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Enregistrement W2027031054 · doi:10.1109/icc.2012.6364002

Competitive pricing for spectrum subleasing for future wireless ad hoc networks

2012· article· en· W2027031054 sur OpenAlexaff
Kandasamy Illanko, Alagan Anpalagan, D. Androutsos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStackelberg competitionNash equilibriumComputer scienceOperator (biology)Equilibrium pointInterference (communication)Mathematical optimizationGame theoryMobile network operatorMathematical economicsTelecommunicationsMathematicsCellular networkChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper envisions a near future in which the proliferation of wireless ad hoc networks in urban centers causes excessive spectrum pollution on currently allocated unlicensed bands. One solution for this problem is for the operators to lease freshly released spectrum from the regulators and sublease it to agencies in major cities. We consider one such operator who divides an urban area into regions and subleases spectrum with the condition that the interference measured at boundary points should not exceed a threshold. The subleasing pricing structure has a fixed part, as well as a variable part that discounts the price based on the margin between the interference threshold and the actual interference. The slope of the variable part is called the discount rate and is determined by a competition that is modeled as a game within a game. For a fixed discount rate, the competition between the customers forms a strategic game. The end result of this game becomes the input to the Stackelberg game between the customers as a whole on the one side and the operator on the other side. We derive the mild condition under which the strategic game of the customers has a unique Nash equilibrium, and obtain an explicit closed form solution for the equilibrium point. This result is then used to derive the best response of the operator and the optimum (Stackelberg equilibrium) discount rate the operator would want to offer. Numerical results obtained through simulations that support the analysis are also provided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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