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Strategic Learning Approach for Deploying UAV-provided Wireless Services
IEEE Transactions on Mobile Computing ( IF 7.9 ) Pub Date : 2021-03-01 , DOI: 10.1109/tmc.2019.2953726 Xinping Xu , Lingjie Duan , Minming Li
IEEE Transactions on Mobile Computing ( IF 7.9 ) Pub Date : 2021-03-01 , DOI: 10.1109/tmc.2019.2953726 Xinping Xu , Lingjie Duan , Minming Li
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) have emerged as a promising technique to rapidly provide wireless services to a group of mobile users simultaneously. The paper aims to address a challenging issue that each user is selfish and may misreport his location or preference for changing the optimal UAV location to be close to himself. Using algorithmic game theory, we study how to determine the final location of a UAV in the 3D space, by ensuring all selfish users' truthfulness in reporting their locations for learning purpose. To minimize the social service cost in this UAV placement game, we design strategyproof mechanisms with the approximation ratios, when comparing to the social optimum. We also study the obnoxious UAV placement game to maximally keep their social utility, where each incumbent user may misreport his location to keep the UAV away from him. Moreover, we present the dual-preference UAV placement game by considering the coexistence of the two groups of users above, where users can misreport both their locations and preference types (favorable or obnoxious) towards the UAV. Finally, we extend the three games above to include multiple UAVs and design strategyproof mechanisms with provable approximation ratios.
中文翻译:
部署无人机提供的无线服务的战略学习方法
无人驾驶飞行器 (UAV) 已成为一种有前途的技术,可以同时为一组移动用户快速提供无线服务。该论文旨在解决一个具有挑战性的问题,即每个用户都是自私的,可能会误报他的位置或将最佳无人机位置更改为靠近他自己的偏好。使用算法博弈论,我们通过确保所有自私用户真实报告其位置以供学习目的,研究如何确定无人机在 3D 空间中的最终位置。为了在这个无人机放置游戏中最小化社会服务成本,我们设计了具有近似比率的策略证明机制,与社会最优相比。我们还研究了令人讨厌的无人机放置游戏,以最大限度地保持其社会效用,每个现任用户可能会误报其位置以使无人机远离他。此外,我们通过考虑上述两组用户的共存来提出双重偏好无人机放置游戏,其中用户可能会误报他们对无人机的位置和偏好类型(有利或不利)。最后,我们扩展了上述三个游戏以包括多个无人机并设计具有可证明近似比的策略证明机制。
更新日期:2021-03-01
中文翻译:
部署无人机提供的无线服务的战略学习方法
无人驾驶飞行器 (UAV) 已成为一种有前途的技术,可以同时为一组移动用户快速提供无线服务。该论文旨在解决一个具有挑战性的问题,即每个用户都是自私的,可能会误报他的位置或将最佳无人机位置更改为靠近他自己的偏好。使用算法博弈论,我们通过确保所有自私用户真实报告其位置以供学习目的,研究如何确定无人机在 3D 空间中的最终位置。为了在这个无人机放置游戏中最小化社会服务成本,我们设计了具有近似比率的策略证明机制,与社会最优相比。我们还研究了令人讨厌的无人机放置游戏,以最大限度地保持其社会效用,每个现任用户可能会误报其位置以使无人机远离他。此外,我们通过考虑上述两组用户的共存来提出双重偏好无人机放置游戏,其中用户可能会误报他们对无人机的位置和偏好类型(有利或不利)。最后,我们扩展了上述三个游戏以包括多个无人机并设计具有可证明近似比的策略证明机制。