【摘 要】
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车联网是一种允许车辆、路边设施和行人之间相互通信的巨大信息交互网络,其中路侧单元（Roadside Unit,RSU）通过 V2R（Vehicle to Roadside Unit）通信为车辆提供内容服务而获利,可以满足大多数车辆用户的娱乐需求。面对激烈的市场竞争与海量的内容文件,RSU如何制定最佳的内容定价与缓存策略,提高自身收益是本文的主要研究内容,具体包括:（1）RSU的内容定价问题。在定价
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车联网是一种允许车辆、路边设施和行人之间相互通信的巨大信息交互网络,其中路侧单元（Roadside Unit,RSU）通过 V2R（Vehicle to Roadside Unit）通信为车辆提供内容服务而获利,可以满足大多数车辆用户的娱乐需求。面对激烈的市场竞争与海量的内容文件,RSU如何制定最佳的内容定价与缓存策略,提高自身收益是本文的主要研究内容,具体包括:（1）RSU的内容定价问题。在定价策略研究中,首先将两个运营商的RSU位置分布分别建模成密度不同的一维齐次泊松点过程,利用随机几何理论推导了RSU与车辆之间的单位带宽平均可达速率,以此为基础设计两个运营商与车辆三者的效用函数,将三者之间的互动关系建模成Stackelberg博弈,最后通过求解博弈均衡点获得运营商的最佳定价策略。仿真结果表明本文构建的博弈模型可以同时最大化运营商和车辆的效用。（2）RSU的内容缓存问题。在缓存策略研究中,首先将基站和RSU的位置分布分别建模成二维、一维齐次泊松点过程,推导了由基站与RSU构成的异构网络有效服务覆盖率并计算了车辆选择基站与RSU的概率,以此为基础设计基站与RSU的收益函数,然后将二者之间的互动关系建模成Stackelberg博弈,通过求解博弈均衡点获得RSU的最佳缓存策略,最后设计RSU的运行状态调整方案。仿真结果表明,基于Stackelberg博弈的RSU缓存激励机制可以有效增加基站与RSU的收益。本文创新性地提出路侧单元的定价策略博弈模型和基于Stackelberg博弈的路侧单元缓存激励机制,利用随机几何理论与博弈论相结合的方法解决车联网场景中RSU的内容定价与缓存问题,为后续有关RSU的部署和车联网中的定价与缓存策略研究提供了参考,是一种博弈论应用于车联网场景的有效设计范例。
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