无线网络中的 Braess 悖论：改进技术的危险

在比较新的无线技术时，通常考虑它们对网络容量（定义为可同时满足的最大链路数）的影响。例如，已证明赋予接收机干扰消除能力或允许发射机使用功率控制永远不会降低容量，并且在某些情况下可以将其增加 $\Omega(\log (\Delta \cdot P_{\max}))$，其中 $\Delta$ 是最长链路长度与最小发射机 - 接收机距离的比率，$P_{\max}$ 是最大发射功率。但没有理由期望在实际中实现最优容量，特别是因为最大化容量已知是 NP-hard 的。实际上，我们预期链路表现为自利代理，因此在引入新技术时，比较博弈论均衡下达到的值比最优值更有意义。在本文中，我们开启了这一研究方向，比较了使用所谓“更好”技术时的各种均衡概念（特别是 Nash 均衡和无后悔行为）。我们展示了适用于所有情况的 Braess 悖论版本：在某些网络中，尽管容量增加，升级技术实际上可能使均衡变\emph{差}。我们构建了实例，其中这种下降对于功率控制、干扰消除和 SINR 阈值 ($\beta$) 的改进是一个常数因子，而当功率控制与干扰消除结合时为 $\Omega(\log \Delta)$。然而，我们表明这些例子基本上是紧的：对于功率控制、干扰消除和改进的 $\beta$，下降最多为 O(1)，而当功率控制与干扰消除结合时最多为 $O(\log \Delta)$。