无线网络中数据分发的能量与社会成本最小化：集中式与分散式方法

我们研究无线网络中从一个源到多个节点的多跳数据分发，其中部分网络节点充当重传节点并协助源进行数据分发。在该网络中，我们研究两种场景：i) 传输节点不需要传输激励；ii) 它们需要激励并由相应接收节点以虚拟代币支付。我们考察两个问题：P1) 第一种场景下的网络功耗最小化；P2) 第二种场景下的社会成本最小化，定义为网络节点为接收数据支付的总成本。本文中，为解决 P1 与 P2，我们提出集中式与分散式方法，以确定网络中哪些节点应充当传输节点，找出其发射功率及相应接收节点。出于能效考虑，我们的模型在接收端采用最大比合并（MRC），使一个接收者可由多个发射者服务。所提分散式方法基于非合作成本分担博弈（CSG）。在我们提出的博弈中，每个接收节点选择其相应传输节点，并据此对其施加所选传输节点功耗对应的成本。我们讨论了网络如何以分散方式形成，找出博弈中节点的行动，并表明尽管是分散式的，所提博弈收敛于稳定解。为求得作为分散式方法基准的集中式全局最优，我们使用混合整数线性规划（MILP）。仿真结果表明，我们的分散式方法在能效与社会成本上优于传统算法，同时能应对协作激励需求。