Đang tải... (xem toàn văn)
(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi(Luận văn thạc sĩ) Tối ưu hóa cơ hội truyền tải cho mạng vô tuyến sử dụng lý thuyết trò chơi
LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 05 tháng 05 năm 2018 (Ký tên ghi rõ họ tên) Nguyễn Chánh Tín Trang iii LỜI CẢM ƠN Lời luận văn Thạc sĩ này, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành sâu sắc đến thầy PGS TS Phan Văn Ca người tận tình hướng dẫn, bảo suốt q trình thực luận văn Tơi xin chân thành cảm ơn thầy cô khoa Điện- Điện tử nhiệt tình truyền đạt kiến thức cho tôi, giúp xây dựng tảng kiến thức vững để hoàn thành luận văn Cuối cùng, tơi xin chân thành cảm ơn gia đình bạn bè, tạo điều kiện, quan tâm, giúp đỡ, động viên suốt trình học tập hoàn thành luận văn tiến độ Tp Hồ Chí Minh, ngày 05 tháng 05 năm 2018 Nguyễn Chánh Tín Trang iv TĨM TẮT Trong đề tài này, tác giả phát triển mơ hình truyền gói tin hội dựa lý thuyết trị chơi cho mạng vơ tuyến hoạt động điều kiện nguồn lượng thấp Để giảm thiểu việc truyền gói tin khơng thành cơng lỗi kênh truyền xung đột trình truyền gói tin gây lãng phí lượng, chiến lược truyền gói tin hội cố gắng truyền gói tin điều kiện kênh truyền tốt với ràng buộc độ trễ gói tin với mơ hình kênh truyền fading biến thiên theo thời gian Mơ hình lý thuyết trò chơi ngẫu nhiên kết hợp chi phí đề xuất để xác định ngưỡng tối ưu cho việc truyền gói tin theo chế truyền thơng hội Kết mô cho thấy với chiến lược truyền thơng hội, nút mạng có xu hướng trì hỗn truyền điều kiện kênh truyền xấu nhằm tránh xung đột giảm tỷ lệ gói tin dẫn đến việc tăng hiệu sử dụng lượng nút kéo dài thời gian hoạt động mạng ABSTRACT In this project, the authors have developed a game theory framework for opportunity communication strategy for wireless networks that operating in a strict energy-constrained environment In order to minimize unsuccessful transmission due to channel errors and packet collisions that causing a waste of energy, the opportunity communication strategy attempts to transmit at good channel conditions while meeting the delay constraint under time-varying wireless channel Thus a constrained cost-coupled stochastic game algorithm is formulated to obtain an optimal threshold for successful transmission in the opportunistic transmission manner The simulation result shows that with the opportunity transmission strategy, the nodes trend to defer their transmissions in bad channel conditions to avoid collision and reduce packet loss rate This can lead to improve the performance of energy usage at each node as well as to prolong the network lifetime Trang v MỤC LỤC Trang TRANG TỰA QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN iv TÓM TẮT v MỤC LỤC vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT viii DANH MỤC HÌNH ix DANH MỤC BẢNG xi DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU xii Chương TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Tình hình nghiên cứu .2 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 1.4 Nhiệm vụ nghiên cứu giới hạn đề tài 1.4.1 Nhiệm vụ nghiên cứu 1.4.2 Giới hạn đề tài 1.5 Đóng góp đề tài .6 1.6 Phương pháp nghiên cứu .6 1.7 Bố cục đề tài Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan mạng tùy biến vô tuyến ad-hoc Trang vi 2.1.1 Giới thiệu 2.1.2 Đặc tính mạng ad-hoc .9 2.2 Kênh truyền fading 11 2.3 Quá trình định Markov (MDP) 13 2.3.1 Định nghĩa .13 2.3.2 Thuộc tính đệ quy giá trị - phương trình tối ưu Bellman .14 2.3.3 Hàm Q 15 2.3.4 Tính tốn hàm giá trị 16 2.3.5 Luật lặp lại 17 2.3.6 Học từ kinh nghiệm 17 2.4 Kênh Markov trạng thái hữu hạn 18 2.5 Chức phối hợp phân phối giao thức IEEE 802.11 21 2.6 Lý thuyết trò chơi 25 2.7 Quy hoạch tuyến tính 27 2.7.1 Mơ hình giả thuyết 28 2.7.2 Quy hoạch tuyến tính giải pháp cho MDPs 30 2.7.3 Quy hoạch tuyến tính cho ràng buộc MDPs 31 Chương TỐI ƯU CƠ HỘI TRUYỀN TẢI CHO MẠNG VÔ TUYẾN AH-HOC 34 3.1 Xây dựng mơ hình hệ thống 34 3.2 Trò chơi ngẫu nhiên bị ràng buộc hàm chi phí 36 3.3 Quy hoạch tuyến tính 44 Chương KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 46 4.1 Giới thiệu chương trình mô 46 4.2 Kết mô 47 4.2.1 Ngưỡng truyền tối ưu kênh truyền biến thiên theo thời gian điều kiện không phụ thuộc khe thời gian trễ (D) 47 4.2.2 Ngưỡng truyền tối ưu kênh truyền biến thiên theo thời gian điều kiện phụ thuộc khe thời gian trễ (D) 49 Trang vii Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 51 5.1 Kết luận 51 5.2 Hướng phát triển 51 Phụ lục A 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 Trang viii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT BSC Binary symmetric channel Kênh nhị phân đối xứng CDF Cumulative distribution fnction Hàm phân phối tích lũy CDMA Code Division Multiple Access Đa truy cập phân chia theo mã CSI Channel state information Thông tin trạng thái kênh CTS Clear-to-Send Sẵn sàng để truyền CW Contention Window Cửa sổ tranh chấp DCF Distributed Coordination Chức phối hợp phân Function phối Finite-State Markov Channel Kênh truyền Markov trạng FSMC thái hữu hạn MAC Medium Access Control Điều khiển truy nhập môi trường MDP Markov Decision Process Quá trình định Markov OP Optimal policy Chính sách tối ưu OTS Opportunistic transmission Chiến lược truyền thông strategy hội RTS Ready-to-Send Sẵn sàng để gửi SNR Signal-to-Noise Ratio Tỉ số tín hiệu nhiễu WLAN Wireless local area network Mạng cục không dây Trang viii DANH MỤC HÌNH Hình Trang Hình Mơ hình mạng vơ tuyến ad-hoc Hình 2 Mơ PDF kênh truyền Rayleigh fading với phương sai 0.5 12 Hình Mô PDF kênh truyền Rayleigh fading với phương sai 12 Hình Quá trình định Markov 14 Hình Các phép đo kênh truyền phản hồi thông qua trao đổi tin nhắn điều khiển 22 Hình Ví dụ chế truy cập .24 Hình Cơ chế truy cập RTS/CTS 25 Hình Mơ hình kênh truyền Markov trạng thái hữu hạn 34 Hình Sơ đồ trạng thái truyền dẫn với ràng buộc trễ 37 Hình 3 Sơ đồ trạng thái truyền dẫn với ràng buộc trễ truyền lại tập tin có lỗi kênh truyền Pf .39 Hình Sơ đồ trạng thái truyền dẫn với ràng buộc trễ, xác suất xung đột d, lỗi kênh truyền Pf 41 Hình Ngưỡng truyền tối ưu kênh truyền biến thiên theo thời gian điều kiện không phụ thuộc khe thơi gian trễ 47 Hình Ngưỡng truyền tối ưu kênh truyền biến thiên theo thời gian điều kiện phụ thuộc khe thơi gian trễ 49 Trang ix DANH MỤC BẢNG Bảng Trang Bảng Khe thời gian, giá trị tối thiểu tối đa CW cho lớp PHY-specicify theo tiêu chuẩn IEEE 802.11 [7] .23 Bảng Các tham số mô .46 Trang xi DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU Kí hiệu Mơ tả α Xác suất nhận gói tin f y ( y) Hàm SNR (y) tức thời nhận fm Tần số Doppler v Tốc độ nút di động Bước sóng di động Pg (k , k 1) Xác suất chuyển đổi trạng thái Tf Thời gian truyền khung tin k Xác suất trạng thái ổn định F ( ) Hàm phân phối tích lũy CDF Pb ( g k ) Xác suất lỗi ký tự xi Trạng thái hệ thống khe thời gian i gi Trạng thái kênh truyền khe thời gian i ni Trạng thái nút di động khe thời gian i Ai(xi) Kí hiệu cho tập hợp tất hành động điều khiển có cho nút i trạng thái xi Kí hiệu hành động điều khiển thực khe thời gian i Pn (ni , ni 1 , a) Xác suất chuyển đổi nút di động từ trạng thái ni đến ni 1 điều khiển hành động a Trang xii Luận văn Chương Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết luận Đề tài sử dụng lý thuyết trò chơi kết hợp hàm chi phí để khảo sát đặc tính mơ hình OTS cải tiến mơ hình OTS ban đầu, chiến lược truyền thơng hội cho mạng vơ tuyến có kênh truyền biến thiên theo thời gian rút Đề tài tiến hành nhiều thí nghiệm để quan sát phân tích hành vi mơ hình OTS qua lỗi tràn đệm phạm vi ứng dụng nhạy với thời gian trễ Một sách truyền thơng tối ưu rút cho sơ đồ OTS, mơ hình OTS với chế truyền lại tập tin cho xác suất truyền tối ưu lớn xác suất truyền tối ưu mơ hình ban đầu khơng truyền lại tập tin, nút di động bắt đầu truyền chất lượng kênh vượt qua ngưỡng tối ưu, tránh truyền không thành công gây lãng phí lượng giúp kéo dài thời gian hoạt động mạng 5.2 Hướng phát triển Luận văn tập trung phân tích mơ hành vi mơ hình OTS kênh truyền fading phẳng người thực đề tài muốn mở rộng phân tích mơ hình kênh truyền khác Rician Nakagami Trang 51 Luận văn Phụ lục A Phụ lục A Dễ dàng thấy mẫu số công thức (3.7) đơn giản xác suất trạng thái ổn định đưa công thức (3.4) Tử số công thức (3.7) y 2y 2x e dx e dy yk 1 yk yk 1 yk y e dy yk 1 y yk (3.28) y 2x e e dxdy 2 Số hạng thứ hai bên phải cơng thức (3.28) đơn giản hóa cách thay đổi thứ tự phép tính tích phân yk 1 yk 1 x2 2 yk yk 1 yk y 2x e dy e dx 2 e 2 F 1 x 1 Ak 1 dx e yk yk 1 yk 1 yk yk 1 ( 1) yk y 2x e dy e dx 2 2x e dx (e 2 yk ( 1) F e Ak Ak 1 e yk 1 ) yk 1 2x e dx (3.29) 2 yk F ( yk 1 ) e F ( yk ) Với (3.4), (3.29), định nghĩa k công thức (3.9), ta viết vế phải phương trình (3.28) k k 1 Phương trình (3.8) (3.9) chứng minh Trang 52 Luận văn Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Y A Pignolet, “Algorithmic Challenges in Wireless Networks,” 2009 [2] S Chakraborty, D Dash, D K Sanyal, S Chattopadhyay, M Chattopadhyay, “Game-theoretic wireless CSMA MAC protocols: Measurements from an indoor testbed,” IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), 2016, pp 1063 - 1064 [3] M Aliaskari, A Shahzadi, “A game theoretic approach to joint resource management in wireless ad hoc networks,” in Proceedings of the 8th IEEE International Symposium on Telecommunications (IST), 2016, pp 6-11 [4] O Baig, Y S AI-Harthi, E Al-Tubaishi, “Game-theoretic algorithm stimulating cooperation in multi-hop wireless networks,” in Proceedings of the 5th International Conference on Game Theory for Networks, 2014, pp 1-5 [5] Y Cho, C.-S Hwang, and F Tobagi, “Design of robust random access protocols for wireless networks using game theoretic models,” in Proceedings of the 27th IEEE Corerence on Computer Communications (INFOCOM 2008), April 2008, pp 1750-1758 [6] H Lee, H Kwon, A Motskin, and L Guibas, “Interference-aware mac protocol for wireless networks by a game-theoretic approach,” in Proceedings of the 28th IEEE Corerence on Computer Communications (INFOCOM 2009), April 2009, pp 1854-1862 [7] M H Ngo and V Krishnamurthy, “Game theoretic cross-layer transmission policies in multipacket reception wireless networks,” IEEE Trans Signal Process., vol 55, no 5, pp 1911-1926, May 2007 Trang 53 Luận văn Tài liệu tham khảo [8] Y Jin, G Kesidis, and J W Jang, “A channel aware mac protocol in an aloha network with selfish users,” Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, vol 30, no 1, pp 128-137, January 2012 [9] L Chen, S Low, and J Doyle, “Contention control: A game-theoretic approach,” in Proceedings of the 46th IEEE Corference on Decision and Control (CDC 2007), Dec 2007, pp 3428-3434 [10] T Cui, L Chen, and S Low, “A game-theoretic famework for medium access control,” IEEE J Set Areas Commun., vol 26, no 7, pp 1116-1127, September 2008 [11] L Zhao, J Zhang, K Yang, and H Zhang, “Using incompletely cooperative game theory in mobile ad hoc networks,” in Proceedings of IEEE International Corerence on Communications (ICC 2007), June 2007, pp 3401-3406 [12] L Zhao, J Zhang, and H Zhang, “Gdcf: game-theoretic distributed coordination function in wlans,” Electronics Letters, vol 43, no 9, pp 510-511,26 2007 [13] L Zhao, J Zhang, H Zhang, “Using incompletely cooperative game theory in wireless mesh networks,” IEEEIACM Trans Netw., vol 22, no 1, pp 39-44, Jan.-Feb 2008 [14] L Jang-Won, T Ao, H Jianwei, M Chiang, and A Robert, “Reverseengineering mac: A non-cooperative game model,” IEEE J Sel Areas Commun., vol 25, no 6, pp 1135-1147, August 2007 [15] M Cagalj, S Ganeriwal, I Aad, and J.-P Hubaux, “On selfish behavior in csma/ca networks,” in Proceedings of the 24th Annual Joint Corerence of the IEEE Computer and Communications Societies (INFOCOM 2005), vol 4, March 2005, pp 2513-2524 vol Trang 54 Luận văn Tài liệu tham khảo [16] J Konorski, “A game-theoretic study of csma/ca under a backoff attack,” IEEE/ACM Trans Netw., vol 14, no 6, pp 1167-1178, Dec 2006 [17] Y Jin and G Kesidis, “Distributed contention window control for selfish users in ieee 802.11 wireless lans,” IEEE J Set Areas Commun., vol 25, no 6, pp 1113-1123, August 2007 [18] H Inaltekin and S Wicker, “The analysis of nash equilibria of the oneshot random-access game for wireless networks and the behavior of selfish nodes,” IEEE/ACM Trans Netw., vol 16, no 5, pp 1094-1107, Oct 2008 [19] E Altmana, K Avrachenkova, N Bonneaua, M Debbahc, R EIAzouzid, and D S Menaschee, “Constrained cost-coupled stochastic games with independent state processes,” Operations Research Letters, vol 36, no 2, pp 160-164, Mar 2008 [20] S.Kopekar, A.Kumar, “A Study of Ad-Hoc Wireless Networks: Various Issues in Architectures and Protocols,” International Journal of Computer Applications, VOL.122 No.6, July 2015 [21] Marc Toussaint, “Lecture Notes: Markov Decision Processes,” pp April 13, 2009 [22] H S Wang and N Moayeri, “Finite-state markov channel-a useful model for radio communication channels,” IEEE Trans Veh Technol., vol 44,no I,pp 163-171, Feb 1995 [23] M Mushkin and I Bar-David,, “Capacity and coding for the Gilben-Elliott channels,,” IEEE Trans Info Theory, vol 35, pp 1277-1290, Nov 1989 [24] H S Wang and N Moayeri, , “Modeling, capacity and joint source/channel coding for Rayleigh fading channels,” in Proc 43rd IEEE Vehicular Technol Conf., , May 1993 Trang 55 Luận văn Tài liệu tham khảo [25] C V Phan, Y Park, H H Choi, J Cho, J G Kim, “An Energy-Efficient Transmission Strategy For Wireless Sensor Networks,” IEEE Trans Consum Electron, vol 56, pp 597-605,, Apr 2010 [26] Bianchi, G , “Performance analysis of the IEEE 802.11 distributed coordination function,” IEEE J Sel., Areas Commun., pp 535–547, 2000 [27] E Altman and F Spieksma, “The Linear Program approach in Markov Decision Problems revisited,” ZOR - Methods and Models in Operations Research, Vol 42, Issue 2, pp 169-188,, 1995 [28] A Hordijk and L C M Kallenberg, “Constrained undiscounted stochastic dynamic programming,” Mathematics of Operations Research, Vol 9, No 2, May 1984 [29] C Derman, “Finite State Markovian Decision Processes,” Academic Press, 1970 [30] Ca Van Phan, “A game-theoretic framework for opportunistic transmission in wireless networks,” Proceeding of the International Conference on Communications and Electronics (ICCE’14), Danang, Vietnam, July 2014 [31] Trần Thanh Tôn, “Nghiên cứu giao thức đa truy cập ngẫu nhiên môi trường fading”, Luận văn thạc sĩ, 2017 [32] Nguyễn Bá Thạch, “Nghiên cứu giao thức NOMA cho mạng 5G”, Luận văn thạc sĩ, 2017 Trang 56 TỐI ƯU CƠ HỘI TRUYỀN GÓI TIN TRONG MẠNG VƠ TUYẾN SỬ DỤNG LÝ THUYẾT TRỊ CHƠI MAXIMIZING PACKET TRANSMISSION OPPORTUNITIES IN THE WIRELESS NETWORK BY USING THE GAME THEORY Nguyễn Chánh Tín 1, Phan Văn Ca 12 Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM TÓM TẮT Trong báo này, tác giả phát triển mơ hình truyền gói tin hội dựa lý thuyết trị chơi cho mạng vơ tuyến hoạt động điều kiện nguồn lượng thấp Để giảm thiểu việc truyền gói tin khơng thành cơng lỗi kênh truyền xung đột q trình truyền gói tin gây lãng phí lượng, chiến lược truyền gói tin hội cố gắng truyền gói tin điều kiện kênh truyền tốt với ràng buộc độ trễ gói tin với mơ hình kênh truyền fading biến thiên theo thời gian Mơ hình lý thuyết trị chơi ngẫu nhiên kết hợp chi phí đề xuất để xác định ngưỡng tối ưu cho việc truyền gói tin theo chế truyền thơng hội Kết mô cho thấy với chiến lược truyền thông hội, nút mạng có xu hướng trì hỗn truyền điều kiện kênh truyền xấu nhằm tránh xung đột giảm tỷ lệ gói tin dẫn đến việc tăng hiệu sử dụng lượng nút kéo dài thời gian hoạt động mạng Từ khóa: Lý thuyết trị chơi; chiến lược truyền thơng hội; mạng vô tuyến; kênh truyền biến thiên theo thời gian; trò chơi ngẫu nhiên kết hợp hàm chi phí ABSTRACT In this paper, the authors have developed a game theory framework for opportunity communication strategy for wireless networks that operating in a strict energy-constrained environment In order to minimize unsuccessful transmission due to channel errors and packet collisions that causing a waste of energy, the opportunity communication strategy attempts to transmit at good channel conditions while meeting the delay constraint under time-varying wireless channel Thus a constrained cost-coupled stochastic game algorithm is formulated to obtain an optimal threshold for successful transmission in the opportunistic transmission manner The simulation result shows that with the opportunity transmission strategy, the nodes trend to defer their transmissions in bad channel conditions to avoid collision and reduce packet loss rate This can lead to improve the performance of energy usage at each node as well as to prolong the network lifetime Keywords: Game theory; opportunistic transmission; wireless network; time-varying wireless channel; cost-coupled stochastic GIỚI THIỆU Trong năm gần đây, lý thuyết trị chơi trở thành cơng cụ thiết yếu, hiệu để phân tích thiết kế mạng vơ tuyến Giao thức đa truy cập cảm nhận sóng mang (CSMA) ứng dụng lý thuyết trị chơi cho mạng vơ tuyến xem giải pháp thay CSMA cổ điển dựa chế backoff ngẫu nhiên [1] Trong báo này, tác giả đưa thiết kế giao thức MAC dựa lý thuyết trị chơi cho mạng vơ tuyến thực thử nghiệm mạng vô tuyến nhà với 22 nút lập trình dựa chuẩn IEEE 802.11 Các phép đo tác giả cho thấy thiết kế đề xuất cho hiệu tổng thông lượng đạt cân Nash độ cân tải truyền nút mạng so với thuật toán DCF chuẩn Trong báo số [2], tác giả đề xuất phương pháp tiếp cận dựa lý thuyết trò chơi để thay đổi tốc độ, điều chế cơng suất thuật tốn trị chơi Tất người dùng hài lòng với việc kết hợp quy tắc trị chơi Tính ích kỷ người sử dụng độc lập bị hạn chế khuôn khổ Tính ích kỷ trị chơi đạt đến điểm mong muốn gọi điểm cân Nash Thông qua kết khác nhau, tác giả thấy tất người dùng có cân tối đa hóa lợi ích tối thiểu lượng truyền, tốc độ kiểu điều chế chiến lược họ Trong mạng vô tuyến đa chặng (multi-hop) [3], nút bị hạn chế lượng nguồn tài ngun gây tượng khơng sẵn sàng chuyển tiếp gói tin cho nút lân cận để tiết kiệm nguồn lượng Trạng thái nút làm giảm thơng lượng mạng làm giảm hiệu suất mạng Trong thiết kế thuật tốn lý thuyết trị chơi cho việc chuyển tiếp lặp lại gói tin, hầu hết cơng trình trước bỏ qua yếu tố nhiễu môi trường vô tuyến hoạt động nút Thuật toán báo so sánh với thuật tốn lý thuyết trị chơi tiếng khác kết mô thực để chứng minh tối ưu thuật toán môi trường nhiễu Bên cạnh phương pháp tiếp cận liên quan đến chiến lược truyền trên, số cách tiếp cận khác ( [4], [5], [6], [7], [8]) áp dụng lý thuyết trò chơi để nghiên cứu kiểm sốt tranh chấp cho mạng vơ tuyến Các tác giả [4] trình bày tổng quan mơ hình lý thuyết trò chơi để nghiên cứu tương tác nút cho kênh vô tuyến phổ biến Ngoài ra, tác giả nghiên cứu cân Nash trò chơi thiết kế phương pháp để đạt theo phương pháp phân phối Việc mở rộng toán thảo luận báo [5] Trong báo này, tác giả khái qt hóa kiểm sốt truy cập trị chơi cho trường hợp nút quan sát nhiều tín hiệu tranh chấp để hướng dẫn chúng cân Nash đưa điều kiện cho tồn cân Một khái niệm lý thuyết trị chơi khơng hoàn toàn hợp tác đề xuất ( [6], [7], [8]) để cải thiện hiệu suất CSMA/CA mạng di động ad-hoc Trong mơ hình trị chơi này, nút ước lượng trạng thái trò chơi thay đổi trạng thái cân bằng cách thay đổi tham số tranh chấp để đạt hiệu suất tối ưu Các mở rộng trình bày báo [8] Trong báo này, tác giả trình bày phương pháp ước lượng điều kiện xác suất va chạm dựa kỹ thuật ảo hóa - CSMA đề xuất giao thức lý thuyết trị chơi MAC đơn giản mà thực mạng vô tuyến Một kỹ thuật đảo ngược giao thức truy cập ngẫu nhiên MAC dựa backoff sử dụng cách tiếp cận lý thuyết trò chơi trình bày [9] Như trình bày báo, giao thức backoff hàm mũ kỹ thuật đảo ngược thơng qua trị chơi khơng hợp tác liên kết cố gắng tối đa hố hàm lợi ích cục Ngồi ra, tác giả chứng minh tồn cân Nash cung cấp điều kiện cho tính đơn trị ổn định cho trị chơi Gần toán tồn hành vi ích kỷ kiểm sốt truy cập môi trường mạng vô tuyến thu hút ý số nhà nghiên cứu ( [10], [11], [12], [13]) Các tác giả [10] nghiên cứu hành vi ích kỷ nút mạng CSMA/CA cách sử dụng lý thuyết trò chơi phát triển giao thức cục phân tán để điều khiển hành vi ích kỷ nút cân Nash tối ưu Pareto Một toán tương tự nghiên cứu [11], công backoff mạng ad-hoc với trạm nặc danh phân tích hai mơ hình trị chơi khơng hợp tác khác nhau: lặp lại trò chơi CSMA/CA Hơn nữa, tác giả phát triển chiến lược cho trạm, cung cấp hiệu suất Pareto cân Nash hoàn hảo việc tái lập lại trò chơi CSMA/CA Trong [12], tác giả nghiên cứu ổn định CSMA/CA tảng mạng vơ tuyến với người dùng ích kỷ tham gia vào trị chơi CSMA/CA khơng hợp tác Trong trị chơi này, giá trị người dùng tự động thay đổi theo tình trạng nghẽn mạng tình trạng tiêu thụ lượng Thêm vào đó, phương pháp lặp lại có mục đích nhằm đảm bảo hội tụ cân Nash đơn trị Trong [13], trò chơi truy cập ngẫu nhiên cho mạng vô tuyến trình bày để nghiên cứu hành vi ích kỷ nút mạng Hơn nữa, tác giả phân tích kỹ thơng lượng kênh cân Nash cung cấp phân tích tiệm cận trị chơi số lượng máy phát ích kỷ đạt đến vơ Ngồi ra, trị chơi có ràng buộc chi phí ngẫu nhiên người chơi kết hợp với chuỗi Markov riêng kiểm sốt hành động nghiên cứu [14] Tại thời điểm, người chơi xác định hành động theo cho số chiến lược nhằm giảm thiểu hàm chi phí số ràng buộc chiến lược Sự tương tác số người chơi khác kết hợp hàm chi phí họ Mục tiêu chúng tơi báo mơ hình hóa chế chiến lược truyền thông (OTS) với điều kiện trễ bối cảnh kênh vô tuyến biến thiên theo thời gian Trong hệ thống OTS, trước gửi gói tin, nút gửi đưa định có nên gửi gói tin khe thời gian hay trì hỗn việc truyền dựa trạng thái kênh để giảm thiểu mức tiêu thụ lượng Các trạng thái hệ thống OTS xây dựng trò chơi ngẫu nhiên kết hợp chi phí dựa q trình Markov để có sách truyền tải tối ưu Phần lại báo bố cục sau: phần trình bày mơ hình kênh truyền, phần trình bày lý thuyết trị chơi, phần đưa kết mô đánh giá, phần kết luận báo MƠ HÌNH KÊNH TRUYỀN Đề tài xem xét mạng ad-hoc N nút di động sử dụng giao thức MAC phân khe để truy cập kênh chung Trong mạng đó, trục thời gian chia thành khe thời gian chiều dài Tf tất nút di động đồng với tham chiếu khe thời gian Bất nút di động có gói tin chờ để gửi đi, nút thực hai hành động: Truyền Hoãn, tương ứng với truyền gói tin hỗn truyền gói tin, dựa trạng thái thông tin kênh truyền cục (CSI) Giả sử CSI xác định nút đầu khe thời gian Ngoài ra, khe thời gian giả định đủ ngắn lưu lượng gói tin đến đủ nhỏ cho gói tin đến khe thời gian theo phân phối Beroulli với tham số Giả định kết truyền dẫn có cuối khe thời gian Mơ hình kênh truyền Markov trạng thái hữu hạn (FSMC) minh họa hình mơ tả tính chất thay đổi theo thời gian kênh truyền fading vô tuyến Trong kênh truyền Rayleigh fading, SNR (y) tức thời nhận phân phối theo hàm mũ với hàm mật độ xác suất: f y ( y) e y (1) Với = E[y] Đặt yi ngưỡng SNR nhận được, = y0 < y1 < y2 …