抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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いくつかの研究は,その現在の(一次)ユーザが免許の必要なスペクトルの重篤な下での利用を強調している。スペクトル利用を増加させるために,研究は,空間的および時間的次元における動的スペクトルアクセスモデルを用いて示唆された。そのようなモデルでは,スペクトルは連続的にモニターし,それの未使用部分は二次ユーザに割り当てられる。これは,コグニティブ無線ネットワーク(CRN),二次ユーザ(ノード)は,近くの二次基地局(SBS),指定された受信者にメッセージを転送の原因になっている,直接それらのメッセージ(パケット)を送るとして知られている。電源のに関しては,二種類の二次ノード:連続的な電力ノード(CPN),限られた電力ノード(LPN)である。LPNの目標は,最小電池電力消費とメッセージを送ることである。電力を節約するために,LPNはリレーとして近くの「アイドル」CPNを用いることができる。一方,アイドルCPN(それ自身のパケット送信を持たない)は,その資源の利点を最大化することを目的としている。これらの異なるタイプのノードが互いに競合して目標を達成した。オークションに基づく市場機構は,このような競争環境を調節するための魅力的な選択肢である。は,その単純性,効率と高い利用スペクトルのために有利であった。モデルはチャネルに分割ブローカのセット(アイドルCPNs)と利用可能な(未使用)スペクトルから構成されている。ブローカはこれらのチャンネルの短期動的スペクトルリースを競合LPN反復的に。オークションを実行する一時的前ブローカを選択した。前ブローカはLPNの入札(スペクトル要求に基づいている)を受け,最大収入を得る目的で,オークションの出力(すなわち,勝者とその支払いの集合)を計算する。はただ一つのブローカであっても最大収入と解の計算NP困難問題であることが知られている。は多項式時間でこの問題を解決し,指数時間を必要とする力ずく解とを比較するために欲張りアルゴリズムを設計した。いくつかの実験を行い,収入,実行時間とスペクトル利用の点で二つの機構を比較した。結果は,欲張りアルゴリズムは非常に高速であり,最適解に非常に近い(または,時には,同一の)解を生成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】