Game Theoretic Approaches for Multiple Access in Wireless Networks: A Survey
Notice bibliographique
Résumé
Multiple access methods in a wireless network allow multiple nodes to share a set of available channels for data transmission. The nodes can either compete or cooperate with each other to access the channel(s) so that either an individual or a group objective can be achieved. Game theory, which is a mathematical tool developed to understand the interaction among rational entities, can be applied to model and to analyze individual or group behaviour of nodes for multiple access in wireless networks. Game theory also enables us to model the selfish/malicious behaviour of nodes, and subsequently design the punishment or defense mechanisms for robust multiple access in wireless networks. In addition, game models can provide distributed solutions to the multiple access problems, which are based on solid theoretical foundations. In this survey, we provide a comprehensive review of the game models (e.g., noncooperative/cooperative, static/dynamic, and complete/incomplete information) developed for different multiple access schemes (i.e., contention-free and contention-based random channel access) in wireless networks. We consider time-division multiple access (TDMA), frequency-division multiple access (FDMA), and code-division multiple access (CDMA), ALOHA, and carrier sense multiple access (CSMA)-based wireless networks. In addition, game models for multiple access in dynamic spectrum access-based cognitive radio networks are reviewed. The major findings from the game models used for these different access schemes are highlighted. To this end, several of the key open research directions are outlined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».