[논문 리뷰] Power Allocation and Pricing in Multi-User Relay Networks Using Stackelberg and Bargaining Games

Qian Cao, Huanhuan Zhao외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 01. 15.

Cooperative Communication and Network Coding참고 문헌 27인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 다중 사용자 리레이트 네트워크에서 전력 할당 및 가격 설정을 위한 이중 수준 게임 이론 프레임워크를 제안한다. 리레이터 가격 설정을 위해 스택엘베르크 게임을 사용하고, 사용자 간 공정한 전력 할당을 위해 칼라이-스모로딘스키 협상 해법(KSBS)을 적용한다. 이 방법은 리레이터 수익을 극대화하면서도 합산 데이터율 최적에 가까운 성능과 더불어 균형 잡힌 공정성을 확보하며, 등가 전력 할당보다도 우수한 성능을 보이며, 시뮬레이션을 통해 수요와 공급의 동역학과 일관성을 확인한다.

ABSTRACT

This paper considers a multi-user single-relay wireless network, where the relay gets paid for helping the users forward signals, and the users pay to receive the relay service. We study the relay power allocation and pricing problems, and model the interaction between the users and the relay as a two-level Stackelberg game. In this game, the relay, modeled as the service provider and the leader of the game, sets the relay price to maximize its revenue; while the users are modeled as customers and the followers who buy power from the relay for higher transmission rates. We use a bargaining game to model the negotiation among users to achieve a fair allocation of the relay power. Based on the proposed fair relay power allocation rule, the optimal relay power price that maximizes the relay revenue is derived analytically. Simulation shows that the proposed power allocation scheme achieves higher network sum-rate and relay revenue than the even power allocation. Furthermore, compared with the sum-rate-optimal solution, simulation shows that the proposed scheme achieves better fairness with comparable network sum-rate for a wide range of network scenarios. The proposed pricing and power allocation solutions are also shown to be consistent with the laws of supply and demand.

연구 동기 및 목표

• 자기 중심적인 노드들이 협력하지 않는 다중 사용자 무선 네트워크에서 리레이터 협력을 유도하는 문제를 해결하기 위해.
• 리레이터가 수익을 극대화하면서도 사용자 간 공정한 전력 할당을 보장할 수 있는 가격 설정 메커니즘을 설계하기 위해.
• 리레이터(리더)와 사용자(팔로워) 간의 상호작용을 스택엘베르크 게임으로 모델링하여 최적의 가격 설정을 위한 것이며.
• 사용자 간 전력 경쟁 문제를 협력적 협상 게임을 통해 해결하고, 칼라이-스모로딘스키 협상 해법(KSBS)을 활용해 공정성을 확보하기 위해.
• 실제 제약 조건 하에서 네트워크 합산 데이터율, 공정성, 리레이터 수익 간의 균형을 이루기 위해.

제안 방법

• 리레이터-사용자 상호작용을 이중 수준의 스택엘베르크 게임으로 모델링한다: 리레이터는 리더로서 단위 전력 가격을 설정하여 수익을 극대화하고, 사용자들은 팔로워로서 전력 구매량을 결정한다.
• 칼라이-스모로딘스키 협상 해법(KSBS)을 적용하여 리레이터 전력의 공정한 할당을 보장하며, 비례 공정성과 개인 합리성을 확보한다.
• 리레이터 전력 할당 문제를 볼록 최적화 문제로 변환하여 효율적인 수치적 방법으로 해결할 수 있도록 한다.
• KSBS 기반 전력 할당과 사용자 수요 함수를 바탕으로 최적의 리레이터 가격을 해석적으로 유도한다.
• 계산 복잡도를 최소화하면서도 성능를 유지하기 위해 앰플리파이-앤드-포워드 리레이팅을 사용한다.
• 정적 채널 조건 하에서 다양한 리레이터 전력 제약 조건과 가격 설정에 대해 시뮬레이션을 통해 프레임워크의 타당성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 사용자 리레이트 네트워크에서 여러 자기 중심적 사용자 간에 전력을 공정하게 할당하면서도 리레이터가 수익을 극대화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 사용자 전력 수요 및 공정성 제약 조건 하에서 리레이터 수익을 극대화하는 데 어떤 가격 전략이 필요한가?
• RQ3 제안된 KSBS 기반 전력 할당 방식은 등가 전력 할당 및 합산 데이터율 최적 할당 방식과 비교해 공정성과 합산 데이터율 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ4 제안된 방식은 공급과 수요의 경제 법칙을 어느 정도 반영하는가?
• RQ5 게임 이론 프레임워크는 근사 최적의 합산 데이터율을 달성하면서도 공정성과 높은 리레이터 수익을 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 KSBS 기반 방식은 최적 가격에서 정규화된 데이터율 차이가 0.7701을 기록하여 합산 데이터율 최적 해법(0.8652)보다 훨씬 낮아 우수한 공정성을 나타낸다.
• 리레이터 전력 가격 λ = 0.0027일 때 리레이터 수익이 최고조에 도달하며, 총 리레이터 전력의 91%가 판매되며 합산 데이터율 최적 해법과 2%의 차이를 보인다.
• 등가 전력 할당과 비교해 제안된 방식은 수익 극대화 가격(λ = 0.0047)에서 리레이터 수익을 증가시키며 합산 데이터율을 23% 높게 달성한다.
• 리레이터 전력 제약 조건이 25 dB일 때 제안된 방식과 합산 데이터율 최적 해법 간의 합산 데이터율 차이는 6% 미만이므로 근사 최적 성능을 확보한다.
• 리레이터 전력이 증가함에 따라 최적 리레이터 가격이 감소함을 확인하여 시스템 내 공급과 수요의 법칙이 성립함을 입증한다.
• 모든 시험 환경에서 제안된 방식은 공정성(낮은 데이터율 차이)과 네트워크 합산 데이터율 측면에서 등가 전력 할당보다 항상 뛰어나다.