不完全信息下高斯干扰信道上随机博弈的均衡学习
信息论
2016-02-04 v4 math.IT
摘要
我们考虑一个无线通信系统，其中 个收发对希望相互通信。每个发射机以其到接收机的信道增益所决定的功率以某一速率传输数据。若接收机成功接收到消息，则发送确认(ACK)，否则发送否定确认(NACK)。每个用户旨在最大化其成功传输的概率。我们将此问题表述为一个随机博弈，并提出一种完全分布式的学些算法以找到相关均衡(CE)。此外，我们使用无遗憾算法为我们的功率分配博弈找到粗相关均衡(CCE)。我们还提出一种完全分布式学习算法以找到帕累托最优解。通常帕累托点不能保证用户间的公平性，因此我们还提出一种算法来计算纳什议价解，该解帕累托最优且提供用户间的公平性。最后，在相同博弈论框架下，我们研究当每个发射机以多个速率而非固定速率发送数据时这些均衡与帕累托点的性质。我们比较在CE、CCE、纳什议价解及帕累托点处获得的和速率，以及通过其他一些已知近期算法获得的和速率。
引用
@article{arxiv.1503.02839,
title = {Learning Equilibria of a Stochastic Game on Gaussian Interference Channels with Incomplete Information},
author = {Krishna Chaitanya A and Vinod Sharma and Utpal Mukherji},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.02839},
year = {2016}
}