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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 未知组合拍卖机制下的异构频谱重新分配
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    本研究探讨了在引入未知组合拍卖机制下，如何更高效地实现异构频谱资源的重新分配，旨在提高无线通信系统的整体性能和资源利用率。 异构频谱重新分配的未知组合拍卖机制。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 关于认知无线电中运用博弈论进行动态频谱共享的研究论文.pdf
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    本文探讨了在认知无线电环境下利用博弈论实现动态频谱资源共享的有效方法和策略，旨在提升无线通信网络效率。 詹德睿和沈树群利用博弈论分析了认知无线电网络中的动态频谱分配问题，并构建了一个基于博弈论的认知无线电频谱分配模型。他们提出了一种非合作的解决方案来解决这一问题。
     
  • 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CPU-GPU异构多核系统中动态任务调度算法的研究论文.pdf
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    本文研究了在CPU-GPU异构多核系统中的动态任务调度问题，并提出了一种高效的调度算法以优化资源利用和提高系统的整体性能。 在计算密集型应用领域，CPU-GPU异构多核系统因其显著的加速效果而被广泛应用，但往往伴随着负载均衡的问题。为解决这一问题，我们提出了一种动态任务调度算法适用于此类系统。该算法充分调动了CPU的线程资源和GPU的强大计算能力，并且能够精确测量两者的工作效率，进而根据实际情况灵活调整分配给它们的数据块大小，以缩短整体执行时间并提升系统的加速效果。实验数据显示，采用此方法后，系统加速比提高了34%至103%，表现出了显著的进步。
     
  • 动态频谱管理技术：从认知无线电迈向人工智能
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    本文探讨了动态频谱管理技术的发展历程，着重分析了从认知无线电到人工智能的关键转变和技术挑战，展望了未来的研究方向。 随着无线电技术的快速发展，有限的频率资源已无法满足日益增长的需求。为了提高频率资源利用效率，频率综合管理得到了广泛关注。在从传统的静态管理模式向动态模式转变的过程中，认知无线电技术和TDOA定位等新技术取得了显著进展。然而，当前的人工智能技术将更加高效地完成数据到决策的转换，并更智能化地处理综合性任务。 认知无线电网络研究的一个重要课题是解决频谱利用率问题和实现动态频谱共享。目前，无线通信普遍采用固定的频率分配方式，大多数无线终端都在由国际电信联盟或各国频谱管理机构预先指定的特定频率范围内工作。研究表明，在这种模式下，许多已分配的频率资源在很多地区并未得到充分利用。