Med sikte på de begränsade energiegenskaperna hos trådlösa sensornätverk tillämpar vi spelteorin för att lösa problemet med maktstyrning för att minska energiförbrukningen i trådlösa sensornätverk. I detta dokument föreslås en distribuerad effektstyrningsalgoritm baserad på icke-kooperativ spelteori under ofullständig information, som antar Signal-till-Interference Noise Ratio (SINR) som nyttofunktion. Syftet med effektstyrningsalgoritm för icke-kooperativt spel är att uppnå största nytta genom optimal effektstyrningsstrategi, vilket förbättrar den totala nätenergieffektiviteten. Dessutom Bayesian Nash jämvikt teorem introduceras för att studera existensen och unikhet bevis för Nash jämvikt algoritm. Simuleringsresultat visar att det finns punkter för var och en av de kostnadsfunktioner som beaktas, vilket ger den maximala netto nytta med tanke på de strategier som tas av alla andra noder som fast. Och den föreslagna algoritmen är effektiv och kan uppnå bättre prestanda. Fler återsända paket som slösar ännu mer energi. Hittills har energieffektivitet undersökts i stor utsträckning och olika tillvägagångssätt för att uppnå ett energieffektivt nätverk inkluderar schemaläggning av sensornoder för att alternera mellan energikonserverande driftsätt, kompetenta routingalgoritmer, klusterbildning, inkorporering av astutness och användning av rumslig lokalisering vid varje nod för att minska överföringen av redundant data. Noder specialiserar sig på olika roller som tomgång, avkänning, routing och routing/sensing för att maximera nyttan av noderna [3] har föreslagits. Ett tillvägagångssätt för att optimera sändningseffekt för ett ad hoc-nätscenario [4] där alla noder använder en enhetlig sändningseffekt och numeriska resultat av sändningseffekt som är tillräckliga för att uppfylla nätanslutningen har föreslagits. Under de senaste åren har det funnits ett växande intresse för att tillämpa spelteori för att studera trådlösa system [5], som använde spelteori för att undersöka maktstyrning och hastighetskontroll för trådlösa data. Författarna ger motiv för att använda spelteori för att studera kommunikationssystem, och i synnerhet maktstyrning [6]. Distribuerade iterativa kraftstyrningsalgoritmer har föreslagits för cellulära nätverk; dessa algoritmer undersöker för att hitta kraftvektorn för alla noder som minimerar den totala effekten med god konvergens. Decentraliserade, spelteoretiska adaptiva mekanismer, som kan användas för att hantera sensoraktiviteter med låg samordning overhead har förklarats [7]. Spelteori är en teori om beslutsfattande under förhållanden av osäkerhet och ömsesidigt beroende. Vi ger nu en kort introduktion av grunderna i spelteori med hjälp av exempel modellerade på scenarier som är vanliga i WSNs. Spelteorin erbjuder modeller för distribuerad resursfördelning och ger därmed ett sätt att utforska egenskaper hos trådlösa sensornätverk. Tekniker för energiupptagning som är nödvändiga för oberoende sensornätverk med hjälp av en icke-kooperativ spelteoretisk teknik [8] analyseras. Nash jämvikt projicerades som lösningen av detta spel för att uppnå optimal sannolikhet för sömn och vakna upp stater som användes för energibesparing. Energieffektivitetsproblem i trådlösa sensornätverk som maximal livslängd routing problem ses [9]. Här justeras sändningseffektnivåerna för att bara nå den förväntade nästa humlemottagaren så att energiförbrukningen per enhet informationsöverföring kan minskas. Transmissionens framgångsgrad: Det totala antalet korrigerade mottagna paket divideras med det totala antalet överförda paket. Systemet är mättat. Simulationsparameterinställningarna är följande:
I REF, Yang et al. föreslog en distribuerad effektkontroll som ändrar anordningens överföringskrafter för att uppfylla en Bayesian Nash-jämvikt där strömförbrukningen är minimal i nätet.
A Non-cooperative Game Theoretic Approach to Energy-efficient Power Control in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'International Journal of Future Generation Communication and Networking', 'journal': 'International Journal of Future Generation Communication and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}