独立，于是可对ψ_m(p_m)的每一个累加项进行独立求解，问题[2]就等同于如下问题，因此可以只对一个MVNO i进行分析，记第一阶段各InP对MVNO i进行定价的静态博弈为其中为InP m的策略空间，即定价的范围，而为InP m从MVNO i获得的收益；2)第二阶段中MVNO根据各InP的定价确定速率申请量对任一MVNO i来说，若申请速率为则其所获得的效用定义为参数λⁱ用来限制MVNO i向InP m的最佳申请速率的范围，该参数可由MVNO i自行设定，使得取得最大值的为因此如果λⁱ＞1，则从而可以鼓励MVNO i将的值定为大于然而，λⁱ提供的只是一种激励，MVNO i向InP m的速率申请量不仅和速率需求有关，还和各InP向MVNO i的定价pⁱ有关，因此，为了最大化自身收益，最终的仍然可能小于MVNO i的收益定义为：其中参数v称为“可互换参数”，用来表示不同InP之间速率的可互换程度，其取值区间为[0,1]；MVNO i的目标是通过确定最佳申请速率来最大化自身总收益，如[6]所述所述速率申请的子博弈完美纳什均衡具体过程为：采用反向归纳法对速率申请的动态博弈进行分析；先求解出第二个阶段中，MVNO i的最佳申请速率，再把该申请速率代入第一阶段InP的博弈中，求解出各InP的最佳定价，从而得出速率申请问题的子博弈完美纳什均衡，在该均衡下，任何InP和任何MVNO都不愿单独改变自身的定价和速率申请量；1)第二阶段中MVNO的最佳申请速率第二阶段中，在给定各InP定价前提下，要求出MVNO i申请速率的最佳决策，需要令表达式[5]分别对求导，并令其等于0，如[7]所示其中，n为序号，且n≠m；由此得到一个线性方程组，求解该线性方程组，可得到MVNO i对各InP的最佳申请速率为：2)第一阶段中InP的最佳定价第一阶段中，对任一InP m来说，其推断出MVNO i会如上进行申请后，将会根据此推断，选择自身对各MVNO i的最佳定价策略描述如下由纳什均衡的定义可知，当各InP定价处于均衡状态时，任一InP m的最佳定价都是给定其余InP最佳定价组合下的最佳策略，因此可以求解出达到子博弈完美纳什均衡时，InP m的最佳定价应满足：如果则否则其中A＝[(M‑2)v+1]/[(1‑v)((M‑1)v+1)]，B＝v/[(1‑v)((M‑1)v+1)]，为了求解出第一阶段InP定价的纳什均衡解，需要进行分类讨论，记：若存在M个InP，则有2^M种分类讨论的情况，每种情况都对应一种和的大小关系(m＝1,2,...,M)，在每种情况下都要求解一个M阶线性方程组，求解出方程组的解后对m＝1,2,...,M判断和的大小，若对m＝1,2,...,M都满足该情况下和的大小关系，则该解就是第一阶段InP定价的纳什均衡；第一阶段中各InP之间按照纳什均衡解来定价，第二阶段中MVNO i按照[14]计算出的申请量向各InP m进行速率申请组成的策略组合构成了速率申请动态博弈的子博弈完美纳什均衡，其中