面向5G超密集网络的分布式中继选择方法

摘要：

该文研究了面向5G超密集网络的分布式中继选择问题。从博弈论的角度出发，将问题建立成非合作博弈模型，纳什均衡是非合作博弈模型中常用的稳态解。文章利用线性对数学习算法能在无需信息交互的情况下获得稳态解。仿真结果表明，所提线性对数学习算法是完全分布式实现的，且获得的全网吞吐量优于现有的分布式优化方法，并接近于传统的集中式优化方法。

关键词：分布式、信息交互、超密集、学习算法、纳什均衡

分类号：TN929.53

在线出版日期：2016-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-11