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LTE-A中继系统中基于吞吐量和公平性博弈的RRM策略
LTE-A中继系统中基于吞吐量和公平性博弈的RRM策略
随着移动通信技术的快速发展，LTE-A中继系统在未来的5G时代将成为通信领域的重要技术。在LTE-A中继系统中，资源管理和调度是保证系统性能的关键因素之一。传统的RRM（RadioResourceManagement）策略通常会侧重于吞吐量或公平性，然而，这两个目标之间往往存在着矛盾关系。因此，本文将介绍一种基于吞吐量和公平性博弈的RRM策略，以优化系统性能和用户体验。
RRM策略是指根据各项指标（如吞吐量、延迟、资源利用率等）来动态地调配网络资源，从而达到系统性能的最优化。在传统的RRM策略中，主要以最大化吞吐量或公平性为目标。然而，在实际应用中，往往会出现两个目标的矛盾，如同时考虑吞吐量和公平性时，带宽分配可能变得不一致，这样会影响系统客观的效果。因此，为了更好地保证系统性能和用户体验，需要探究一种综合考虑吞吐量和公平性的RRM策略。
游戏博弈理论是解决复杂系统问题的一种有效方法。在电信领域，它已被广泛应用于资源分配、链路控制等问题的研究中。基于博弈论的RRM策略中，一般通过设计适当的策略集合和收益函数来解决资源分配问题。在这里，我们将结合吞吐量和公平性，提出一种基于重复博弈的RRM策略。该策略的核心是使得用户可以在保证自身利益的前提下，通过相互协调来最终达到整体利益的最大化。
首先分析重复博弈理论的基本概念，重复博弈是指博弈双方不只进行一次博弈，而是在一段时间内反复进行许多局博弈。在这种情况下，玩家之间的互动会发生变化，会在每个回合中重新参考其合作或不合作，并通过积累过去的参考博弈结果来调整其策略。随着博弈的进行，双方将发现通过合作可以获得更大的收益，因此，相互合作是博弈的一个重要策略。
其次，考虑博弈双方的基本策略，考虑到重复博弈中博弈双方需要在多个周期内进行博弈，因此，需要确定一种合适的策略使得双方可以在长期内获得相对公平的收益。对于RRM策略，我们可以将带宽分配问题转化为博弈问题，每个用户都将作为一个玩家。我们可以设计出适合系统的策略集合和收益函数，而用户的策略选择也可以通过学习算法来实现。
最后，需要考虑如何实现基于吞吐量和公平性的收益函数。一般来说，吞吐量和公平性可以通过均衡分配收益函数来实现。具体而言，我们可以将用户的收益计算公式表示如下：
utility=w1*throughput+w2*fairness
其中，w1和w2是权重因子，通过调整这两个系数可以动态平衡吞吐量和公平性的考虑。在这个公式中，吞吐量（throughput）是通过网络带宽和链路负载情况来计算的；而公平性指标（fairness）可以通过某种简单的方法来计算。比如说，可以基于用户占用的时间或转发数据量来计算。
综上所述，本文介绍了一种基于吞吐量和公平性博弈的RRM策略。通过建立一个博弈模型，设计合适的策略集合和收益函数，使各个用户可以在保证自身利益的基础上，相互协调以达到系统整体利益的最大化。这种策略可以在LTE-A中继系统中广泛应用，以优化系统性能和用户体验。