Joint Mode Selection and Spectrum Partitioning for Device-to-Device Communication: A Dynamic Stackelberg Game
Notice bibliographique
Résumé
Device-to-device (D2D) communication technology is a promising add-on component for future wireless networks to provide local area services with increased spectrum efficiency and improved user experience. Three modes (i.e., cellular mode, reuse mode, and dedicated mode) can be used for D2D communication. A potential D2D user equipment (UE) can select a communication mode and dynamically adapt the mode selection according to the performance and the cost. This is referred to as the user-controlled mode selection problem. Also, a base station (BS) needs to reserve a spectrum band for the dedicated mode of operation, which we refer to as spectrum partitioning. The optimal spectrum partitioning needs to consider the utility of the BS that depends on the distribution of the users' mode selection, which, in turn, is governed by the spectrum partitioning. To jointly address the problems of spectrum partitioning and user-controlled mode selection (which are cyclically dependent on each other), we propose a dynamic Stackelberg game framework in which the BS and the potential D2D UEs act as the leader and the followers, respectively. Specifically, the adaptive mode selection of potential D2D UEs is formulated as a follower evolutionary game, and an evolutionary stable strategy is considered to be the solution. The dynamic control of spectrum partitioning by the BS is formulated as a leader optimal control problem. We also extend the formulation by considering information delays in control and state. Numerical analysis is performed to evaluate the effectiveness of the proposed framework, which shows that although the mode selection is performed in a distributed and user-controlled manner, the dynamic spectrum partitioning can be viewed as an effective incentive mechanism to drive the user distribution close to the optimal one.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».