蔡世杰 肖立民 王 京 周世東

?

利用用戶移動(dòng)提高WiFi業(yè)務(wù)分擔(dān)能力的用戶激勵(lì)機(jī)制研究

蔡世杰*①②③肖立民②③王 京②③周世東①③

①(清華大學(xué)電子工程系 北京 100084)②(清華大學(xué)信息技術(shù)研究院 北京 100084)③(清華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室 北京 100084)

WiFi網(wǎng)絡(luò)可以分擔(dān)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的通信業(yè)務(wù)壓力，緩解其擁塞狀況。然而，WiFi網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)分擔(dān)只能在其覆蓋范圍內(nèi)進(jìn)行。由于用戶具有移動(dòng)性，如果通過(guò)提供一些獎(jiǎng)勵(lì)引導(dǎo)WiFi網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍之外的用戶延遲其在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)、直至其進(jìn)入WiFi覆蓋區(qū)再接受服務(wù)，WiFi網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)分擔(dān)能力將得到顯著提升。該文探討了運(yùn)營(yíng)商通過(guò)激勵(lì)機(jī)制鼓勵(lì)用戶延遲其蜂窩網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)而接入WiFi網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程，并將其建模為兩階段斯塔克博格(Stackelberg)博弈。在該博弈中，運(yùn)營(yíng)商期望采取最優(yōu)的獎(jiǎng)勵(lì)方案，能夠兼顧蜂窩網(wǎng)絡(luò)擁塞和付出的用戶獎(jiǎng)勵(lì)。該文推導(dǎo)出了運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)方案。數(shù)值結(jié)果表明，所提激勵(lì)機(jī)制可以有效降低包括蜂窩網(wǎng)絡(luò)擁塞代價(jià)和獎(jiǎng)勵(lì)用戶代價(jià)在內(nèi)的運(yùn)營(yíng)商總代價(jià)。

蜂窩網(wǎng)絡(luò)；WiFi覆蓋；業(yè)務(wù)分擔(dān)；用戶移動(dòng)；激勵(lì)機(jī)制

1 引言

在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在快速增加，Cisco預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)從2011年至2016年將增長(zhǎng)18倍[1]。單靠容量有限的蜂窩網(wǎng)絡(luò)，難以滿足激增的業(yè)務(wù)需求，因此網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商正在考慮將蜂窩業(yè)務(wù)大規(guī)模地轉(zhuǎn)移到WiFi網(wǎng)絡(luò)。例如，韓國(guó)SK運(yùn)營(yíng)商計(jì)劃在2016年轉(zhuǎn)移約的移動(dòng)業(yè)務(wù)到WiFi網(wǎng)絡(luò)。由于WiFi網(wǎng)絡(luò)只能分擔(dān)其覆蓋范圍內(nèi)的蜂窩用戶業(yè)務(wù)，運(yùn)營(yíng)商嘗試拓展WiFi覆蓋范圍，大量的WiFi接入點(diǎn)(AP)已經(jīng)部署。在WiFi普及的地區(qū)，如香港，電訊盈科(PCCW)運(yùn)營(yíng)商已部署數(shù)十萬(wàn)WiFi接入點(diǎn)。美國(guó)AT＆T公司和英國(guó)Orange公司也在其市場(chǎng)范圍內(nèi)部署了大量接入點(diǎn)。然而，實(shí)現(xiàn)WiFi網(wǎng)絡(luò)的無(wú)縫覆蓋需要相當(dāng)高的部署成本，不具備現(xiàn)實(shí)可行性。

最近，業(yè)界提出一種被稱為延遲WiFi業(yè)務(wù)分擔(dān)的機(jī)制，可增強(qiáng)WiFi網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)分擔(dān)能力。這一機(jī)制鼓勵(lì)WiFi覆蓋范圍外的用戶延遲一些可被延遲的業(yè)務(wù)(如電影下載、應(yīng)用程序升級(jí)以及電子郵件更新)，直至進(jìn)入WiFi覆蓋區(qū)再重新接受網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。這一機(jī)制利用了用戶的移動(dòng)性，使WiFi網(wǎng)絡(luò)得以為其覆蓋范圍外的用戶提供服務(wù)。文獻(xiàn)[5]表明，如果用戶可容忍30 min的業(yè)務(wù)延時(shí)，WiFi網(wǎng)絡(luò)可以分擔(dān)80% 的蜂窩網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)。該機(jī)制所帶來(lái)的業(yè)務(wù)延時(shí)將不可避免地影響用戶服務(wù)質(zhì)量，一些研究試圖對(duì)此做出權(quán)衡。然而，所有這些工作都假定用戶總是會(huì)同意合作，延遲其蜂窩網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)。實(shí)際上，用戶往往不愿意合作，即便其業(yè)務(wù)可以延遲。

為了解決這一問(wèn)題，本文考慮運(yùn)營(yíng)商通過(guò)激勵(lì)機(jī)制鼓勵(lì)用戶延遲其在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)，轉(zhuǎn)而接入WiFi網(wǎng)絡(luò)，以降低蜂窩網(wǎng)絡(luò)擁塞。我們把蜂窩網(wǎng)絡(luò)擁塞和付出的獎(jiǎng)勵(lì)視為運(yùn)營(yíng)商的代價(jià)，運(yùn)營(yíng)商的目的在于使這兩個(gè)代價(jià)之和達(dá)到最小化。運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)求解和激勵(lì)效果評(píng)估即為本文的研究?jī)?nèi)容。

2 系統(tǒng)模型和問(wèn)題建模

接下來(lái)，我們考慮一個(gè)含有WiFi接入點(diǎn)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示。WiFi覆蓋范圍內(nèi)的用戶可以直接得到WiFi網(wǎng)絡(luò)服務(wù)[9,10]。我們關(guān)注的是WiFi覆蓋范圍之外的用戶，期望激勵(lì)其接入WiFi網(wǎng)絡(luò)(見(jiàn)圖1中用戶“”的案例)。我們把這些WiFi覆蓋范圍之外的用戶用集合表示。假定WiFi接入點(diǎn)符合密度為的均勻泊松點(diǎn)過(guò)程(HPPP)，每個(gè)WiFi接入點(diǎn)都可為與之距離小于的用戶提供服務(wù)。我們暫時(shí)不考慮WiFi接入點(diǎn)的容量限制。

本文把運(yùn)營(yíng)商和用戶之間的相互作用建模為兩階段斯塔克博格(Stackelberg)博弈[11,12]：

圖1 系統(tǒng)模型

然后，我們按照從第2階段到第1階段的順序直觀地解釋該模型的意義及其合理性。

在第1階段，由于運(yùn)營(yíng)商知道所有用戶都是“最聰明的”，并且了解他們的決策代價(jià)(下文也將分情況討論這一點(diǎn))，所以可以預(yù)測(cè)出在聲明任意獎(jiǎng)勵(lì)后用戶達(dá)到的納什均衡，進(jìn)而預(yù)測(cè)出自己的總代價(jià)(下文將加以定義)。這樣，運(yùn)營(yíng)商就可以選擇一個(gè)可使總代價(jià)最小化的獎(jiǎng)勵(lì)。在之后的決策執(zhí)行階段，用戶的行動(dòng)將符合運(yùn)營(yíng)商的預(yù)測(cè)結(jié)果，因此，我們可以得出，運(yùn)營(yíng)商的決策確實(shí)是最優(yōu)的。

注意，以上把整個(gè)模型分為兩個(gè)階段，只是為了便于分析說(shuō)明。在實(shí)際操作中，運(yùn)營(yíng)商的決策是在一瞬間完成的，之后立即聲明決策得出的獎(jiǎng)勵(lì)；用戶獲知獎(jiǎng)勵(lì)后，相互之間的博弈決策也是在一瞬間完成的，之后各個(gè)用戶分別執(zhí)行各自的決策。以上整個(gè)過(guò)程是由運(yùn)營(yíng)商發(fā)起的，運(yùn)營(yíng)商通過(guò)向用戶聲明獎(jiǎng)勵(lì)啟動(dòng)博弈過(guò)程。

2.1用戶移動(dòng)性與代價(jià)模型

在第2階段，獲知運(yùn)營(yíng)商聲明的獎(jiǎng)勵(lì)之后，用戶有兩個(gè)選擇：繼續(xù)使用蜂窩服務(wù)或者延遲該服務(wù)直至移動(dòng)至WiFi覆蓋再接受WiFi服務(wù)。接下來(lái)，我們進(jìn)行建模并比較用戶在兩種選擇下的代價(jià)。

2.1.2留候的用戶 留在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的用戶將不能獲得獎(jiǎng)勵(lì)，且會(huì)遭遇一定程度的蜂窩網(wǎng)絡(luò)擁塞，這與用戶轉(zhuǎn)向WiFi服務(wù)的數(shù)量有關(guān)。我們以表示切換用戶的數(shù)量。那么存在個(gè)留侯用戶。我們將蜂窩網(wǎng)絡(luò)擁塞表達(dá)為的函數(shù)，，并考慮文獻(xiàn)[14~17]中的線性方程，其中為蜂窩網(wǎng)絡(luò)容量。

2.2運(yùn)營(yíng)商的代價(jià)模型

表1不同的信息可獲取性情境

情境運(yùn)營(yíng)商一方用戶一方 完整信息(第3節(jié))全部信息全部信息 對(duì)稱不完整信息(第4節(jié))部分信息部分信息 不對(duì)稱不完整信息(第5節(jié))部分信息全部信息

3 完整信息情境研究

首先考慮完整信息的情境，在這一情境下，運(yùn)營(yíng)商和用戶了解每位用戶的等待成本。如果運(yùn)營(yíng)商能夠?qū)崟r(shí)檢查用戶的GPS定位，并計(jì)算用戶距離最近WiFi熱點(diǎn)的距離，上述情境將會(huì)發(fā)生。運(yùn)營(yíng)商可以向所有用戶廣播該信息。與式(1)不同，在完整信息情境下，所有均為確定值。不失一般性地，我們重新排列所有用戶，使得。

接下來(lái)，我們通過(guò)逆向歸納分析斯塔克博格博弈(定義見(jiàn)第2節(jié))。先從第2階段開(kāi)始，分析任意獎(jiǎng)勵(lì)下用戶的均衡決策，然后通過(guò)預(yù)測(cè)用戶接下來(lái)的反應(yīng)，分析第1階段中運(yùn)營(yíng)商的獎(jiǎng)勵(lì)決策。通過(guò)這一包含兩個(gè)階段的分析可以得到整個(gè)博弈的均衡。

3.1第2階段的分析：用戶的均衡決策

命題1 完整信息情境下的第2階段：給定第1階段運(yùn)營(yíng)商公布的任意獎(jiǎng)勵(lì)，第2階段將達(dá)到以下納什均衡。

3.2第1階段的分析：運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)

備注1：完整信息情境下的第1階段 運(yùn)營(yíng)商將聲明提供最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)，最終成功鼓勵(lì)個(gè)用戶中等待代價(jià)最小的個(gè)用戶延遲其蜂窩業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)而接入WiFi網(wǎng)絡(luò)。其中，為問(wèn)題式(7)的解，最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)通過(guò)將代入式(6)得出。

4 對(duì)稱不完整信息情境研究

與完整信息情境不同，在對(duì)稱不完整信息條件下，運(yùn)營(yíng)商和用戶并不知道各個(gè)用戶的等待代價(jià)。在用戶并未頻繁報(bào)告其所處地點(diǎn)或者查詢WiFi接入點(diǎn)熱點(diǎn)，且運(yùn)營(yíng)商并未從用戶處獲得上述信息的情況下，會(huì)出現(xiàn)對(duì)稱不完整信息的情況。運(yùn)營(yíng)商和用戶均僅能通過(guò)歷史數(shù)據(jù)了解各個(gè)用戶等待代價(jià)的公共累積概率函數(shù)。

4.1 第2階段的分析：用戶的均衡決策

命題2 對(duì)稱不完整信息情境下的第2階段 給定第1階段的任意獎(jiǎng)勵(lì)，第2階段的均衡如下：

4.2第1階段的分析：運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)

定理1 對(duì)稱不完整信息情境下的第1階段：這一斯塔克博格博弈將獲得如下均衡。

5 非對(duì)稱不完整信息情境研究

5.1第2階段的分析：用戶的均衡決策

由于一些用戶距WiFi覆蓋區(qū)域非常近，我們假定用戶的最低可能等待代價(jià)為0，將累積概率函數(shù)中的最大可能等待代價(jià)表示為。運(yùn)營(yíng)商聲明提供的獎(jiǎng)勵(lì)不會(huì)高于，這是因?yàn)檫@個(gè)數(shù)值已經(jīng)足以激勵(lì)所有用戶切換。當(dāng)時(shí)，式(9)的解的存在性和唯一性可以證明。

5.2 第1階段的分析：運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)

定理2 非對(duì)稱不完整信息情境下的第1階段：這個(gè)斯塔克伯格博弈將會(huì)達(dá)到以下均衡。

6 考慮用戶隨機(jī)性的擴(kuò)展研究

現(xiàn)實(shí)中存在一些用戶拒絕參與博弈過(guò)程而執(zhí)意留在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，我們稱用戶的這一不確定性為切換意愿的隨機(jī)性。另外，用戶的運(yùn)動(dòng)軌跡具有不確定性，我們稱用戶的這一不確定性為移動(dòng)的隨機(jī)性。接下來(lái)，我們將用戶的這兩種隨機(jī)性引入到我們的問(wèn)題中。

6.1 考慮用戶移動(dòng)隨機(jī)性的擴(kuò)展研究

在第3節(jié)關(guān)于完整信息情境、第4節(jié)關(guān)于對(duì)稱不完整信息情境的研究中，決策過(guò)程和決策結(jié)果分別基于用戶等待代價(jià),的具體數(shù)值、用戶等待代價(jià)的均值(與累積概率函數(shù)的具體形式無(wú)關(guān))，也適用于考慮用戶隨機(jī)移動(dòng)性后的情況。在第5節(jié)關(guān)于非對(duì)稱不完整信息情境的研究中，網(wǎng)絡(luò)側(cè)和用戶側(cè)的決策過(guò)程和決策結(jié)果與累積概率函數(shù)的具體形式有關(guān)，不能用來(lái)解決考慮了用戶移動(dòng)隨機(jī)性的擴(kuò)展問(wèn)題，因?yàn)榇颂幚鄯e概率函數(shù)的具體形式已改變。如果用戶等待代價(jià)的統(tǒng)計(jì)特性(即累積概率函數(shù))較穩(wěn)定，網(wǎng)絡(luò)側(cè)只需要在較長(zhǎng)的時(shí)間段內(nèi)計(jì)算一次獎(jiǎng)勵(lì)方案即可，從而可以采取計(jì)算復(fù)雜度較高的數(shù)值搜索。具體來(lái)講，先搜索找到一個(gè)使式(11)較小的：

6.2考慮用戶切換意愿隨機(jī)性的擴(kuò)展研究

6.3 實(shí)際場(chǎng)景下的仿真

在邊長(zhǎng)為10 km的正方形內(nèi)隨機(jī)布置有WiFi接入點(diǎn)，每個(gè)WiFi接入點(diǎn)都可服務(wù)距離其小于m的用戶。我們關(guān)注布置于正方形中央的一個(gè)宏蜂窩和其中的用戶，并研究它們之間的博弈過(guò)程。蜂窩半徑設(shè)為1 km。在宏蜂窩內(nèi)WiFi覆蓋范圍外，隨機(jī)安置了個(gè)用戶，其中個(gè)用戶愿意參與博弈，另外個(gè)用戶拒絕參與博弈，而執(zhí)意留在宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)中接收服務(wù)。對(duì)于愿意參與博弈的個(gè)用戶來(lái)說(shuō)，每個(gè)用戶有特定的運(yùn)動(dòng)方向，該運(yùn)動(dòng)方向在360o內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生。用戶的等待代價(jià)為其沿著該用戶運(yùn)動(dòng)方向到達(dá)第1個(gè)WiFi熱點(diǎn)的移動(dòng)距離，該WiFi熱點(diǎn)可以在宏蜂窩內(nèi)，也可以在宏蜂窩外。我們假設(shè)上述等待代價(jià)為運(yùn)營(yíng)商和每個(gè)用戶所了解，并給出完整信息情境下最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)作為用戶數(shù)量和接入點(diǎn)密度的函數(shù)的數(shù)值結(jié)果，如圖4所示。

隨著WiFi接入點(diǎn)密度的降低，用戶將會(huì)承擔(dān)更高的平均等待代價(jià)，導(dǎo)致其切換意愿降低。因此，運(yùn)營(yíng)商需要聲明提供更高的獎(jiǎng)勵(lì)作為切換補(bǔ)償。當(dāng)用戶數(shù)量較小時(shí)，隨著蜂窩網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量的增加，運(yùn)營(yíng)商需要聲明提供更高的獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)鼓勵(lì)更多的用戶切換。當(dāng)用戶數(shù)量較大時(shí)，獎(jiǎng)勵(lì)會(huì)隨著的增加而降低，這是因?yàn)榇藭r(shí)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)擁塞也可以激勵(lì)用戶切換至WiFi網(wǎng)絡(luò)。

圖2 最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)作為用戶數(shù)量 ? ??????? 圖3 運(yùn)營(yíng)商歸一化代價(jià)作為 ??????? 圖4 最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)作為用戶數(shù)

7 結(jié)束語(yǔ)

為了降低蜂窩網(wǎng)絡(luò)擁塞，本文考慮運(yùn)營(yíng)商通過(guò)激勵(lì)機(jī)制鼓勵(lì)用戶延遲其在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)，移動(dòng)至WiFi網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域以切換至WiFi服務(wù)，并將這一過(guò)程建模為兩階段斯塔克博格博弈?？紤]到運(yùn)營(yíng)商方和用戶方對(duì)用戶移動(dòng)性與其等待代價(jià)信息的了解程度存在多種可能性，本文研究了各種用戶等待代價(jià)的可獲取性情境，并分別得出相應(yīng)的最優(yōu)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。數(shù)值結(jié)果表明，本文提出的激勵(lì)機(jī)制可以有效降低包括蜂窩網(wǎng)絡(luò)擁塞代價(jià)和獎(jiǎng)勵(lì)用戶付出代價(jià)在內(nèi)的運(yùn)營(yíng)商總代價(jià)。

[1] Cisco Systems Inc. Cisco visual networking index: global mobile data traffic forecast update, 2011-2016[R]. San Jose, CA, USA, 2012.

[2] Bennis M, Simsek M, Czylwik A,.. When cellular meets WiFi in wireless small cell networks[J]., 2013, 51(6): 44-50.

[3] Liu Q, Li X R, Xu W J,.. Empirical analysis of ZigBee and WiFi coexistence[C]. The 2014 International Conference on Innovative Design and Manufacturing (ICIDM), Montreal, QC, 2014: 117-122.

[4] Farshad A, Marina M K, and Garcia F. Urban WiFi characterization via mobile crowdsensing[C]. IEEE Network Operations and Management Symposium (NOMS), Krakow, 2014: 1-9.

[5] Kim Y, Lee K, and Shroff N B. An analytical framework to characterize the efficiency and delay in a mobile data offloading system [C]. MobiHoc, Philadelphia, PA, USA, 2014: 139-149.

[6] Zhuo X, Gao W, Cao G,.. Win-coupon: an incentive framework for 3G traffic offloading[C]. 19th IEEE International Conference on Network Protocols (ICNP), Vancouver, BC Canda, 2011: 206-215.

[7] Cheung M H and Huang J W. Optimal delayed Wi-Fi offloading[C]. 11th International Symposium and Workshops on Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc and Wireless Networks (WiOpt), Tsukuba Science City, Japan, 2013: 564-571.

[8] Lee J, Yi Y, Chong S,.. Economics of WiFi offloading: trading delay for cellular capacity[J]., 2014, 13(3): 1540-1554.

[9] Lee K, Lee J, Yi Y,.. Mobile data offloading: how much can WiFi deliver [J]., 2013, 21(2): 536-550.

[10] 劉莉, 荊濤, 付立. 一種分層蜂窩網(wǎng)中基于用戶分類的建模分析方法 [J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2007, 29(9): 2235-2238.

Liu Li, Jing Tao, and Fu Li. A user-classified method for modeling and analysis of hierarchical cellular networks[J].&, 2007, 29(9): 2235-2238.

[11] Tseng C C, Peng C S, Lo S H,.. Co-tier uplink power control in femtocell networks by Stackelberg game with pricing[C]. 4th International Conference on Wireless Communications, Vehicular Technology, Information Theory and Aerospace & Electronic Systems (VITAE), Aalborg, 2014: 1-5.

[12] Fan L F, Friesz T L, Yao T,.. Strategic pricing and production planning using a Stackelberg differential game with unknown demand parameters[J]., 2013, 60(3): 581-591.

[13] Andrews J G, Baccelli F, and Ganti R K. A tractable approach to coverage and rate in cellular networks [J]., 2011, 59(11): 3122-3134.

[14] Gibbens R, Mason R, and Steinberg R. Internet service classes under competition[J]., 2000, 18(12): 2490-2498.

[15] Li C T, Wang J K, Wang B,.. Cross-layer congestion control algorithm based on compressed sensing in wireless sensor networks[C]. 33rd Chinese Control Conference (CCC), Nanjing, 2014: 5830-5833.

[16] Mohammadizadeh N and Zhuang W H. Cooperation of heterogeneous wireless networks in end-to-end congestion control for QoS provisioning[C]. IEEE International Conference on Communications (ICC), Budapest, 2013: 6454-6458.

[17] Islam M, Rahman M L, and Mamun M. Load adaptive congestion control and rate readjustment for wireless mesh networks [C]. 5th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), Beijing, 2014: 1088-1092.

Incentive Mechanism Design for WiFi Offloading with Users’ Mobility

Cai Shi-jie①②③Xiao Li-min②③Wang Jing②③Zhou Shi-dong①③

①(,,100084,)②(,,100084,)③(,,100084,)

WiFi network helps offload the traffic pressure in cellular networks and alleviate its traffic congestion. However, it can merely offload the traffic within its coverage. In view of the mobility of users, if the users beyond WiFi coverage are incentivized with certain rewards to postpone their present cellular network services, and wait till they enter WiFi coverage, the traffic offloading capacity of WiFi Network will be significantly enhanced. This paper discusses an incentive mechanism for the operator to encourage users to delay their cellular network services and switch to WiFi network, and formulates the problem as a two-stage Stackelberg game. In this game, an operator expects to adopt an optimum reward solution, giving considerations to the extent of cellular network congestion and the required reward for users. Optimal reward mechanisms for the operators are proposed. According to the research result, the proposed incentive mechanism can effectively reduce the total costs of operators including the cellular network congestion costs and the user reward costs.

Cellular network; WiFi coverage; Traffic offloading; Users’ mobility; Incentive mechanism

TN929.52

A

1009-5859(2015)10-2431-07

10.11999/JEIT150285

2015-03-09；改回日期：2015-06-01；

2015-07-06

蔡世杰 caishijie.2003@163.com

國(guó)家自然科學(xué)基金(61201192, 61321061)，國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(2014AA01A703)，國(guó)家973計(jì)劃項(xiàng)目(2012CB316002)，國(guó)家重大專項(xiàng)(2013ZX03001008-004)，清華大學(xué)與愛(ài)立信的橫向合作和東南大學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(2012D02)

The National Natural Science Foundation of China (61201192, 61321061); The National 863 Program of China (2014AA01A703); The National 973 Program of China (2012CB 316002); The National S&T Major Project (2013ZX03001008- 004); The Operation Agreement Between THU and SEC; The Open Research Fund of National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University (2012D02)

蔡世杰： 男，1987年生，博士生，研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)、綠色通信.

肖立民： 男，1967年生，副教授，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)傳輸、擴(kuò)頻通信、干擾抑制算法等.

王 京： 男，1958年生，教授，研究方向?yàn)?G網(wǎng)絡(luò)、調(diào)制解調(diào)、信道編碼、多用戶檢測(cè)、MIMO、分布式無(wú)線通信系統(tǒng)等.