Repeated Game Analysis for Cooperative MAC With Incentive Design for Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
Cooperative communications offer appealing potentials to improve quality of service (QoS) for wireless networks. Many existing works on cooperative communications assume that participation in cooperative relaying is unconditional. In practice, however, due to resource consumption, it is vital to provide incentives for selfish cooperating peer nodes. In this paper, we analyze a cooperative medium access control (MAC) protocol with incentive design using a game-theoretic approach. Specifically, our analysis addresses two questions: 1) Can a cooperating agreement be reached between peer nodes, and 2) can cooperating lead to higher utility than not cooperating? We first formulate a one-stage game for the slotted-Aloha-based cooperative MAC protocol, where not cooperating is a Nash equilibrium (NE) strategy, whereas cooperating is not. To exploit cooperation gain, the one-stage game is extended to a two-stage game by incorporating an incentive mechanism that adapts channel access probabilities with tuning factors. Based on the Markov chain analysis of the system states with the repeated two-stage games, we determine valid tuning factors, guaranteeing that cooperating attains an NE and provides expected utility not less than that of the not-cooperating NE. Moreover, a special case with saturated and symmetric assumptions is investigated, and closed-form criteria for the tuning factors are derived. Finally, we compare the derived tuning factors for individual nodes with an optimal choice that is selected from the system perspective to maximize the overall system utility. The numerical results confirm our analytical conclusions and demonstrate that the tuning factors selected according to our derived criteria can achieve high utility that is slightly lower than that of the optimal choice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».