Tanken på att ha geolocation databasen övervaka sekundär användning av TV White Space (TVWS) spektrum och hjälpa till att samordna sekundär användning vinner mark. Med tanke på systemet för användning av nätverk i hemmet utnyttjar vi geolocation-databasen för interferensmedveten samordnad TVWS-delning mellan sekundära användare (hemnätverk) med hjälp av kortsiktiga auktioner, vilket skapar en dynamisk sekundärmarknad. För att möjliggöra denna auktionsbaserade samordnade ram för delning av TVWS föreslår vi en förbättrad marknadsdriven modell för spektrumtillträde till TVWS. För de kortsiktiga auktionerna föreslår vi en multienhet online, iterativ sanningsenlig mekanism som kallas VERUM och som tar hänsyn till rumsligt heterogen spektrumtillgång, en inneboende egenskap i TVWS-sammanhanget. Vi bevisar att VERUM är sanningsenligt (dvs. den bästa strategin för varje budgivare är att bjuda baserat på dess verkliga värdering) och är också effektiv genom att det fördelar spektrum till användare som värderar det mest. Utvärderingsresultat från scenarier med verkliga hemdistributioner i urbana och tätbebyggda miljöer och med hjälp av realistiska kartor över tillgången till TVWS-spektrum visar att VERUM presterar nära optimal fördelning när det gäller intäkter för den samordnande spektrumförvaltaren. Jämförelsen med två befintliga effektiva och sanningsenliga spektrumauktionssystem för flera enheter, VERITAS och SATYA, visar att VERUM-priserna är bättre i fråga om intäkter, spektrumutnyttjande och procentandel av de vinnande anbudsgivarna under olika förhållanden. Sammantaget kan VERUM ses som ett incitament för abonnenter att uppmuntra dem att använda TVWS-spektrum genom ökad spektrumtillgång (mätt i procent av de vinnande anbudsgivarna) och till den samordnande spektrumförvaltaren genom intäktsgenerering.
I REF, Manickam et al. utnyttja GD för interferensmedveten samordnad TV-white spaces-delning mellan sekundära användare.
Auctioning based Coordinated TV White Space Spectrum Sharing for Home Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}