I detta dokument, vi anser en nyligen cellulära nätverksanslutning paradigm, känd som ett användartillhandahållet nätverk (UPN), där användare delar anslutning och fungerar som en åtkomstpunkt för andra användare. För att stimulera användarens deltagande i detta nätverk tillåter vi användarna att handla med sin dataplan och få en vinst genom att sälja och köpa överblivna datakapaciteter (kapsyler) från varandra. Vi formulerar datahandelsföreningen mellan köpare och säljare som ett matchande spel. I detta spel, köpare och säljare ranka varandra baserat på preferensfunktioner som fångar köparens efterfrågan på data och QoS krav, tillgängliga uppgifter för inköp från säljare och energiresurser. Vi visar att dessa preferenser är beroende av varandra och påverkas av befintliga nätverksomfattande matchningar. Av denna anledning kan spelet klassificeras som ett en-till-många matchande spel med externa effekter. För att lösa spelet föreslår vi en distribuerad algoritm som kombinerar föreställningar från matchande teori och marknadsjämvikt. Algoritmen gör det möjligt för spelarna att själv organisera sig till en stabil matchning och säkerställer dynamisk anpassning av priset till dataefterfrågan och utbudet. Egenskaperna hos den resulterande matchningen diskuteras. Vi beräknar också operatörsvinster och riktpriset som kommer att uppmuntra användare att ansluta sig till UPN. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen ger genomsnittlig nytta per användare förbättringar på upp till 25% och 50% i förhållande till slumpmässig matchning respektive värsta fall nytta, respektive.
Genom att kombinera matchningsteorin och marknadsjämvikten garanterade MGDT-systemet dynamisk anpassning av priset till dataefterfrågan och tillgången samt beräknade operatörsvinster och det referenspris som skulle uppmuntra användarna att ansluta sig till UPN Ref.
A matching game for data trading in operator-supervised user-provided networks
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}