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关于连续双向拍卖的频谱分配算法探讨

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简介：
本研究探讨了连续双向拍卖机制在频谱资源动态分配中的应用，分析其效率、公平性和市场激励，旨在提高无线通信系统的性能和用户体验。 鉴于当前频谱分配的实际情况,不同区域的部分机构拥有不同的带宽资源并为认知用户提供通信服务。因此，在多个频谱服务提供者与多认知用户共存的情况下，如何实现简单而高效的频谱资源分配与管理，并提高动态频谱访问的可靠性成为了一个关键问题。为了简化这一复杂的多对多分配问题，我们将多个频谱服务提供商和众多认知用户之间的关系通过市场交易机制来描述，并提出了一种基于连续双向拍卖的频谱分配算法。此外，我们根据不同任务的重要程度设计了灵活的交易指令。实验仿真结果表明，该算法的时间复杂度较低且能够有效加快收敛速度。

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  • 关于连续双向拍卖的频谱分配算法探讨
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    本研究探讨了连续双向拍卖机制在频谱资源动态分配中的应用，分析其效率、公平性和市场激励，旨在提高无线通信系统的性能和用户体验。 鉴于当前频谱分配的实际情况,不同区域的部分机构拥有不同的带宽资源并为认知用户提供通信服务。因此，在多个频谱服务提供者与多认知用户共存的情况下，如何实现简单而高效的频谱资源分配与管理，并提高动态频谱访问的可靠性成为了一个关键问题。为了简化这一复杂的多对多分配问题，我们将多个频谱服务提供商和众多认知用户之间的关系通过市场交易机制来描述，并提出了一种基于连续双向拍卖的频谱分配算法。此外，我们根据不同任务的重要程度设计了灵活的交易指令。实验仿真结果表明，该算法的时间复杂度较低且能够有效加快收敛速度。
     
  • 基于双向拍卖的多目标频谱分配算法研究 (2013年)
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    本论文探讨了在无线电频段稀缺背景下，采用双向拍卖机制实现资源优化配置的方法，并提出了一种创新性的多目标频谱分配算法。该方法旨在提高频谱使用效率和通信服务质量，通过理论分析与仿真验证其有效性和可行性。研究为未来无线网络中频谱动态管理和资源共享提供了新的视角和技术支持。 认知无线网络是当前无线网络技术研究的热点领域之一，而频谱分配技术则是其应用中的关键环节。基于竞价拍卖理论，本段落定义了一种用于认知无线网络的频谱分配模型，并提出了一种双向拍卖多目标频谱分配算法。实验仿真结果显示，该算法不仅提高了频谱利用率，还综合考虑了系统性能的各种需求。
     
  • 关于结合组合双向拍卖理论的云计算资源定价探讨
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    本文深入探讨了基于组合双向拍卖理论在云计算资源定价中的应用，旨在为云服务提供商与消费者之间建立更高效、透明的价格机制。通过分析和设计新的定价策略，以期优化资源配置并提高市场竞争力。 随着云计算的不断发展，越来越多的企业开始提供云计算服务，导致市场规模不断扩大。与此相伴随的是，关于云计算资源定价的研究也日益增多。本段落基于组合双向拍卖理论对这一问题进行了探讨。
     
  • 关于最少拍控制算法的探讨
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    本论文深入探讨了最少拍控制算法的基本原理、设计方法及其在不同控制系统中的应用效果，旨在优化系统响应速度和性能。 研究最少拍无纹波控制器的设计与实现方法，并探讨如何消除输出采样点间的纹波以及该控制系统对三种典型输入信号的适应性。
     
  • 关于双向拍卖机制下异构无线系统的动态频谱管理研究.pdf
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    本文探讨了在双向拍卖机制下的异构无线系统中，如何实现高效的动态频谱管理策略，以提升整体网络性能和资源利用率。 为了提高频谱使用效率并增加异构无线系统运营商的利润，本段落基于微观经济学的价格博弈理论研究了异构网络间的动态频谱管理，并提出了一种基于双向拍卖机制的方法。
     
  • 关于多物品双向拍卖的机制设计（2006年）
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    本文探讨了在涉及多个商品交易时，如何有效设计双向拍卖机制以实现资源的最佳配置和效率最大化。发表于2006年。 本段落研究了涉及多个买方和卖方的多物品双向拍卖机制，并设计了两个规则以建立一个简洁实用的模型来确定市场清算价并进行匹配交易。文中对这些规则进行了证明并通过实例加以解释，展示了其正确性和有效性。该机制算法简便，适用于复杂多物品双向拍卖理论研究及实践应用，并且可以扩展应用于经典的四种拍卖模式中。
     
  • 网格定价算法的研究——基于组合双向拍卖.pdf
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    本文探讨了在电力市场中应用的网格定价算法，并通过分析组合双向拍卖机制，提出了优化电网资源配置和价格制定的新方法。 基于组合双向拍卖的网格定价算法由丁鹏和马晓雷提出，针对网格环境中资源分配的特点，该研究以网格经济中的组合双向拍卖模型为基础，分析了传统组合双向拍卖模型的优点与不足，并在此基础上提出了一个新的方案。
     
  • 关于可移动基站网络中频谱资源块的动态分配方法探讨
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    本文探讨了在可移动基站网络环境下频谱资源块的动态分配策略，旨在提高系统效率和用户体验。 本段落首先介绍了移动式基站的概念，并基于应用需求提出了一种网络资源分配的优先级策略。从提高资源利用率和减少频谱重新分配次数两个角度出发，文中提出了两种基于图论的资源分配方法。最后，文章还设计并详细描述了一个低复杂度的分布式频谱资源块动态分配算法。通过仿真结果验证了所提出的算法具有良好的性能表现。
     
  • 关于多UAV任务分配的拍卖方法研究.pdf
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    本文探讨了一种基于拍卖机制的任务分配算法，旨在优化多无人机系统的任务执行效率和协同作业能力。通过模拟市场中的竞标过程，该方法能够有效解决多无人飞行器在复杂环境下的任务指派问题，促进资源的最优配置与利用。 基于拍卖方法的多UAV任务分配研究指出，任务分配是实现多无人飞机（UAV）协同控制的关键环节。鉴于多UAV系统的分布式特性，本段落引入了拍卖机制来优化任务分配过程。通过这种方法，能够有效提升系统整体性能和效率。
     
  • 关于多维特征融合的双目立体匹配算法探讨
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    本文深入探讨了一种基于多维特征融合的双目立体匹配算法，旨在提升图像深度信息提取的准确性和效率。通过综合多种视觉特征，该方法能够有效应对传统技术在复杂场景中的局限性，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 大多数基于卷积神经网络的双目立体匹配算法通常将双目图像对中的像素级别特征作为计算代价进行处理，缺乏结合全局特征的能力，导致在不适定区域（如弱纹理、反光表面、细长结构及视差不连续处）上的精度较低。针对这一问题，本段落提出了一种基于多维特征融合(MDFF)的立体匹配算法。该算法主要由三个模块构成：残差开端(Inception-ResNet)模块、空间金字塔池化(SPP)模块和堆叠沙漏网络(SHN)模块。 Inception-ResNet 模块主要用于提取图像对中的局部特性信息；SPP 模块则侧重于构建匹配代价卷，用于从双目图像中提取全局特征信息；而 SHN 模块负责规则化匹配代价。在 KITTI2012 和 KITTI2015 数据集中对该算法进行了验证，结果显示本段落提出的立体匹配方法的三像素平均误匹配率分别为 1.62% 和 1.78%，超过了大多数国内外先进算法的表现；同时，在 Apollo 数据集和 Middlebury 数据集上也展现了良好的性能。