Dynamisk spektrumdelning är en lovande teknik för att förbättra spektrumutnyttjandet i framtida trådlösa nät. Den flexibla spektrumhanteringen ger nya möjligheter för licensierade primära användare och icke-licensierade sekundära användare att omlokalisera spektrumresursen på ett effektivt sätt. I detta dokument presenterar vi en ram för oligopolprissättning för dynamisk spektrumtilldelning där de primära användarna säljer alltför stort spektrum till de sekundära användarna för penningavkastning. Vi presenterar två metoder, de strikta begränsningarna (typ I) och QoS-påföljden (typ II), för att modellera den realistiska situationen att de primära användarna har begränsad kapacitet. I den oligopol modell med strikta begränsningar, föreslår vi en låg-komplexitet söka metod för att få Nash Equilibrium och bevisa sin unikhet. När vi reduceras till ett duopolspel visar vi analytiskt de intressanta luckorna i leader-följarens prissättningsstrategi. I QoS vite baserad oligopol modell, en ny variabel omvandlingsmetod utvecklas för att härleda den unika Nash Equilibrium. När marknadsinformationen är begränsad, tillhandahåller vi tre myopiskt optimala algoritmer "StrictBEST", "StrictBR" och "QoSBEST" som möjliggör prisjustering för duopoly primära användare baserat på Best Response Function (BRF) och de begränsade rationalitet (BR) principer. Numeriska resultat validerar effektiviteten i vår analys och visar den snabba konvergensen av "StrictBEST" och "QoSBEST" till Nash Equilibrium. För algoritmen "StrictBR" avslöjar vi de kaotiska beteendena hos dynamisk prisanpassning som svar på inlärningsfrekvensen.
En ram för oligopolprissättning för dynamisk spektrumtilldelning presenteras i REF, där primära användare säljer tillgängligt spektrum till sekundära användare för penningavkastning.
On Oligopoly Spectrum Allocation Game in Cognitive Radio Networks with Capacity Constraints
{'venue': 'Elsevier, Computer Networks, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}