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伴随移动终端普及,业务请求的数量与种类都在不断快速扩大和丰富,使得各种应用竞争无线资源的压力大大增强,它们不仅资源请求量各不相同,而且会提出严格的服务质量(Quality of Service,QoS)要求,所以有必要对有限的无线资源作出恰当地配置和管理。为了解决这一问题,无线网络虚拟化应运而生,移动网络运营商(Mobile Network Operator,MNO)利用虚拟化技术能够更灵活控制和管理自身资源,并且由于无线信道的特有性质,无线网络的虚拟化会需要解决更多问题。在无线虚拟网中,MNOs可以划归为两类:物理移动网络运营商(Physical Mobile Network Operators,PMNOs)和虚拟移动网络运营商(Virtual Mobile Network Operators,VMNOs)。PMNOs拥有网络基础设施,为VMNOs提供可租借的资源,实现资源的弹性配置,是一种支付占用资源的商业模式,是一种资源租赁形式的虚拟化机制;同时,VMNOs在租用的资源上进行编程和管理,为移动用户提供灵活的定制业务以及提高服务质量,最终PMNOs和VMNOs均达到双赢。因此,如何高效合理的实现无线环境中资源的配置,是虚拟化领域的一个研究重点。本文从博弈论的角度研究建立无线虚拟网过程中资源的分配和管理机制。博弈论作为分析和解决矛盾与合作的理论和工具,可以使彼此牵制的局中人都得到纳什均衡解,适合本文中的研究问题。我们主要研究OFDMA系统中单小区的资源虚拟化和分配问题,依据系统中物理层与MAC层间存在的制约关系,建立基于斯坦克尔伯格博弈的主从递阶结构,不仅可以使PMNOs更灵活的控制底层网络资源,还可以合理分配各VMNOs可用虚拟资源量,并同时满足移动用户的资源请求量和QoS要求,将原本无线虚拟网络资源调度的复杂联合优化问题,转化成物理层与MAC层不同层次间的资源调度问题。考虑到无线信道的时变特点,本文采用有限状态马尔科夫信道模型(Finite-State Markov Channel Model,FSMC)预测信道状态信息(Channel State Information,CSI)。在此前提下,分别设计了物理层和MAC层的效用函数,并提出恰当算法求出最优分配方案,且在非完全信息决策模型下推导出VMNOs间必有纳什均衡点的依据。通过数值仿真模拟斯坦克尔伯格博弈过程,分别得到了物理层和MAC层的最佳策略,取得了博弈的均衡解。仿真数据不仅印证了算法收敛性,还说明它可以实现虚拟网络独立管理的要求,确保资源的有效利用和满足QoS的约束。