Spectrum sharing in cognitive radio network through matrix bidding multi unit combinatorial auction (CASS)

Abstract

Cognitive Radio (CR) mevcut spektrum bantlarının spektrumu kullanımı artırmak için gelecek vaat eden bir kavramdır.Bu tezde, birincil kullanıcıları (lisanslı) ve oportünist birincil kullanıcıların spektrumu incelendiğinde kullanmak istediğiniz ikincil kullanıcılar (lisanssız), arasındaki spektrum paylaşımı sorunu.Spektrum için ticaret belirli bir formu oyun teorisinin uygulamalı bir dalı olan ve yaygın olarak kıt kaynakların etkin tahsisi sağlamak için bilinir müzayede vardır.Satıcılar alıcıların talepleri doğrultusunda dinamik fiyatlandırma ile gelirlerini artırmak için ihaleleri kullanın.Kaynakların onları en değerli olanlar tayin edileceğini yana Alıcılar ihaleleri yarar.Bizim bilgimize göre bu tez ikincil kullanıcılar arasında birincil kullanıcı var en uygun spektrum paylaşmak için önerilen hangi matris teklif çoklu birim kombinatoryal açık artırmada ilk.Kombinatoryal açık artırma (CA) tamamlayıcı ve ikame çözümleri sağlamaya odaklanmaktadır yana spektrum tahsisi sorunu çözmek için iyi bir adaydır.Bu tez Kombinatoryal müzayede içeriği yerine tek bir teklif daha ikincil kullanıcılar tarafından gönderilmiş olan `teklif matrix` temelinde ikincil kullanıcıya değerli kıt spektrum tahsis.Öğeleri bir arada CA en önemli özelliklerden biridir olarak ihaleyi için teklif gönderiliyor.Her kanal çoklu yuva oluşan sanal bir kanal olarak kabul edilir.`Teklif matrix` Gönderme ikincil kullanıcı bir açık artırmada farklı kanallardan birden yuvaları almak için bir fırsat sağlar. Matris formatı gibi öğesi prioriity, complimentarity ve substituatibility olarak teklif veren firmanın çok boyutlu bilgi göstermek için bir isteklinin kolaylaştırabilir çünkü Matrix teklifi en kapsamlı ihale dildir.Bu bilgiler çok kazanan teklif karar vermek için bir açık artırma için çok faydalıdır. CASS iki önemli kavram olarak biz bir kombinatoryal ihale ve diğer bir matris teklif olduğunu kullanın. Biz bilişsel radyo ağı bu paylaşım heterojen bir düşünün. Çünkü heterogeneousity primery kullanıcılardan mevcut kanal birbirinden farklıdır. Biz de çok birimi müzayede değil tek ünite düşünün. Her kanal TDMA mekanizma ile birden fazla üniteye ayrılabilir Çünkü, ikincil bir kullanıcı çoklu ünite için de aynı kanal veya farklı kanaldan teklif gönderebilirsiniz. Yani burada açık artırmada geleneksel açık artırma biraz farklı. Bazı tek açık artırma gibi tanınmış ihale yöntemi, çift müzayede, İngilizce ve Hollandaca müzayede müzayede vardır. Ama bütün bu ihale yöntemlerinin tek ünite çok değil birimi odaklandık. Sadece kombinatoryal müzayede çok üniteleri ile uğraşmak için ortaya çıkıyor. Bu ihale yöntemi ile ismi öğelerin birleşimi işleyebilir gösterir. Bu, bu tez içinde birleştirici kavramı seçmek için temel sebebi budur. Spektrum paylaşımı daha verimli hale ihale mekanizmasının diğer bazı avantajları vardır. Birincisi ve en önemlisi, olmayan bir işbirliği mekanizması olduğunu. Dışı kooperatif olduğu gibi, ikincil kullanıcıların aralarında mesaj alış verişi yoktur. Bu nedenle, açık artırma mekanizması hiçbir koordinasyon gecikme vardır. Bencillik ve hile genellikle paylaşımı yöntemiyle gerçekleşebilir. İkincil kullanıcılar kooperatif spektrum paylaşım mekanizması onların değerli bilgileri paylaşmak gerekir. Başka ikincil hile olabilir çünkü bu çok riskli. Bencillik paylaşımı başka büyük bir sorundur. Tüm ikincil kullanıcı uygun spektrum yakalanan deneyin. Oldukça spektrum tahsis edilmesi de önemlidir. Müzayede mekanizması kıt kaynakların adil dağılımı için en iyi yöntemdir. Ayrıca kaynak kullanımı yanı sıra gelir maksimize. Ama daha sonra biz ikinci bir kullanıcı mezatçı için teklif gönderdiğinde kombinatoryal müzayede bazı sorunlar bulundu. Kombinatoryal müzayede bir tamamlayıcılık ve diğeri substituatibiliy konudur iki önemli nokta odaklanır. Tekliflerini süper katkı değildir Ama sorun doğar. Örneğin, iki öğe item1 ve item2 vardır. Bu moda b1 gibi bir isteklinin yerlerde teklifi b1 ({1}) = $ 5, b2 ({2}) = $ 4 ve b3 ({1, 2}) = $ 7 ve başka isteklilere vardır. Ihaleyi ilk allocate item1and item2 $7 gelir kazanmak için birlikte olduğunu geliri ($ 4 + $ 5 = $ 9) ve diğeri kazanıyor için ayrı ayrı item1 ve item2 tahsis edilir iki seçenek vardır. Bu bağlamda, kombinatoryal açık artırma öğeleri arasında sinerji (tamamlayıcılık) yakalama odaklanır. Fakat uygulamada, yerel ikame (teklif fiyatı alt katkı maddesi) de oluşabilir. Yukarıda, bir anahtar nokta tespit edilir açıklanmıştır senaryo öğe olduğunu tercihtir. İstekli yaptığı teklif onun tercihi açık vermedi. Yani ihaleyi tam isteklinin en çok ihtiyaç duyulan hangi madde bilgi eksikliği vardır. Bu durumda, biz matriks teklif dili gibi bazı kapsamlı ihale dile ihtiyacımız var. XOR gibi bazı diğer teklif dil vardır. Biz XOR ve matris teklifi arasında bir karşılaştırma yapmak göstermektedir. XOR dil bu matrisi teklif dili çok daha fazla karmaşıklık var. Matrix teklif dil tek teklif sahibi öğeleri ve kendi tercihleri arasında onun önceliği gösterebilir hangi aracılığıyla mükemmel bir biçimi vardır. Kombinatoryal ihale ve matris teklif dili hakkında bilgi tez verilmiştir. Kanal özelliklerini analiz için, bağlı ve gerekli minimum iletim gücü geciktirebilir, bu kablosuz bağlantı hata oranı, bağlantı katmanı gecikme ve ikincil kullanıcı talebi kabul edilebilir hata oranı yanı sıra izin verilen maksimum iletim gücü olarak üç spektrum karakteristik parametreleri düşünün. Aslında bu parametreler ikincil kullanıcılar için daha iyi bir kanal seçimi için kabul edilir. İkincil kullanıcının bu üç eşleme faktörlere göre auctioneer için teklif gönderir. İhaleye çıkan ikincil kullanıcı teklifleri ve kullanım şube ve kazanan belirlenmesi için sınır algoritması toplar. En az bir istekliye her bir öğeyi atıyorsanız kombinatoryal müzayede yerine ihale için en önemli üç görev, aynı istekliden birden fazla teklifi kabul edip bir kısmını bu konuda farklı bir teklif almak için birden çok teklifi yeniden birleştirilmesini gelen ihaleyi engelleyen mezatçı önleristekliler tarafından sunulan biridir. CASS olmayan bir kooperatif tayfı paylaşımı yöntemdir. Olmayan kooperatif olduğu gibi, hiçbir koordinasyon gecikme gibi sayısız yararları vardır, ikincil kullanıcıların dürüst davranır ve bencillik ve hiçbir hile yok. Işbirlikçi bir yaklaşım içinde Spectrum paylaşımı gibi sorunlarla karşı karşıyadır. CASS bu sorunların üstesinden bu yana, spektrum adil bir dağılımı sağlar. Oldukça ikincil kullanıcılar birincil kullanıcı uygun spektrum tahsisi bizim tez çalışmasının temel amaçlarından biridir. Son olarak, CASS performansını analiz etmek için, biz diğer iki spektrum paylaşım yöntemleri BIOSS'lar ve DMSS ile simülasyon sonuçları karşılaştırın. İşte, BIOSS kısa ve DMSS algoritma üzerinden gitmek. Bilişsel radyo ağı Spectrum paylaşımı böcek kolonisi görev tahsisi ile büyük benzerlikler vardır. Bilişsel radyo duyuları daha sonra mevcut spektrum bantları ve için çevreyi aynı anda kullanılabilir spektrum bantları kendi paketlerini iletir. Benzer şekilde, bir böcek kolonisi, bireylerin daha sonra kullanılabilir görevleri ve mevcut görevler daha iyi işler için donanımlı bireyler tarafından gerçekleştirilir için feromon çevreyi seziyorum. Biyolojik modelde her görevi daha iyi görevi gerçekleştirirken olasılık ile bu görev için donanımlı bireyler paylaştırılır. Benzer şekilde Bilişsel radyo ağ içinde uygun spektrum bantları oldukça etkin spektrum paylaşımı modeli ile bilişsel radyo paylaştırılmış olmalıdır. Bu benzetme göre, bilişsel radyolar etkili en uygun spektrum bantları paylaşmanızı sağlayan kanal seçimi olasılık tanıtmak olasılık performans görevi kabul eder. BIOSS, böcek kolonilerinde adaptif görev tahsisi modeline dayalı ikincil users.BIOSS arasında herhangi bir koordinasyon ihtiyacı olmadan her lisanssız kullanıcının distributively bu iletişim kurabileceği üzerinde uygun kanalı belirlemek için kılar. Ama BIOSS yöntemi, kanal karakteristikleri ve spektrum paylaşımı için kullanıcı gereksinimleri de sorun var. Congnitive radyo ortamında kullanılabilir spektrum heterojendir ve her spektrum farklı uygulama farklı QoS talep var, farklı characteristics.Different ikincil kullanıcıların sahip olduğu evrenseldir. BIOSS gibi issue.DMSS spektrum karar modeli için bu spektrum karakteristik parametreleri birleştirmek ve lisanssız kullanıcılar spektrum özellikleri ve kullanıcı ihtiyacına göre en uygun spektrum tercih yapmak düşünmüyordu. Biz BIOS'ları CASS ve DMSS daha düşük bir performansa sahiptir ve CASS% 90 kullanımını sağlar olduğu bulundu.

Cognitive Radio (CR) is a promising concept to improve spectrum utilization of the existing spectrum bands. In this thesis, spectrum sharing problem between primary users (licensed) and secondary users (unlicensed), who want to use opportunistically the primary users? spectrum is investigated. One particular form of trading for the spectrum is auction, which is an applied branch of the game theory, and widely known for providing efficient allocation of scarce resources. Sellers use auctions to improve their revenue by dynamic pricing based on demands of buyers. Buyers benefit from auctions since resources would be assigned to those who value them the most. To the best of our knowledge, this thesis is the first in which matrix bidding multi unit combinatorial auction is proposed to share the available spectrum of primary user?s among the secondary users.Combinatorial auction (CA) is a good candidate to solve spectrum allocation problem since it focuses on providing complementary and substitutable solutions. In the content of this thesis combinatorial auction allocate the valuable scarce spectrum to the secondary user on the basis of ?bid matrix? submitted by secondary users rather than a single bid. Sending bid to the auctioneer as a combination of items is one of the most important feature of CA. Each channel is considered as a virtual channel comprising of multi slots. Submitting ?bid matrix? provides secondary user an opportunity to get multiple slots from different channels in an auction. In CASS two important concepts we use one is combinatorial auction and the other one is matrix bidding. We consider that sharing in cognitive radio network is heterogeneous. Because of heterogeneousity the available channels from primary users are different from each other. We also consider multi unit auction not single unit. Because each channel can be divided into multiple units by TDMA mechanism, one secondary user can send bid for multi unit either from same channel or different channel. So the auction in here is a bit different from traditional auction. There are some renowned auction method like single auction, double auction, English auction and Dutch auction. But all these auction methods are focused on single unit not multi unit. Only combinatorial auction emerge for dealing with multi units. The name of this auction method shows that it can handle combination of items. This is the reason behind to choose the combinatorial concept in this thesis. But later we found some issues in combinatorial auction when we a secondary user sends bid to the auctioneer. Combinatorial auction focuses two important points one is complementarity and the other one substituatibiliy issue. But problem arises when the bids are not super-additive. For example, there are two items item1 and item2. One bidder places bid like this fashion b1 ({1}) = $5, b2 ({2}) = $4 and b3 ({1,2}) = $7 and there are no other bidders. The auctioneer has two choice the first one is allocate item1 and item2 separately for gaining revenue ($4+$5=$9) and the other one is allocate item1and item2 together for gaining revenue $7.In this regard, combinatorial auction focuses on capturing synergies (complementarities) among items. But in practice, local substitutability (sub additive of the bid price) can occur as well. The scenario which is explained above, one key point is detected is that preference on item. The bidder did not clear his preference in his bid. So the auctioneer has lack of information exactly which item the bidder needed mostly. In this circumstance, we need some comprehensive bidding language like matrix bidding language. Matrix bidding language has a excellent format through which one bidder can show his priority among the items and his preferences. There are some other bidding languages like XOR. We show make a comparison between XOR and matrix bidding. XOR language has much more complexity that matrix bidding language. The details about combinatorial auction and matrix bidding language are given in the thesis.