[发明专利]一种双重信息非对称网络环境下多用户协作通信激励方法有效

专利信息
申请号: 201710263827.5 申请日: 2017-04-21
公开(公告)号: CN107018527B 公开(公告)日: 2019-11-08
发明(设计)人: 赵楠;刘睿;陈洋;武明虎;熊炜;刘聪;蒋云昊;李利荣;常春 申请(专利权)人: 湖北工业大学
主分类号: H04W24/06 分类号: H04W24/06;H04B7/026;H04L12/24
代理公司: 武汉帅丞知识产权代理有限公司 42220 代理人: 朱必武
地址: 430068 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明属于无线协作通信系统技术领域,具体涉及一种双重信息非对称网络环境下多用户协作通信激励方法。所述方法通过将协作通信网络映射成劳动力市场,结合基于市场驱动的契约理论特点,建立源节点模型和中继节点模型;考虑到中继节点的自私性和个人理性的约束,针对契约签订前中继节点私有信息引起的逆向选择问题和契约签订后中继节点私有行为引起的道德风险问题,通过建立双重信息非对称网络环境下多用户协作通信激励优化模型,实现中继节点的协作信息甄别和协作努力激励双目标,在实现利益双赢的同时,保证协作通信的实现。
搜索关键词: 一种 双重 信息 对称网络 环境 多用户 协作 通信 激励 方法
【主权项】:
1.一种双重信息非对称网络环境下多用户协作通信激励方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1,通过将协作通信网络映射成劳动力市场,结合基于市场驱动的契约理论特点,建立源节点模型和中继节点模型;步骤2,考虑到中继节点的自私性和个人理性的约束,针对契约签订前中继节点私有信息引起的逆向选择问题和契约签订后中继节点私有行为引起的道德风险问题,通过建立双重信息非对称网络环境下多用户协作通信激励优化模型,实现中继节点的协作信息甄别和协作努力激励双目标,在实现利益双赢的同时,保证协作通信的实现;步骤1中,所述建立源节点模型实现过程包括:在多个中继节点的中继帮助下,源节点所获得的总的信道容量为:其中,pi是源节点接收端收到的第i个中继节点中继功率,n0为噪声功率;采用线性共享策略,第i个中继节点所获得的报酬wi可表示为wi=αiipi,其中,αi为其固定报酬,βi∈[0,1]是该节点的提成比例;于是,源节点获得的协作通信效用可定义为:其中,ρ>0为每单位信道容量所获得收益;步骤1中,所述建立中继节点模型实现过程包括:由于中继节点付出的努力越大,他所付出的中继成本T(pi)也越大,并且,中继成本会随着付出努力的增大而增大,于是,T′(pi)>0 and T″(pi)>0,于是,第i个中继节点的效用可表示为:其中,θi为第i个中继节点的中继系数以描述中继传输信息,包括中继信道状态或电池性能;假设在协作通信过程中,中继信息保持不变,θi越低,第i个中继节点的中继成本越低,其中继能力越强;步骤2中,所述中继节点私有信息,所采取的实现过程包括:假设中继用户有N个离散类型,以集合Θ={θ12,...,θN}表示,0<θ12<...<θN,具有θi类型的中继节点个数为Ni,Ω={1,2,...,N};根据显示原理,为了激励中继节点真实地反映出自身私有类型,需要为每个用户类型设计一个契约,即N个类型的契约可表示为假设源节点获得中继节点的部分私有信息,包括中继节点总个数K以及类型的θi出现的概率qi,显然,qi∈[0,1]且步骤2中,所述建立双重信息非对称网络环境下多用户协作通信激励优化模型实现过程包括:在双重信息非对称网络环境下,首先,源节点需提供给中继节点的契约产生的回报要高于其保留效用即设计的契约要满足下面的参与约束条件:同时,为了确保中继节点获得期望效用的最大,协作契约需满足激励相容(IC)约束:此外,为了激励中继节点忠实地向源节点反馈其能力类型信息,协作契约需满足IC约束,以确保能力类型为θi的中继节点通过选择第i个合约条款可实现期望效用最大,即由于源节点知道中继节点总个数K,每个类型的中继节点个数Ni的概率密度函数可表示为于是,在双重信息非对称网络环境下,契约设计的优化问题可定义为在IC和IR条件下源节点期望效益的最大化:(IC2)αiipi‑θiT(pi)≥αjjpj‑θiT(pj),其中:Ψ(n1,...,nN1,...αN1,...,βN,p1,...pN)=ρA(n1,...,nN,p1,...pN)‑B(n1,...,nN1,...αN)‑C(n1,...,nN1,...,βN,p1,...pN)所述双重信息非对称网络环境下多用户协作通信激励优化模型求解的实现过程包括:由第一个IC条件可知,于是,最优的中继功率可表示为令G(β,θ)=βp*(β)‑θT(p*(β)),可知,G(β,θ)的一阶导数即G(β,θ)是β的单调增函数;于是,所述契约设计的优化问题可简化为s.t.(IC)αi+G(βii)≥αj+G(βji),其中:Ξ(n1,...,nN1,...αN1,...,βN)=ρD(nii)‑E(nii)‑F(nii)上述问题为非凸优化问题,可借助于穷举搜索算法获得其最优解。
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