Abstract-Providing ordentliga ekonomiska incitament är avgörande för framgången för dynamisk spektrumdelning. Kooperativ spektrumdelning är ett effektivt sätt att uppnå detta mål. I samarbete spektrumdelning, sekundära användare (SUs) relätrafik för primära användare (PUs), i utbyte mot särskild sändningstid för SUs egna kommunikationsbehov. I detta dokument studerar vi den kooperativa spektrumdelningen under ofullständig information, där SU:s typer (som fångar deras heterogenitet i reläkanalvinster och utvärderingar av strömförbrukning) är privat information och inte känd av PU. Inspirerade av kontraktsteorin modellerar vi nätverket som en arbetsmarknad. Den enda PU är arbetsgivaren som erbjuder ett kontrakt till SUs. Kontraktet består av en uppsättning kontraktsposter som representerar kombinationer av spektrumåtkomsttid (dvs. belöning) och återutsändningskraft (dvs. bidrag). SU är anställda, och var och en av dem väljer den bästa kontraktsartikeln för att maximera sin payoff. Vi studerar den optimala kontraktsdesignen för både svaga och starka ofullständiga informationsscenarier. För det första tillhandahåller vi nödvändiga och tillräckliga villkor för genomförbara kontrakt i båda scenarierna. I det svaga ofullständiga informationsscenariot härleder vi vidare det optimala kontraktet som uppnår samma maximala nytta som i det kompletta informationsriktmärket. I det starka ofullständiga informationsscenariot föreslår vi en Decompose-andCompare-algoritm som uppnår ett nära-till-optimalt kontrakt. Vi kommer att visa att PU: s genomsnittliga nyttoförlust på grund av den suboptimala algoritmen och den starka ofullständiga informationen är båda relativt små (mindre än 2% respektive 1,3% i våra numeriska resultat med två SU-typer).
I REF tillämpas kontraktsteorin på det kooperativa kommunikationsscenariot.
Contract-Based Cooperative Spectrum Sharing
{'venue': '2011 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN)', 'journal': '2011 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}