多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法
【专利摘要】本发明公开了一种多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法，为每个MVNO引入集中式的虚拟网络控制器，对其在所有InP下的虚拟网络进行管理，从而各MVNO能够以最大化自身收益为准则同时向所有InP申请速率。将InP和MVNO之间的速率申请过程建模成一个两阶段的动态博弈：第一阶段各InP进行速率的定价，第二阶段各MVNO根据收到的定价和在各InP下的速率需求确定向各InP的速率申请量，通过反向归纳法求解出动态博弈的子博弈完美纳什均衡，在该均衡下，各InP和各MVNO都不愿改变自己的定价与申请策略。每个InP为其网络中的各MVNO都设定一个速率分配上限，从而实现每个InP中虚拟网络之间的隔离。
【专利说明】
多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法
技术领域
[0001] 本发明涉及无线通信网络中的网络虚拟化框架和该框架中的速率申请问题，具体 是一种多个设施提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法，属于无线通信中的 网络虚拟化技术领域。
【背景技术】
[0002] 近些年来，人们对无线数据的需求量迅速膨胀，对业务种类的要求也日益多样化， 且随着多种终端的普及，未来无线网络呈现出以业务为主导、多种无线技术共存的发展趋 势。研究表明，在传统无线网络中，网络资源没有得到充分利用。同时，传统无线网络采用垂 直化的架构使得异种无线网络之间无法进行交互。单一的网络特性也使得传统网络无法满 足不同业务的服务质量需求(Quality of Service，QoS)。以上缺陷表明，传统网络无法适 应未来无线网络的发展趋势。无线网络虚拟化技术(Wireless Network Virtualization， WNV)的出现，为实现多种无线网络共存开辟了全新的途径。
[0003] WNV将传统的移动网络运营商(Mobile Network Operators，MN0s)分离为设施提 供商（Infrastructure Providers，InPs)和业务提供商(Service Providers，SPs)，InPs拥 有并管理物理无线网络，SPs则向InPs租赁资源以运营虚拟网络，通过虚拟网络向用户终端 (User Ends，UEs)提供服务。多个SPs共享同一物理网络的模式有利于网络资源得到更充分 的利用。同时，WNV将网络功能抽象成软件接口从而将其和底层硬件分离，SPs可以通过配置 这些接口来定制符合自身需求的虚拟网络。这种灵活性使得在同样的底层网络设施上运行 不同特性的网络成为可能，也有利于新的网络技术的部署。因此，WNV能够加快无线通信技 术的革新。
[0004] 由于具有上述优势，WNV已成为无线通信领域的一个研究热点。而由于采用了 "InP-SP-UE"的三层商业模式，WNV中无线资源分配不仅要考虑用户的需求，还要考虑SP的 引入给资源分配带来的影响，例如SP对虚拟网络资源调度的定制性要求和虚拟网络之间的 隔离性要求等。这也使得WNV中的无线资源分配更加复杂。
[0005] 实际场景中往往存在多个InP和多个基站，每个SP可以同时向多个InP租赁资源。 因此，除了虚拟网络的定制性和隔离性之外，还应考虑不同InP之间的商业关系。因此，应用 于单个InP下的资源分配方法不适用于多个InP共存的场景，需要设计新的资源分配机制来 实现WNV中多个InP场景下的无线资源分配。
【发明内容】
[0006] 发明目的:针对现有技术中存在的问题与不足，本发明提供多个InP存在场景下的 网络虚拟化框架并给出该框架中速率申请方法。在该框架中，每个SP可以同时向所有InP申 请速率。速率申请时，先由各InP向各SP进行速率的定价，各SP再根据收到的定价及其在各 InP下的速率需求确定向各InP的速率申请量。各InP以及各SP都只以最大化自身的收益为 目标而不管其他参与者的收益。采用本发明中的速率申请方法，能使InP定价以及SP申请速 率达到一个均衡，在该均衡下，任何InP和任何SP都不愿单独改变自身的定价和速率申请 量，同时能够实现同一 InP中虚拟网络之间相互隔离。
[0007] 技术方案:一种多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法，先给 出一个多个InP共存情况下的无线网络虚拟化框架，然后给出该框架下的速率申请方法。令 SP是虚拟移动运营商(Mobile Virtual Network 0perator，MVN0)。为每个MVN0引入集中式 的虚拟网络控制器，对其在所有InP下的虚拟网络进行管理，从而各MVN0能够以最大化自身 收益为准则同时向所有InP申请速率。将InP和MVN0之间的速率申请过程建模成一个两阶段 的动态博弈:第一阶段各InP进行速率的定价，第二阶段各MVN0根据收到的定价和在各InP 下的速率需求确定向各InP的速率申请量，通过反向归纳法求解出动态博弈的子博弈完美 纳什均衡，在该均衡下，各InP和各MVN0都不愿改变自己的定价与申请策略。每个InP为其网 络中的各MVN0都设定一个速率分配上限，从而实现每个InP中虚拟网络之间的隔离。
[0008] 1多个InP共存场景下的网络虚拟化框架
[0009] 考虑每个InP只拥有一个物理基站的情况，每个物理基站被超级控制器虚拟化成 多个虚拟基站，每个MVN0在每个InP下拥有一个虚拟基站，并拥有一个虚拟网络控制器对所 有InP下的虚拟基站进行集中式控制，超级控制器与虚拟网络控制器进行信息的交互，根据 这些信息，虚拟网络控制器向超级控制器申请速率，而超级控制器则在不同虚拟网络之间 分配资源以达到这些速率申请量。
[0010] 弓丨入动态博弈模型来建模InP和MVN0之间的速率申请过程。记InP的集合为M= {1， 2，...，1}，1^如的集合为1 = {1，2，...，1}，1^如1在11^111下的速率需求为次,，该需求与 MVNO i的用户数目、业务种类等因素有关。为实现虚拟网络之间的隔离，采用带有最大速率 限制的动态分配协定，即根据MVN0的速率申请量来分配速率，但分配给MVN0的速率会有一 个上限。记MVNO i在InP m下的速率分配上限为该上限为MVNO i在InP m的基站下能够 获得的最大速率，其大小由InP m根据基站的系统容量和各MVN0在基站下的业务量等因素 确定。速率申请的动态博弈分为两个阶段：
[0011] 1)各InP m向其下各MVNO i进行速率定价乂。将InP之间建立为一种非合作博弈的 关系，因此，各InP无法知道彼此的定价，且只以最大化自身的收益为目标。由于各物理基站 的系统总容量是有限的，各InP也应考虑到每个MVN0的速率分配上限问题，通过价格的手 段，鼓励各MVN0将申请的速率控制在上限之内，以确保虚拟网络之间的隔离性。
[0012] 2)各MVNO i收集来自所有InP的定价片…/4)，并根据在各InP下的虚拟网 络中的速率需求，本着最大化自身收益的原则，确定其对各InP申请的速率W = (64，b/2S..，s， 其中《4为MVNO i向InP m申请的速率。应满足当各InP定价一定时，若MVNO i在某个InP m下 的速率需求越大，则其向InP m所申请速率< 也应越大。
[0013] 确定MVN0的速率申请量之后，各InP的超级控制器根据该速率申请量进行功率和 带宽的分配，最终各InP分配给每个MVN0的速率大小与MVN0的申请量相等。
[0014] 2速率申请的动态博弈
[0015] InP和MVN0之间的速率申请过程被建模成一个两阶段的动态博弈。博弈方包括Μ个 InP和I个MVN0。I ηΡ的策略空间是向各MVN0的速率定价，MVN0的策略空间是向各I ηΡ的速率 申请量。在第一个阶段中，Μ个InP同时给出对每个MVNO的定价，因此第一阶段是各InP之间 进行的一个静态非合作博弈，在定价过程中各InP要考虑给每个MVN0设置的速率申请上限。 在第二个阶段中，I个MVN0根据InP的定价同时确定对各InP的申请速率。
[0016] 2.1第一阶段中InP给出定价
[0017] 在第一个阶段中，每个InP m给出其对每个MVN0的速率定价p", …，其 中式为InP m给MVNO i设置的定价，并且要满足OS乂 罗为InP向MVN0定价的上 限，可看作是政府或相应部门为防止InP定价过高所作出的限制。则InP m的收益可以定义 为
[0019] 其中，其中，…，式，…，/4)为MVNO i在定价丨,.片，…乂，下向InP m的 速率申请量，通过取w:, (A,ρ;，…乂，…，/^)和总的较小值来限制InP m分配给MVNO i的速率 不超过给其设定的上限。每个InP m的目标都是通过选择最优的定价来最大化自身的总收 益，可表示为
[0021]可以看出，对于任意i辛j，K,和/^相互独立，于是可对t(pm)的每一个累加项进行 独立求解，问题[2 ]就等同于如下问题，
[0023]因此可以只对一个MVNO i进行分析。记第一阶段各InP对MVNO i进行定价的静态 博弈为贫，其中g为I Π p m的策略空间，即定价的范围，而 (乂卜Κ η?ι|Μ(, 为InP m从MVNO i获得的收益。
[0024] 2.2第二阶段中MVNO根据各InP的定价确定速率申请量
[0025] 对任一MVNO i来说，若申请速率为命=&^,...^；4，则其所获得的效用定义为
[0027] 采用开口向下的二次函数的形式，是因为：
[0028] 1)函数是凹函数，可以很好地体现出效用随速率增大的饱和性，即效用的增量随 速率的增加而减小。
[0029] 2)对二次函数求导将会得到线性函数，使得后续分析更为方便。
[0030] 参数11用来限制MVNO i向InP m的最佳申请速率的范围，该参数可由MVNO i自 行设定。使得-(<-4)(<-λ'4)取得最大值的 < 为(1+T)4/2,因此如果P>1，则 (1 + 11)? /2>4，从而可以鼓励MVNO i将<的值定为大于纪:。然而，λ1提供的只是一种激 励，MVNO i向InP m的速率申请量不仅和速率需求乾有关，还和各InP向MVNO i的定价?1有 关，因此，为了最大化自身收益，最终的仍然可能小于靶^
[0031] MVNO i的收益定义为
[0033]其中参数v称为"可互换参数"，用来表示不同InP之间速率的可互换程度，其取值 区间为[0，1]，该参数可由政府或相关部门根据想要建立的InP之间相互影响程度进行规 定。例如，若v = 0,则表示MVNO i向不同InP的速率申请量相互独立，不可互换，此时MVNO i 向每个InP m申请的速率只与InP m的定价有关，而与其他InP的定价无关，因此不同InP之 间的决策相互独立，互不影响，InP之间将不存在博弈关系。若v辛0,贝ijMVNO i向每个InP m 申请的速率与所有InP的定价都有关，这将会在不同InP之间建立起博弈的关系。且v越大， 一个InP定价的变化对MVNO i向其余InP申请速率的影响就越大。MVNO i的目标是通过确定 最佳申请速率来最大化自身总收益，如[6]所述
[0035] 3速率申请的子博弈完美纳什均衡
[0036]采用反向归纳法对速率申请的动态博弈进行分析。先求解出第二个阶段中，MVN0 i的最佳申请速率，再把该申请速率代入第一阶段InP的博弈中，求解出各InP的最佳定价， 从而得出速率申请问题的子博弈完美纳什均衡，在该均衡下，任何InP和任何MVN0都不愿单 独改变自身的定价和速率申请量。
[0037] 3.1第二阶段中MVN0的最佳申请速率
[0038]第二阶段中，在给定各InP定价前提下，要求出MVNO i申请速率的最佳决策，需要 令表达式[5]分别对<，（《 = 1，2,...，从）求导，并令其等于0，如[7]所示
[0040]由此得到一个线性方程组，求解该线性方程组，可得到MVNO i对各InP的最佳申请 速率为
[0042] 3.2第一阶段中InP的最佳定价
[0043]第一阶段中，对任一InP m来说，其推断出MVNO i会如上进行申请后，将会根据此 推断，选择自身对各MVNO i的最佳定价策略.處4，描述如下
[0045] 由纳什均衡的定义可知，当各InP定价处于均衡状态时，任一InP m的最佳定价 都是给定其余InP最佳定价组合(?，，..乂二戍./，...，<'；)下的最佳策略，因此可以求解出 达到子博弈完美纳什均衡时，InP m的最佳定价应满足：
[0046] 如果
[0052]其中A=[(M_2)v+l]/[(l-v) ((M_l )v+l) ]，B = v/[ (l_v) ((M_l)v+1)]。为了求解 出第一阶段InP定价的纳什均衡解，需要进行分类讨论。记
[0054] 若存在Μ个InP，则有2M中分类讨论的情况，每种情况都对应一种及"和忒的大小关 系（m=l，2, ...，M)，在每种情况下都要求解一个Μ阶线性方程组，求解出方程组的解 (?,...4;/)后对m=l，2,…，Μ判断恧和忿的大小，若对m=l，2,…，Μ都满足该情况下 和笔的大小关系，则该解就是第一阶段InP定价的纳什均衡。
[0055] 第一阶段中各InP之间按照纳什均衡解^Γ，ΡΓ，...，〇来定价，第二阶段中MVNO i 按照[14]计算出的申请量向各InP m进行速率申请组成的策略组合构成了速率申请动态博 弈的子博弈完美纳什均衡，其中P" 。
[0057]有益效果:本发明给出了一种多个InP共存场景下的网络虚拟化框架和该框架下 的速率申请方法。在该框架中，每个MVN0可同时向多个InP申请速率，并且拥有一个虚拟网 络控制器对其在所有InP下的虚拟网络进行集中式的管理。速率申请的过程被建模成一个 两阶段的动态博弈:第一阶段各InP向所有MVN0进行速率定价，第二阶段各MVN0根据收到的 定价和其在所有InP下的速率需求确定向各InP的速率申请量。
[0058]基于本发明的速率申请方法具有如下优点：
[0059] 1.给出了多个InP共存场景下的速率申请机制，并且在不同InP之间建立了一种非 合作博弈的关系，符合实际部署情况。
[0060] 2.所提的速率申请动态博弈能够达到子博弈完美纳什均衡，因此能够预测出各 InP的最终定价以及每个MVN0向各InP的最终速率申请量。
[0061 ] 3.每个InP通过为其网络中的每个MVN0设置速率申请上限，能够确保同一 InP下虚 拟网络之间相互隔离。
【附图说明】
[0062]图1为本发明实施例的多个InP共存场景下的网络虚拟化框架；
[0063] 图2为本发明实施例的函数/&；；,)和Λ?Κ,?的曲线示意图。
【具体实施方式】
[0064] 下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明 而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价 形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
[0065] (1)ΙηΡ的超级控制器将参数ν的信息发送给各MVN0的虚拟网络控制器，各MVNO i 的虚拟网络控制器统计出MVNO i在各InP下的速率需求，将这些需求和速率申请范围控制 参数λ1的信息发送给各超级控制器。
[0066] (2)各InP m的超级控制器通过分类讨论求解线性方程组的方法求解出其向每个 MVNO i的最佳定价，并将这些定价通过超级控制器发送给相应MVN0的虚拟网络控制器。 [0067] (3)每个MVNO i的虚拟网络控制器接收来自所有InP的定价，并根据其在每个InP 下的速率需求，按照[14]求解出其向各InP m的最佳申请速率，并通过虚拟网络控制器将这 些最佳申请速率发送给相应InP的超级控制器。
[0068] (4)各InP的超级控制器按照各MVN0向其申请的速率，将功率和带宽分配给各MVN0 的虚拟网络，使得最终各InP分配给每个MVNO的速率大小与MVNO的申请量相等。
[0069] 具体方法如下：
[0070] 1多个InP共存场景下的网络虚拟化框架
[0071] 考虑每个InP只拥有一个物理基站的情况，则多个InP共存场景下的网络虚拟化框 架如图1所示，每个物理基站被超级控制器虚拟化成多个虚拟基站，每个MVN0在每个InP下 拥有一个虚拟基站，并拥有一个虚拟网络控制器对所有InP下的虚拟基站进行集中式控制， 超级控制器与虚拟网络控制器进行信息的交互，根据这些信息，虚拟网络控制器向超级控 制器申请速率，而超级控制器则在不同虚拟网络之间分配资源以达到这些速率申请量。
[0072] 引入动态博弈模型来建模InP和MVN0之间的速率申请过程。记InP的集合为M= {1， 2，...，}，1^0的集合为1 = {1，2，...，1}，1^0 1在11^111下的速率需求为0:;，该需求与 MVNO i的用户数目、业务种类等因素有关。为实现虚拟网络之间的隔离，采用带有最大速率 限制的动态分配协定，即根据MVN0的速率申请量来分配速率，但分配给MVN0的速率会有一 个上限。记MVNO i在InP m下的速率分配上限为万纟，该上限为MVNO i在InP m的基站下能够 获得的最大速率，其大小由InP m根据基站的系统容量和各MVNO在基站下的业务量等因素 确定。速率申请的动态博弈分为两个阶段：
[0073] 1)各InP m向其下各MVNO i进行速率定价Μ。将InP之间建立为一种非合作博弈的 关系，因此，各InP无法知道彼此的定价，且只以最大化自身的收益为目标。由于各物理基站 的系统总容量是有限的，各InP也应考虑到每个MVN0的速率分配上限问题，通过价格的手 段，鼓励各MVNO将申请的速率控制在上限之内，以确保虚拟网络之间的隔离性。
[0074] 2)各MVNO i收集来自所有InP的定价p; 彳，并根据在各InP下的虚拟网 络中的速率需求，本着最大化自身收益的原则，确定其对各I η P申请的速率 ，...，，其中<为MVNO i向InPm申请的速率。应满足当各InP定价一定时，若 MVNO i在某个InP m下的速率需求越大，则其向InP m所申请速率<也应越大。
[0075] 确定MVN0的速率申请量之后，各InP的超级控制器根据该速率申请量进行功率和 带宽的分配，最终各InP分配给每个MVN0的速率大小与MVN0的申请量相等。
[0076] 2速率申请的动态博弈
[0077] InP和MVN0之间的速率申请过程被建模成一个两阶段的动态博弈。博弈方包括Μ个 InP和I个MVN0。I ηΡ的策略空间是向各MVN0的速率定价，MVN0的策略空间是向各I ηΡ的速率 申请量。在第一个阶段中，Μ个InP同时给出对每个MVN0的定价，因此第一阶段是各InP之间 进行的一个静态非合作博弈，在定价过程中各InP要考虑给每个MVN0设置的速率申请上限。 在第二个阶段中，I个MVN0根据InP的定价同时确定对各InP的申请速率。
[0078] 2.1第一阶段中InP给出定价
[0079]在第一个阶段中，每个InP m给出其对每个MVN0的速率定价p", ，其 中W为InP m给MVNO i设置的定价，并且要满足把；4印〇^1):，g为InP向MVN0定价的上 限，可看作是政府或相应部门为防止InP定价过高所作出的限制。则InP m的收益可以定义 为
[0081] 其中，其中<(4，片，...，乂，".，；4)为MVNO i在定价(片，片，...，乂，…，K)下向InP m的 速率申请量，通过取< ,...,乂 ；)和恧的较小值来限制InP m分配给MVNO i的速率 不超过给其设定的上限。每个InP m的目标都是通过选择最优的定价来最大化自身的总收 益，可表示为
[0083]可以看出，对于任意i乒j，i4和<相互独立，于是可对t(pm)的每一个累加项进行 独立求解，问题[2 ]就等同于如下问题，
[0085]因此可以只对一个MVNO i进行分析。记第一阶段各InP对MVNO i进行定价的静态 博弈为(^=卜，{7^，?式幻，其中$为11^111的策略空间，即定价的范围，而 <,() = K ，…，d ),? 1 为InP m从MVNO i获得的收益。
[0086] 2.2第二阶段中MVNO根据各InP的定价确定速率申请量
[0087] 对任一 MVNOi来说，若申请速率为Wl = f…，>4 ^则其所获得的效用定义为
[0089] 采用开口向下的二次函数的形式，是因为：
[0090] 1)函数是凹函数，可以很好地体现出效用随速率增大的饱和性，即效用的增量随 速率的增加而减小。
[0091] 2)对二次函数求导将会得到线性函数，使得后续分析更为方便。
[0092] 参数11用来限制MVNO i向InP m的最佳申请速率m|；的范围，该参数可由MVNO i自 行设定。使得取得最大值的 <为(1 + 4々"/2，因此如果人1>1，则 (Ι + Aj钇/2>戌，从而可以鼓励MVNO i将wC的值定为大于次,。然而，λ1提供的只是一种激 励，MVNO i向InP m的速率申请量不仅和速率需求祝有关，还和各InP向MVNO i的定价?1有 关，因此，为了最大化自身收益，最终的h(；^P;；)仍然可能小于^
[0093] MVNO i的收益定义为
[0095]其中参数v称为"可互换参数"，用来表示不同InP之间速率的可互换程度，其取值 区间为[0，1]，该参数可由政府或相关部门根据想要建立的InP之间相互影响程度进行规 定。例如，若v = 0,则表示MVNO i向不同InP的速率申请量相互独立，不可互换，此时MVNO i 向每个InP m申请的速率只与InP m的定价有关，而与其他InP的定价无关，因此不同InP之 间的决策相互独立，互不影响，InP之间将不存在博弈关系。若v辛0,贝ijMVNO i向每个InP m 申请的速率与所有InP的定价都有关，这将会在不同InP之间建立起博弈的关系。且v越大， 一个InP定价的变化对MVNO i向其余InP申请速率的影响就越大。MVNO i的目标是通过确定 最佳申请速率来最大化自身总收益，如[6]所述
[0097] 3速率申请的子博弈完美纳什均衡
[0098]采用反向归纳法对速率申请的动态博弈进行分析。先求解出第二个阶段中，MVN0 i的最佳申请速率，再把该申请速率代入第一阶段InP的博弈中，求解出各InP的最佳定价， 从而得出速率申请问题的子博弈完美纳什均衡，在该均衡下，任何InP和任何MVN0都不愿单 独改变自身的定价和速率申请量。
[0099] 3.1第二阶段中MVN0的最佳申请速率
[0100]第二阶段中，在给定各InP定价前提下，要求出MVNO i申请速率的最佳决策，需要 令表达式[5]分别对<，(m=l，2,. . .，M)求导，并令其等于0,如[7]所示
[0102]由此得到一个线性方程组，求解该线性方程组，可得到MVNO i对各InP的最佳申请 速率为
[0104] 3.2第一阶段中InP的最佳定价
[0105]第一阶段中，对任一InP m来说，其推断出MVNO i会如上进行申请后，将会根据此 推断，选择自身对各MVNO i的最佳定价策略/^.，描述如下
[0107] 将第二阶段(P')的表达式代入[9 ]后，分别画出函数./; ；) = ；)和 /2(Κ,)1:总在恧取三种值的情况下的示意图，如图2所示。函数/i(K)和/2(尤)分别是关 于J^的二次函数和线性函数。可以看出，使得InP m对MVNO i收益最大的定价与万丨,的大 小有关，若获,很大，使得和在乂 >0的范围内无交点或者交点横坐标小于 /,?)的极值点，则iC应取乂 的极值点，否则，#Γ应取/； 和/2 交点所对应的定 价。
[0108] 由纳什均衡的定义可知，当各InP定价处于均衡状态时，任一InP m的最佳定价/^ 都是给定其余InP最佳定价组合下的最佳策略，因此可以求解出 达到子博弈完美纳什均衡时，InP m的最佳定价应满足：
[0115]其中厶=[(1\1-2)￥+1]/[(1-￥)((]\1-1)￥+1)]，13 = ￥/[(1-￥)((]\1-1)￥+1)]。为了求解出 第一阶段InP定价的纳什均衡解，需要进行分类讨论。记
[0117]若存在Μ个InP，则有2M中分类讨论的情况，每种情况都对应一种現和笔的大小关 系（m=l，2, ...，M)，在每种情况下都要求解一个Μ阶线性方程组，求解出方程组的解 (?，·.·，Κ/)后对m=l，2, · · ·，]?判断現和^1的大小，若对m=l，2, · · ·，M都满足该情况下 贫，和祀的大小关系，则该解就是第一阶段InP定价的纳什均衡。
[0118]第一阶段中各InP之间按照纳什均衡解来定价，第二阶段中MVNO i 按照[14]计算出的申请量向各InP m进行速率申请组成的策略组合构成了速率申请动态博 弈的子博弈完美纳什均衡，其中ρΡ 。
【主权项】
1. 一种多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法，其特征在于，先给 出一个多个InP共存情况下的无线网络虚拟化框架，然后给出该框架下的速率申请方法;为 每个MVNO引入集中式的虚拟网络控制器，对其在所有InP下的虚拟网络进行管理，从而各 MVNO能够以最大化自身收益为准则同时向所有InP申请速率;将InP和MVNO之间的速率申请 过程建模成一个两阶段的动态博弈:第一阶段各InP进行速率的定价，第二阶段各MVNO根据 收到的定价和在各InP下的速率需求确定向各InP的速率申请量，通过反向归纳法求解出动 态博弈的子博弈完美纳什均衡，在该均衡下，各InP和各MVNO都不愿改变自己的定价与申请 策略;每个InP为其网络中的各MVNO都设定一个速率分配上限，从而实现每个InP中虚拟网 络之间的隔呙。2. 如权利要求1所述的多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法，其 特征在于，多个InP共存场景下的网络虚拟化框架:每个InP只拥有一个物理基站的情况，每 个物理基站被超级控制器虚拟化成多个虚拟基站，每个MVNO在每个InP下拥有一个虚拟基 站，并拥有一个虚拟网络控制器对所有InP下的虚拟基站进行集中式控制，超级控制器与虚 拟网络控制器进行信息的交互，根据这些信息，虚拟网络控制器向超级控制器申请速率，而 超级控制器则在不同虚拟网络之间分配资源以达到这些速率申请量。3. 如权利要求1所述的多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法，其 特征在于， 引入动态博弈模型来建模InP和MVNO之间的速率申请过程。记InP的集合为M=U， 2, . . .，M}，MVN0的集合为1 = {1，2, . · .，I}，MVN0i在InP m下的速率需求为玫，该需求与 MVNOi的用户数目、业务种类等因素有关。为实现虚拟网络之间的隔离，采用带有最大速率 限制的动态分配协定，即根据MVNO的速率申请量来分配速率，但分配给MVNO的速率会有一 个上限；记MVNOi在InP m下的速率分配上限为:? ,该上限为MVNOi在InP m的基站下能够获 得的最大速率，其大小由InP m根据基站的系统容量和各MVNO在基站下的业务量等因素确 定;速率申请的动态博弈分为两个阶段： 1) 各InP m向其下各MVNOi进行速率定价式;将1#之间建立为一种非合作博弈的关系， 因此，各InP无法知道彼此的定价，且只以最大化自身的收益为目标；由于各物理基站的系 统总容量是有限的，各InP也应考虑到每个MVNO的速率分配上限问题，通过价格的手段，鼓 励各MVNO将申请的速率控制在上限之内，以确保虚拟网络之间的隔离性； 2) 各MVNOi收集来自所有InP的定价p; /彳，A，并根据在各InP下的虚拟网络中 的速率需求，本着最大化自身收益的原则，确定其对各InP申请的速率< 其 中WAMVNOi向InP m申请的速率;应满足当各InP定价一定时，若MVNOi在某个InP m下的速 率需求越大，则其向InP m所申请速率Wm也应越大； 确定MVNO的速率申请量之后，各InP的超级控制器根据该速率申请量进行功率和带宽 的分配，最终各InP分配给每个MVNO的速率大小与MVNO的申请量相等。4. 如权利要求2所述的多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法，其 特征在于， 速率申请的动态博弈： InP和MVNO之间的速率申请过程被建模成一个两阶段的动态博弈。博弈方包括M个InP 和I个MVNO; InP的策略空间是向各MVNO的速率定价，MVNO的策略空间是向各InP的速率申请 量;在第一个阶段中，M个InP同时给出对每个MVNO的定价，因此第一阶段是各InP之间进行 的一个静态非合作博弈，在定价过程中各InP要考虑给每个MVNO设置的速率申请上限;在第 二个阶段中，I个MVNO根据InP的定价同时确定对各InP的申请速率； 2.1第一阶段中InP给出定价 在第一个阶段中，每个InP m给出其对每个MVNO的速率定价其中K 为InP m给MVNOi设置的定价，并且要满，为InP向MVNO定价的上限，可 看作是政府或相应部门为防IhTnP审价忖高所作出的眼制。则InP m的收益可以定义为[1] 其中，其中y.P"…，h )为靈1^在定价(巧>;,...，户;"，~，/4)下向11^111的速率申 请量，通过取<+彳，片5...5式，...，〗4)和尽的较小值来限制11^111分配给贈繼1的速率不超过给其设定的上限。每个InP m的目标都是通过选择最优的定价来最大化自身的总收益，可表示 为 [2] 可以看出，对于任意i#j，'和乂相互独立，于是可对t(pm)的每一个累加项进行独立 求解，问题[2]就等同于如下问题，[3] 因此可以只对一个MVNOi进行分析。记第一阶段各InP对MVNOi进行定价的静态博弈为:略空间，即定价的范围，而 3lnP m从MVNOi获得的收益； 2.2第二阶段中MVNO根据各InP的定价确定速率申请量 对任一 MVNOi来说，若申请速率为则其所获得的效用定义为[4] 参数^用来限制MVNOi向InP m的最佳申请速率的范围，该参数可由MVNOi自行设定;使 得-(<-4)(<-1'0:)取得最大值的<为(1 + 1;)0/2，因此如果Y>1，则(1 + λ')々,/2>^， 从而可以鼓励MVNOi将w厂的值定为大于私；然而，\4是供的只是一种激励，MVNOi向InP m的 速率申请量不仅和速率需求办丨有关，还和各InP向MVNOi的定价Pi有关，因此，为了最大化自 身收益，最终的Hf fpj仍然可能小于女,； MVNOi的收益定义为 [5] 其中参数V称为"可互换参数"，用来表示不同InP之间速率的可互换程度，其取值区间 为[O，I ];MVNOi的目标是通过确定最佳申请速率来最大化自身总收益，如[6]所述[(小5.如权利要求3所述的多个提供商共存场景下的网络虚拟化框架和速率申请方法，其 特征在于，速率申请的子博弈完美纳什均衡： 采用反向归纳法对速率申请的动态博弈进行分析;先求解出第二个阶段中，MVNOi的最 佳申请速率，再把该申请速率代入第一阶段InP的博弈中，求解出各InP的最佳定价，从而得 出速率申请问题的子博弈完美纳什均衡，在该均衡下，任何InP和任何MVNO都不愿单独改变 自身的定价和速率申请量； 3.1第二阶段中MVNO的最佳申请速率 第二阶段中，在给定各InP定价前提下，要求出MVNOi申请速率的最佳决策，需要令表达 式[51分别对κ? :，（m = 1,2.....M)求导，并令其等于0，如「71所示[7] 由此得到一个线性方程组，求解该线性方程组，可得到MVNOi对各InP的最佳申请速率 为3.2第一阶段中InP的最佳定价 第一阶段中，对任一InP m来说，其推断出MVNO1会如上进行申请后，将会根据此推断，选 择自身对各MVNOi的最佳定价策略p:"%描述如下[9] 由纳什均衡的定义可知，当各InP定价处于均衡状态时，任一InP m的最佳定价都是 给定其余InP最佳定价组合(<乂，...乂二尤二...4/)下的最佳策略，因此可以求解出达到 子博弈完美纳什均衡时，InP m的最佳定价应满足：[12] 其中A= [(M-2)v+l]/[ (1-v) ((M-I)v+1)]，B = v/[ (1-v) ((M-I)ν+l)]。为了求解出第一 阶段InP定价的纳什均衡解，需要进行分类讨论;记[13] 若存在M个InP，则有2M中分类讨论的情况，每种情况都对应一种5;,,和C的大小关系(m =1，2, ...，M)，在每种情况下都要求解一个M阶线性方程组，求解出方程组的解M判断攻,和怒的大小，若对m=l，2, . . .，M都满足该情况下 踩,和元的大小关系，则该解就是第一阶段InP定价的纳什均衡； 第一阶段中各InP之间按照纳什均衡解(?，...来定价，第二阶段中靈仙按照 [14]计算出的申请量向各InP m进行速率申请组成的策略组合构成了速率申请动态博弈的 子博弈完美纳什均衡，其中P" …，/4 '丨；
【文档编号】H04W28/08GK106028343SQ201610273937
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年4月27日
【发明人】潘志文, 高吕炀, 刘楠, 尤肖虎
【申请人】东南大学