Ett viktigt inslag i trådlös kommunikation är den rumsliga återanvändningen. Den rumsliga aspekten är dock ännu inte klarlagd i syfte att utforma effektiva mekanismer för spektrumdelning. I detta dokument föreslår vi en ram för rumsliga spektrumaccessspel på riktade interferensgrafer, som kan modellera ganska allmänna interferensrelationer med rumslig återanvändning i trådlösa nätverk. Vi visar att en ren strategi jämvikt finns för de två klasserna av spel: (1) alla rumsliga spektrum access spel på riktade acykliska grafer, och (2) alla spel som uppfyller trängsel egendom på riktade träd och riktade skogar. Under milda tekniska förhållanden har de rumsliga spektrumaccessspelen med slumpmässiga backoff- och Alohakanals stridsmekanismer på oriktade grafer också en ren Nash-jämvikt. Vi föreslår sedan en distribuerad inlärningsalgoritm, som endast använder användarnas lokala observationer för att anpassa spektrumaccess strategier. Vi visar att distribuerade lärande algoritm kan konvergera till en ungefärlig blandad strategi Nash jämvikt för alla rumsliga spektrum access spel. Numeriska resultat visar att den distribuerade inlärningsalgoritmen uppnår upp till 100% prestandaförbättring över en slumpmässig åtkomstalgoritm.
Chen och Huang i REF föreslog en ram för rumslig spektrumåtkomst för distribuerad spektrumdelning med rumslig återanvändning.
Spatial spectrum access game: nash equilibria and distributed learning
{'venue': "MobiHoc '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}