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Projekt
User Centric Interference Management in Wireless Networks (UCIMa)
Fachliche Zuordnung
Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
Förderung
Förderung von 2009 bis 2021
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 142255848
Um die steigende Anzahl von drahtlosen Geräten und ihre Nachfrage nach erhöhten Datenraten zu unterstützen werden zukünftig heterogene dichte drahtlose Netzwerke eingesetzt werden. Durch die Koexistenz entsteht die Herausforderung Interferenz. Im letzten Teil des UCIMa Projektes betrachten wir eine Instanz eines heterogenen Netzwerk nämlich das hybrid access Femtozell Netzwerk. Viele Betreiber haben Femtozelldienste gestartet, z.B. Vodafone, SFR, AT&T, Spint Nextel, Verizon und Mobile TeleSystems. Der Femto Zugriffspunkt (FAP), auch Heim-Basisstation genannt, ist mit dem Makrozellnetzwerk des Betreibers durch DSL, Glasfaser oder andere hochratige Leitungen verbunden. Die theoretischen Ergebnisse aus den ersten beiden Phasen des UCIMa Projektes werden auf hybrid access Femtozellnetzwerke angewendet. In dieser Phase untersucht das Projekt fundamental das ökonomische Rahmenwerk für hybrid access zwischen Makro- und Femtozellen. Das Marktmodell für die Resourcenvergabe auf der Übertragungsschicht für das zweistöckige hybrid access wird entwickelt. Jamming ist ein Problem in Femtozellnetzwerken, weil Femto-Teilnehmer und nicht registrierte Makro-Teilnehmer, die von der FAP versorgt werden, um Resourcen konkurrieren. Zusätzlich könnten die Makro-Teilnehmer, die von der FAP versorgt werden, Jamming zu den restlichen Makro-Teilnehmern erzeugen ohne Risiko. Aus spieltheoretischer Sicht haven die Teilnehmer Anreize bei ihren privaten Informationen zu schummeln, z.B. ihr Kanalzustand für größeren Nutzen. Wir untersuchen das Jamming und Schummeln im hybrid access Modus für Teilnehmer, die sich frei zwischen Makrobasisstation und FAP bewegen können. Wir werden das Rahmenwerk aus Phase 2 erweitern, um Konvergenz und verteiltes Lernen für die drahtlose Netzwerkoptimierung mit feindlichen Teilnehmern zu untersuchen. Die Dynamik und Konvergenzeigenschaften von iterativen verteilten Pricing-Algorithmen mit feindlichen Teilnehmern wird untersucht. Dann wird die Annahme aus Phase 2, dass die feindlichen Teilnehmer Information über die Nutzenfunktion der egoistischen Teilnehmer besitzen, fallengelassen und das Szenario, in dem die feindlichen Teilnehmer regressionsbasiertes iteratives Lernen anwenden, untersucht. Wir schlagen eine Bayes-Analyse vor, um WP3 aus Phase 2 hinsichtlich der Sende-energiekosten der Teilnehmer zu erweitern. Zusätzlich wollen wir den allgemeinsten skalaren Mechanismus für interferenzverkoppelte Systeme im Sinne des VCG-Kelly Mechanismus entwickeln. Der konkurrenzbetonte Markt zwischen FAPs hat das Potential billige und bessere Dienste für Endanwender anzubieten. Wir erweitern das Szenario mit einem FAP aus Phase 2 zu einem Szenario, in dem mehrere FAPs um Makroteilnehmer konkurrieren. Zusätzlich untersuchen wir den Fall, in dem mehrere FAPs Koalitionen bilden, um einen höheren Nutzen zu erzielen.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
