一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法及系统

本发明属于无线协作通信，具体涉及一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法及系统。

背景技术：

1、随着智能移动的设备的快速普及和嵌入式感知技术的进步，移动群智感知（mcs）成为一种新兴的感知范式，利用人类携带的设备来感知和收集数据。与依赖于静态传感器的传统传感基础设施相比，mcs由于移动用户的移动性而提供了更广泛的覆盖范围，降低了部署和维护成本，并将人类智能集成到数据传感和处理中。mcs应用范围广泛，例如环境监测、交通规划、智能交通、商业建议和信息共享等。

2、尽管mcs为传统的传感架构提供了宝贵的优势，但也面临着一些新的挑战。一方面，在移动群智感知网络中缺乏一种有效的机制来促使移动用户感知环境并进行本地计算，由于处理感知任务会消耗自身能量，移动用户在没有足够奖励的情况下不愿意参与计算。另一方面，mcs存在信息对称和信息非对称的不同情况下的协调问题。因此，本文考虑在信息对称和信息非对称的情况下，针对移动用户类型在离散和连续的不同场景下移动群智感知网络中存在的激励机制问题以及服务器与移动用户的协调问题进行了研究。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提出一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法及系统。

2、根据本发明的第一方面，提供了一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤1.根据移动用户参与群智感知与计算任务的能耗建立移动用户类型；

4、步骤2.在移动用户类型离散和连续两种场景中，分别构建移动群智网络中移动用户效用函数和服务器效用函数；

5、步骤3.针对服务器已知和未知用户类型，即在信息对称和信息非对称情况下，分别构建融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题；

6、步骤4.求解上述两种情况下契约激励优化问题，以获得融合感知通信的最优契约设计策略。

7、在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

8、可选的，在步骤1中，所述根据移动用户参与群智感知与计算任务的能耗建立移动用户类型包括：

9、融合感知通信的移动群智网络包括1个服务器和n个移动用户，表示为；其中移动用户具有感知和本地计算的能力；移动用户类型定义如下：；将移动用户类型按照升序分为n个类型，表示为；

10、当移动用户类型为离散时，服务器可以判定移动用户类型为的概率表示为，满足；

11、当移动用户类型为连续时，服务器可以判定移动用户类型的概率密度函数表示为，满足

12、可选的，在步骤2中，在移动用户类型离散场景中，构建移动群智网络中移动用户效用函数和服务器效用函数包括：

13、所述移动用户类型在离散场景下时，服务器为n类移动用户设计n类契约，每个类型的契约对应每个类型的移动用户；移动用户在类型为的情况下签订契约，是服务器支付给类型为的移动用户相应的奖励，表示类型为的移动用户感知数据大小。

14、在契约下，移动用户效用可以表示为：

15、，其中表示为移动用户类型；是服务器支付给类型为的移动用户相应的奖励，表示类型为的移动用户感知数据大小；

16、此时，移动用户类型在离散场景下服务器效用表示为：

17、当离散时，满足，表示服务器判定移动用户类型为的概率；服务器通过请求类型为的移动用户进行感知需要支付相应的报酬，于是，服务器效用可以表示为服务器收益与支付奖励之差，即：

18、；（1）

19、其中，服务器收益表示为：

20、（2）

21、式中，表示服务器判定移动用户类型为的概率，表示服务器支付给类型为的移动用户相应的奖励。表示类型为的移动用户感知数据大小，表示服务器分配给类型为的移动用户的带宽。

22、可选的，在步骤2中，在移动用户类型连续场景中，构建移动群智网络中移动用户效用函数和服务器效用函数包括包括：

23、在契约下，连续场景下的移动用户效用可以表示为：

24、，其中表示移动用户类型；

25、当连续时，其分布在正区间，表示服务器判定移动用户类型的概率密度函数，服务器通过请求类型为的移动用户进行环境的感知需要支付相应的报酬，于是，服务器效用可以表示为服务器收益与支付奖励之差，即：

26、（3）

27、其中，服务器收益表示为：

28、（4）

29、式中，表示服务器支付给类型为的移动用户相应的奖励。表示移动用户类型为的移动用户感知数据大小，表示服务器分配给移动用户类型为的移动用户带宽，表示服务器判定移动用户类型的概率密度函数。

30、可选的，在步骤3中，针对服务器已知在信息对称情况下，构建融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题包括：

31、信息对称情况下的优化问题，即服务器已知移动用户的私有类型，此时需要满足参与约束，，即移动用户从接受契约中得到的期望效用不能小于不接受契约时能得到的最大期望效用，于是服务器满足最大期望效用的优化问题为：

32、（5）

33、其中表示类型为的移动用户选择与之类型匹配的契约时的效用。

34、可选的，在步骤3中，针对服务器未知在信息非对称情况下，构建融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题包括：

35、信息非对称情况下的优化问题，即服务器未知移动用户的私有类型，此时服务器存在道德风险问题，契约需要满足参与约束，，即移动用户从接受契约中得到的期望效用不能小于不接受契约时能得到的最大期望效用；同时需要满足激励相容约束，，，即服务器希望的行为只能通过移动用户的收益最大化行为来实现，则融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题表示为：

36、（6）

37、其中，ir约束确保移动用户获得积极的期望效用，ic约束确保移动用户获得期望效用的最大化，式中，表示类型为的移动用户选择与之类型匹配的契约时的效用，表示类型为的移动用户选择与之类型不匹配的时的效用，表示除了之外的所有元素。

38、可选的，在步骤4中，所述求解上述两种情况下契约激励优化问题，以获得融合感知通信的最优契约设计策略包括：

39、根据拉格朗日乘子法和kuhn-tucker条件，通过求导进行求解。

40、根据本发明的第二方面，提供了一种融合感知通信的移动群智网络契约激励系统，包括：获取模块、划分模块、确定模块、和融合模块，其中，

41、获取模块，用于根据移动用户参与群智感知与计算任务的能耗建立移动用户类型；

42、划分模块，用于在移动用户类型离散和连续两种场景中，分别构建移动群智网络中移动用户效用函数和服务器效用函数；

43、确定模块，用于针对服务器已知和未知用户类型，即在信息对称和信息非对称情况下，分别构建融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题；

44、融合模块，用于求解上述两种情况下契约激励优化问题，以获得融合感知通信的最优契约设计策略。

45、本发明的技术效果和优点：

46、本发明分别根据移动用户类型离散和连续的情况下将服务器的效用作为优化目标。同时根据在信息对称和信息非对称的场景下的约束条件，提出的一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法及系统，以实现服务器与移动用户的协调工作，保证服务器效用的最大化。

47、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。