Abstract-This paper studerar de optimala investerings- och prisbesluten för en kognitiv mobil virtuell nätverksoperatör (C-MVNO) under osäkerhet om spektrumförsörjningen. Jämfört med en traditionell MVNO som ofta hyr spektrum via långsiktiga kontrakt kan en C-MVNO förvärva spektrum dynamiskt på kort sikt genom att både känna av de tomma "spektrumhålen" för licensierade band och dynamiskt hyra av spektrumägaren. Som ett resultat av detta kan en C-MVNO göra flexibla investerings- och prissättningsbeslut som motsvarar de nuvarande kraven från de sekundära icke-licensierade användarna. Jämfört med dynamisk spektrumuthyrning är spektrumanalys vanligtvis billigare, men den erhållna användbara spektrummängden är slumpmässig på grund av primära licensierade användares stokastiska trafik. C-MVNO måste fastställa den optimala mängden spektrumanalys och spektrumleasing genom att utvärdera skillnaden mellan kostnad och osäkerhet. C-MVNO måste också fastställa det optimala priset för att sälja spektrumet till de sekundära olicensierade användarna, med beaktande av trådlösa heterogenitet användare såsom olika maximala överföringseffektnivåer och kanalvinster. Vi modellerar och analyserar samspelet mellan C-MVNO och sekundära olicensierade användare som ett Stackelberg spel. Vi visar flera intressanta egenskaper i nätverksjämvikten, inklusive tröskelstrukturer för optimala investerings- och prisbeslut, oberoendet av det optimala priset på användarnas trådlösa egenskaper och garanterad rättvis och förutsägbar QoS bland användarna. Vi bevisar att dessa egenskaper innehar för allmänna SNR-system och allmänna kontinuerliga fördelningar av sensorisk osäkerhet. Vi visar att spektrumanalys kan avsevärt förbättra C-MVNO:s förväntade vinst och användarnas vinster.
Författarna i REF undersökte det optimala investerings- och prissättningsbeslutet för en kognitiv mobil virtuell nätoperatör under osäker spektrumförsörjning.
Investment and Pricing with Spectrum Uncertainty: A Cognitive Operator's Perspective
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}