下一代無線通信網絡:博弈建模、分析與設計 Game Theory for Next Generation Wireless and Communication Networks: Modeling, Analysis, and Design

Zhu Han (Author), Dusit Niyato (Author), Walid Saad (Author), Tamer Başar (Author)

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商品描述

本書介紹無線通信網絡和系統設計、建模和優化的全新博弈論方法。
解釋了設計新的分佈式無線網絡機制的基本概念和理論,
從工程的角度描述了新興的博弈論工具,並對新的應用提供了一個廣泛的概述。
對於致力於為未來的無線網絡設計高效、可伸縮和健壯的通信協議的電信工程師、
工業界和學術界的研究人員以及這些領域的研究生來說,這是一個理想的資源。

目錄大綱

譯者序
第1章 引言  1
1.1 概述和動機  1
1.2 目標讀者  2
1.3 組織結構  3
第一部分 理論
第2章 匹配博弈  8
2.1 匹配理論基礎  9
2.1.1 預備知識  9
2.1.2 常規匹配模型  10
2.1.3 面向無線的匹配模型  11
2.1.4 穩定性和信息交換  12
2.2 示例1:非授權LTE中的學生項目分配模型  13
2.2.1 非授權LTE  13
2.2.2 系統模型和問題表述  14
2.2.3 學生項目分配模型  16
2.2.4 具有外部性的匹配  18
2.2.5 仿真結果與分析  20
2.2.6 結論  22
2.3 示例2:LTE V2X中的穩定賽程模型  22
2.3.1 LTE V2X的基礎理論  22
2.3.2 系統模型和問題表述  23
2.3.3 穩定賽程模型  25
2.3.4 仿真結果與分析  28
2.3.5 結論  30
2.4 本章小結  30
第3章 合約理論  31
3.1 基本概念  31
3.1.1 合約理論基礎與分類  32
3.1.2 合約理論的獎勵設計  34
3.1.3 無線網絡中的示例場景  36
3.2 示例1:蜂窩網絡中基於逆向選擇的D2D通信激勵機制  37
3.2.1 導引  37
3.2.2 系統模型  39
3.2.3 基於合約的求解  41
3.2.4 仿真結果與分析  47
3.2.5 結論  53
3.3 示例2:基於道德風險的移動眾包多維激勵機制  54
3.3.1 導引  54
3.3.2 系統模型  55
3.3.3 問題表述  59
3.3.4 仿真結果與分析  65
3.3.5 結論  72
3.4 示例3:認知無線電網絡中基於逆向選擇和道德風險的頻譜交易融資合約  72
3.4.1 導引  72
3.4.2 相關工作  74
3.4.3 系統模型  75
3.4.4 問題表述  77
3.4.5 討論  81
3.4.6 仿真結果  81
3.4.7 結論  87
3.5 本章小結  87
第4章 隨機博弈  88
4.1 隨機博弈理論基礎  88
4.2 策略、均衡以及重要結論  89
4.3 本章小結  91
第5章 有限理性博弈  92
5.1 有限理性簡介  92
5.2 前景理論:動機  93
5.3 前景理論基礎:權重效應和框架效應  95
5.3.1 主觀參與者的行為—預期理論權重效應  95
5.3.2 效用函數的主觀感知—框架效應  97
5.3.3 PT對博弈分析的影響  98
5.4 有限理性的其他概念  99
5.5 本章小結  100
第6章 博弈學習理論  101
6.1 博弈學習理論簡介  101
6.2 反應動態  103
6.3 虛擬行動  107
6.4 後悔匹配  112
6.5 強化學習  113
6.6 基於人工神經網絡的學習技術  114
6.7 本章小結  116
第7章 均衡約束的均衡規劃  118
7.1 變分不等式  119
7.1.1 變分不等式的基礎理論  119
7.1.2 優化和博弈的聯繫  119
7.2 Stackelberg博弈回顧  121
7.2.1 Stackelberg博弈的基礎理論  121
7.2.2 Stackelberg均衡  121
7.3 均衡約束的數學規劃  122
7.4 均衡約束的均衡規劃  124
7.5 示例:物理層安全  126
7.5.1 問題建模  126
7.5.2 單一領導者博弈的MPEC模型  129
7.5.3 多領導者博弈的EPEC模型  131
7.5.4 結果  135
7.6 本章小結  137
第8章 其他博弈  138
8.1 零行列式策略  138
8.1.1 導引  138
8.1.2 系統模型  139
8.1.3 博弈分析  141
8.1.4 仿真結果  149
8.1.5 ZD博弈模型的相關工作和應用  156
8.1.6 結論  157
8.2 社會選擇理論  157
8.2.1 社會福利函數  158
8.2.2 Arrow不可能定理  158
8.2.3 社會選擇函數  158
8.2.4 不可操縱性  159
8.2.5 結論  159
第二部分 應用
第9章 博弈論在物聯網中的應用  162
9.1 物聯網概述  163
9.1.1 物聯網定義  163
9.1.2 物聯網架構  164
9.1.3 物聯網資源與服務  165
9.2 物聯網數據收集的博弈模型  166
9.2.1 參與式感知和人群感知網絡中的數據聚合與路由  167
9.2.2 多跳網絡中的隨機傳輸  169
9.2.3 數據轉發的中繼選擇  170
9.2.4 擁塞管理  171
9.2.5 多功能傳感器網絡中的資源分配  171
9.2.6 任務分配  173
9.2.7 區域覆蓋  174
9.2.8 目標覆蓋  175
9.2.9 目標跟踪  176
9.2.10 屏障覆蓋  177
9.2.11 隱私問題  178
9.3 私人信息感知的隱私管理和定價  178
9.3.1 私人大數據:系統模型  179
9.3.2 私人服務的定價  182
9.3.3 相關的私人服務  184
9.3.4 實驗結果  188
9.4 基於競賽模型的移動外包優化激勵機制  198
9.4.1 導引  198
9.4.2 系統模型  199
9.4.3 問題表述  203
9.4.4 競賽設計參數和屬性  205
9.4.5 仿真結果與分析  208
9.5 本章小結  215
第10章 博弈論在網絡虛擬化中的應用  216
10.1 基礎設施和服務提供商在無線網絡虛擬化方面的互補投資  216
10.2 系統模型  218
10.2.1 成本和收益函數  218
10.2.2 Shapley值  219
10.2.3 投資盈餘  220
10.3 問題表述  220
10.3.1 一般情況  220
10.3.2 單一提供商和單一資源  220
10.3.3 非集成  221
10.3.4 基礎設施集成  222
10.3.5 服務提供商集成  222
10.3.6 總結  223
10.4 仿真結果與分析  223
10.4.1 仿真設置  223
10.4.2 成本係數  224
10.4.3 邊際收益  225
10.5 本章小結  226
第11章 博弈論在云網絡中的應用  227
11.1 云網絡  228
11.1.1 云網絡架構  228
11.1.2 雲數據中心網絡  229
11.1.3 移動云網絡  230
11.1.4 邊緣計算  232
11.2 云網絡的博弈論/拍賣模型  232
11.2.1 云網絡的帶寬預留與分配  232
11.2.2 云網絡中的請求分配  233
11.2.3 移動云網絡中的無線資源分配  234
11.2.4 邊緣計算中的資源管理  235
11.2.5 分佈式雲計算中的資源管理  236
11.2.6 雲視頻點播系統中的資源管理  237
11.2.7 軟件定義無線網絡中的帶寬分配  239
11.3 移動雲資源管理的協作博弈  239
11.3.1 協作博弈框架  240
11.3.2 移動雲計算系統  241
11.3.3 移動應用的資源分配  242
11.3.4 提供商之間的收益分成  245
11.3.5 提供商之間的協作形成和擴容  246
11.3.6 性能評估  248
11.4 不完全信息下的雲計算市場服務保障  252
11.4.1 雲計算市場的保險計劃  252
11.4.2 系統模型  253
11.4.3 提出問題  255
11.4.4 仿真結果與分析  259
11.5 本章小結  262
第12章 博弈論在情境感知網絡和移動服務中的應用  264
12.1 贊助內容博弈建模  265
12.1.1 相關工作  266
12.1.2 系統模型和博弈表述  267
12.1.3 跟隨者博弈:內容需求均衡分析  269
12.1.4 領導者博弈:贊助與定價策略分析  273
12.1.5 性能評估  276
12.2 用於Facebook內容緩存的大學招生模型  281
12.2.1 系統模型和問題表述  282
12.2.2 大學招生模型  284
12.2.3 仿真結果與分析  286
12.3 本章小結  289
第13章 博弈論在綠色通信網絡中的應用  291
13.1 能量收集與綠色通信  291
13.1.1 無線供能通信網絡  291
13.1.2 環境反向散射通信  294
13.2 博弈論在綠色通信中的應用  296
13.2.1 無線供能通信網絡的博弈論  296
13.2.2 環境反向散射通信網絡的博弈論  299
13.3 基於RF供能的反向散射認知無線電網絡的Stackelberg博弈  300
13.3.1 系統模型  300
13.3.2 用於時間資源分配的Stackelberg博弈  303
13.3.3 計算Stackelberg均衡的分佈式方法  308
13.3.4 仿真結果  311
13.4 本章小結  315
第14章 4G、5G及未來  316
14.1 D2D通信中包含欺騙的穩定婚姻模型  316
14.1.1 D2D通信簡介  317
14.1.2 系統模型和問題表述  318
14.1.3 具有真正項的資源分配  319
14.1.4 欺騙:匹配中的戰略問題  323
14.1.5 仿真結果與分析  325
14.1.6 結論  329
14.2 小蜂窩緩存系統基於合約的交易  330
14.2.1 簡介  330
14.2.2 系統模型  331
14.2.3 基於合約的服務模型  333
14.2.4 合約設計  334
14.2.5 數值結果  336
14.2.6 結論  338
14.3 從授權頻帶到非授權頻帶的流量管制  338
14.3.1 系統模型  339
14.3.2 問題表述  340
14.3.3 對UE的分析  342
14.3.4 對運營商的分析  346
14.3.5 仿真結果  351
14.3.6 結論  357
14.4 本章小結  357
第15章 安全  358
15.1 無人機交付系統的安全性  358
15.1.1 概述和動機  358
15.1.2 無人機交付系統的基本模型  359
15.1.3 傳統博弈論下的分析  360
15.1.4 前景理論下的分析  364
15.1.5 仿真結果與分析  366
15.1.6 結論  369
15.2 無線物聯網中的移動目標防禦  369
15.2.1 概述和動機  369
15.2.2 運動目標防禦問題表述  370
15.2.3 單控制器隨機MTD博弈解與分析  372
15.2.4 仿真結果與分析  374
15.2.5 結論  376
15.3 關鍵基礎設施保護  376
15.3.1 概述和動機  376
15.3.2 CIP的合約理論模型  377
15.3.3 合約的可行性  378
15.3.4 合約  379
15.3.5 實際執行  381
15.3.6 數值結果與分析  382
15.3.7 結論  384
15.4 本章小結  384
參考文獻  385