多运营商频谱共享模型和租赁策略

徐林林 朱晓荣②



多运营商频谱共享模型和租赁策略

徐林林①朱晓荣*①②

①(南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室 南京 210003)②(东南大学移动通信国家重点实验室 南京 210003)

传统的静态频谱分配方式难以适应未来无线通信业务的发展需求，可能导致运营商业务和用户服务质量受到限制。针对此问题，该文建立了一个包括频谱租赁服务平台层、运营商层及用户层的多运营商频谱共享模型。在该模型中，多个A类运营商将其多余频谱放置在频谱租赁服务平台，供B类运营商租赁，B类运营商与多个A类运营商既竞争用户又共享部分频谱。该文形成了以各类运营商利润最大化为优化目标，以A类运营商的频谱出租量和B类运营商租赁的频谱种类及数量为优化变量的最优化问题，并求得最优解。仿真结果表明，所提策略在保证用户服务质量(QoS)的同时，显著提高频谱资源利用率，并使运营商利润大幅增加。

频谱共享；频谱租赁服务平台；运营商；频谱租赁；频谱利用率

1 引言

在传统的频谱分配方式中，每个运营商都拥有各自的授权频段，且这些频段只允许被授权的运营商独自使用，这种静态频谱分配方式导致频谱利用率较低，远远不能满足业务增长的需求。因此，需要进行运营商间频谱共享策略的研究，从而改善不同运营商业务在时间和空间、频段上不平衡的问题，提高频谱利用率，缓解频谱资源紧缺问题。

频谱共享被公认为提高频谱利用率的有效手段之一，相关的研究也在不断深入。2001年，英国Surrey大学Leaves等人[1]最早提出动态频谱分配概念。动态频谱分配是实现多系统频谱共享，提高频谱利用率的根本手段，相关的频谱分配方法不断被提出。文献[2]提出了一种基于认知的LTE系统动态频谱分配方法(Cog-DSA)，该方法利用基站间的相互协作获得可用频谱信息，为重负荷小区进行动态频谱租赁及灵活选择服务基站，实现动态频谱分配。文献[3]在考虑频谱资源的经济价值因素的基础上，提出了一种认知网络中的动态频谱管理机制及相应频谱分配算法，实现异构无线网络中频谱资源的动态分配。由于动态频谱分配策略需改变现有频谱分配总体结构，目前在实现上还存在一定难度，频谱共享技术[4]成为目前最有可能得到广泛应用的频谱共享方法。现有的研究成果中也不乏对于频谱共享方法的研究与讨论。例如，文献[5]提出了一种频谱拍卖机制，非授权与授权用户作为买卖双方构成市场，通过买卖频谱实现频谱共享。文献[6]提出了一种次级用户(SU)之间的新的频谱交易机制，在该机制中，SU可将它从主用户(PU)处租赁的频谱转租给其他SU以降低租赁成本，从而在所有SU间实现频谱共享。

在频谱共享问题中，运营商间频谱共享[7]是解决不同运营商业务在时间和空间上不平衡问题的重要手段。授权频谱接入(LSA)共享技术[8]允许运营商与其他现存频谱使用者(如运营商等)共享授权频谱，这使不同运营商间共享授权频谱成为可能。在两层蜂窝无线网络[9,10]中，宏小区运营商(MSP)通过向小小区运营商(SSP)支付相应报酬，使小小区开放部分频谱以接入宏小区的用户，从而提高两层蜂窝无线网络的容量。文献[11]研究了两个运营商的价格竞争模型：两个运营商除了拥有各自的授权频谱外，还共享一段非授权频谱，两个运营商通过价格竞争获得最大化利润。在文献[12]中，运营商向频谱持有者购买频谱，并通过价格竞争向用户池中的用户提供服务。

以上文献均缺乏对多个运营商间频谱租赁策略的研究，针对此问题，本文建立了一个包括频谱租赁服务平台层、运营商层及用户层的多运营商频谱共享模型，从经济学角度出发，对多个运营商间的频谱资源及利益关系进行分析，考虑了用户公平性的因素，得到高效的频谱租赁策略，在保证用户服务质量的前提下优化各运营商利润，同时提高系统频谱利用率。

2 系统模型

在网络虚拟化技术中，频谱资源池收集供应方提供的多余频谱，并按需提供给需求方。在此基础上，本文提出了频谱租赁服务平台的概念。频谱租赁服务平台担任频谱资源池的角色，收集频谱供应方提供的多余频谱，并按需提供给需求方。本文针对多个运营商的频谱共享模型进行研究。假设系统中存在多个运营商：个运营商(运营商)有闲置频谱，合称为A类运营商；个运营商(运营商)因频谱资源不足而需向A类运营商租赁频谱，合称为B类运营商。一方面，A类运营商与B类运营商间存在合作共赢关系：A类运营商通过出租频谱获得额外利润；B类运营商通过向A类运营商租赁频谱以满足用户需求，同时获得更大利润。另一方面，A类与B类运营商之间存在竞争用户的问题。因此需建立合理有效的数学模型对A类与B类运营商间的频谱租赁过程进行研究，得到最佳租赁策略，使租赁双方都能达到较高的满意度，提高系统频谱资源利用率。

本文建立了一个3层的系统模型。第1层为频谱租赁服务平台层，频谱租赁服务平台收集多个A类运营商提供的多余频谱，并按需提供给多个B类运营商，同时双向收取注册费用。第2层为运营商层，包括A类运营商与B类运营商：A类运营商将其多余频谱放置在频谱租赁服务平台，供B类运营商租赁，同时收取租赁费用。第3层为用户层，用户向运营商申请服务，并支付服务费用。系统模型图如图1所示。图中阴影部分表示A类运营商出租的频谱。

图1 系统模型图

3 最优化问题建模及求解

多运营商频谱租赁过程包括两个阶段。第1阶段，A类运营商决定其最优出租频谱量(即放置在频谱租赁服务平台的频谱量)，使A类运营商的利润得到最大化。第2阶段，在已知频谱租赁服务平台当前可出租频谱状态的基础上，B类运营商确定其最佳频谱租赁策略，即在保证A类运营商利润最大化的前提下使B类运营商利润得到最大化。

定义用户公平性为同一运营商对其所有用户的服务价格相同，且提供的最低服务质量差距满足，此时可近似认为该运营商提供给其所有用户的最低服务质量相等。设(单位频谱/用户)为保证用户正常通信的最低服务质量要求。

3.1 A类运营商最优的出租频谱量

A类运营商需确定其最优出租频谱量，以保证自身利润最大化。运营商的利润由经济利润和信誉度两部分组成。A类运营商的经济利润由为自身用户提供服务所得利润，向B类运营商出租频谱所得利润及向频谱租赁服务平台支付的注册费用组成。运营商信誉度代表运营商的潜在市场价值，与其提供给自身用户的最低性价比成正相关关系：定义为。其中，为运营商信誉度，为运营商提供给自身用户的最低服务质量，为运营商对自身用户的服务价格，为运营商的用户数，为可调系数(对所有运营商均相同)。因此，运营商的利润可以表示为

(4)

3.2 B类运营商的最佳频谱租赁策略

第2阶段，B类运营商在已知当前频谱租赁服务平台中可出租频谱状态的前提下，考虑自身用户需求，选择最佳租赁策略，在满足用户需求的同时最大化自身利润。

B类运营商需向频谱租赁服务平台租赁频谱以满足其用户的服务需求。B类运营商的用户可分为两部分：接入自身服务的用户，称为1类用户；接入租赁服务的用户，称为2类用户。B类运营商的内部用户分布如图2所示(以运营商为例)。其中，为运营商固有的频谱资源数，为从频谱租赁服务平台处租赁的频谱资源数；为1类用户数，为2类用户数，满足。

图2 运营商内部用户分布图

需分两种情况讨论：

(2)当前频谱租赁服务平台中各种频谱可出租量不均充足，即。

当前频谱租赁服务平台中各种频谱可出租量不均充足时，3.2.1节情况(1)中的方法不适用。此时，运营商的频谱租赁策略如下：

图3 频谱集结构图

(9)

(11)

(13)

其中，

3.3 相邻周期间的用户分布动态变化

图4 系统运营商结构图

在已知系统用户分布的前提下，可通过重复3.1节，3.2节中的步骤完成下一周期的频谱租赁过程。由文献[9]知，系统用户分布最终达到一个Stackelberg均衡，即选择每个运营商的用户比例趋向于一个稳定值。此时，按照3.1节，3.2节中的步骤获得的多运营商频谱租赁策略也趋向于稳定状态。

4 仿真结果与分析

多运营商频谱租赁过程中主要仿真参数如表1所示。本文仿真图中频谱量以单位计数，每单位频谱为；利润及成本以具体收费单位计数。

仿真给出了本文所提策略的性能曲线图，包括：A类运营商(运营商)的利润，B类运营商(运营商)的租赁成本及利润，通过比较采用该策略前后的利润说明所提策略的有效性。为分析该策略对不同场景的适应性，本文考虑了B类运营商对A类运营商的频谱需求分别服从均匀及正态分布两种情况。

图6证明了结论1的合理性，图中3条直线分别表示B类运营商仅租赁一种频谱，租赁多种频谱以及采取本文所提次优租赁策略的成本大小。由图知，频谱租赁服务平台中各种频谱可出租量均充足时，B类运营商同时租赁多种频谱的成本高于仅租赁一种频谱的成本约7.2%，而频谱可出租量不充足时采取的次优租赁方案(即本文所提租赁方案)产生的租赁成本仅高于可出租量均充足时仅租赁一种频谱的成本约1.1%。由此可知本文所提出的次优租赁策略的有效性。

表1 仿真参数

系统总用户数10000 A类运营商数, B类运营商数5,5 A类运营商的频谱资源(27.0, 28.5, 30.0, 31.5, 33.0) MHz 初始用户分布 A类运营商服务定价52,46,42,38,34/单位频谱 B类运营商服务定价30,30,30,30,30/单位频谱 A类运营商平均频谱租赁价格25,24,23,22,21/单位频谱 频谱退货损失，频谱额外管理费用2/单位频谱，2/单位频谱 最低用户服务质量1单位频谱/用户 权重0.8,0.2 系数30,0.01,25 注册费用2000

图7表示B类运营商所选频谱集(对应不同最低服务质量下界)对其利润的影响。由图知，运营商的利润随着所租赁频谱质量的提高先增后减，曲线最高点对应的最低服务质量为最佳租赁频谱集的最低服务质量下界，此时B类运营商利润与未租赁频谱时相比增加了约20.3%。由图还可以看出，额外频谱需求越大的B类运营商，其最佳租赁频谱集的最低服务质量下界相对越高，反之越低。这是由于，额外频谱需求量较高时，其额外用户需求较大，此时租赁较高质量的频谱带来的利润也相对较高。

5 结束语

本文建立了一个包括频谱租赁服务平台层、运营商层及用户层的多运营商频谱共享模型，从经济学角度出发，考虑了用户公平性的因素，对多个运营商间的频谱资源及利益关系进行建模分析，提出了多运营商频谱租赁策略。仿真结果表明，本文提出的多运营商频谱租赁策略在保证用户服务质量的前提下，可为A类运营商带来约5.3%及13.2%(分别对应B类运营商频谱需求服从均匀及正态分布两种情况)的额外利润，使B类运营商利润提高了约20.3%，并使系统频谱资源利用率提高了约28%。

下一步的工作可从如下两个方面展开：(1)从博弈论的角度研究如何进一步提高两类运营商的利润；(2)考虑B类运营商租赁频谱的优先次序，即各B类运营商通过竞争使其租赁请求优先得到满足。

图6 B类运营商租赁成本与其租赁方案的关系

图7 B类运营商利润与其租赁频谱集服务质量的关系

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Spectrum Sharing Model and Leasing Strategy for Multiple Operators

XU Linlin①ZHU Xiaorong①②

①(,,210003,)②(,,210003,)

Traditional static spectrum allocation can not adapt to the future development of wireless communication services, leading to limited profits for operators and poor Quality of Service (QoS) for users. To solve the problem, this paper proposes a three-layer spectrum sharing model including operators, users, and a spectrum leasing platform, where A operators place their excess spectrum in the leasing platform for B operators to lease. This paper considers a situation where multiple operators cooperate to share portions of spectrum but compete to serve users, then the optimal spectrum leasing strategy is studied. The goal of this paper is to find the optimal leasing strategy for both A and B operators to maximize their profits while guaranteeing the QoS for users. Numerical results show that the proposed strategy not only improves the efficiency of spectrum utilization effectively but also shows a big advantage in increasing operators’ profits.

Spectrum sharing; Spectrum leasing platform; Operators; Spectrum leasing; Spectrum efficiency

TN92

A

1009-5896(2017)03-0582-08

10.11999/JEIT160471

2016-05-10；改回日期：2016-09-30；

2016-11-17

朱晓荣 xrzhu@njupt.edu.cn

国家自然科学基金(61372125)，国家973计划项目(2013CB329104)，东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金 (2013D01)，江苏省高校自然科学研究面上项目(14KJB510026)

The National Natural Science Foundation of China (61372125), The National 973 Project of China (2013CB329104), The Open Research Fund of National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University (2013D01), The Natural Science Foundation of the Jiangsu Higher Education Institutions of China (14KJB510026)

徐林林： 女，1992年生，博士生，研究方向为网络虚拟化.

朱晓荣： 女，1977年生，教授，研究方向为3G/4G、无线传感器网络、认知无线网络等无线资源管理、跨层优化算法及协议设计、性能评估及建模分析等.