1. 研究目的与意义
近年来，随着移动通信网络的爆炸式发展，4G通信技术已经发展成熟且广泛商用，智能手机和平板电脑等高能力移动设备的数量也都出现了飞速的增加。随着许多基于移动通信系统的新业务与新服务的相继出现，大大增加了对无线接入的需求。为了给用户提供高速率、低能耗、低时延、个性化的新型服务，为了应对未来爆炸式的流量增长、巨量的终端连接和新服务新需求的迅速发展，设备到设备(Device-to-Device，D2D）通信技术被列为蜂窝移动通信的关键技术之一。
D2D通信是一种新的通信模式，它支持距离较近的用户间直接进行数据传输。当前D2D通信技术的主要应用场景有本地业务、D2D中继传输、应急辅助通信等。D2D通信可应用于基于地理位置服务的邻近用户通信的社交应用中，相邻用户间可以进行资料文件即时共享、社交游戏等业务通信。另外，利用D2D通信端到端的技术可实现业务数据的本地传输，以及在邻近区域内向目标人群推送业务，不仅缓解频谱稀缺的问题，而且还可满足用户业务需求的多样化。D2D通信技术应用于中继传输时，可以延展通信的距离，减少功率的损耗，缓解基站的负载压力，通过D2D通信中继传输转发信号，能够保证用户的通信质量，降低系统干扰。当一些严重的自然灾害发生时，例如基站、电缆等通信基础设施遭到了一定程度的破坏，网络不佳，甚至通信被迫中断，不利于工作人员开展救援时，可以利用D2D技术进行通信，解决应急情况下的通信问题，提供基本的通信保障。D2D技术不仅能够发现邻近设备，降低设备之间通信的成本，而且，和传统的短距离通信技术，如无线局域网络 (Wireless Local Area Network,WLAN)，紫蜂和蓝牙作比较，D2D通信技术拥有其独特的优势。比如，蓝牙的配对是用户自行操作的，而D2D通信不需要，基站会统一对它们进行调控，完成配对等。
将D2D通信技术与蜂窝网络结合起来，可以显著提高蜂窝网络容量，同时降低能耗，还可以帮助从基站中卸载蜂窝流量，同时扩展它们的覆盖范围。通过共享用户设备资源块，本地用户将能够交换数据。基站可以将经常请求的内容发送到许多设备，而这些设备又可以利用D2D通信将内容传播给其他感兴趣的用户。通过这种方式，在某个地理区域内，基站将不会多次服务于一个请求，而是只传输本地不可用的内容。在这种情况下，基站的流量显著减少，从而增加了蜂窝网络的容量。
2. 研究内容和预期目标
D2D通信是提高无线网络的能力和资源管理效率的一种具有良好前景的技术。但是D2D通信在很大程度上依赖于用户是否参与共享内容。因此，必须引入新的激励机制来激励这种用户的参与。本设计运用了合约理论来分析在蜂窝网络中为D2D通信提供激励的问题。
合约理论来源于经济学，主要研究不确定性情况下的最优合同设计问题、信息和激励问题、多边不对称信息下的最优合同设计问题、隐藏行动与道德风险等问题。合约理论通过建立委托-代理模型，研究了隐藏信息、道德风险、信息披露、信息不对称等情况下的合同设计问题。在D2D激励机制方案设计中，我们常利用合同理论和委托-代理模型来研究D2D场景下的激励问题。在委托-代理模型中，我们模拟基站是委托人，用户是代理人，委托人和代理人是交易的双方，委托人将自己的任务委托出去，而代理人则履行对应的合同完成相应的任务。由于代理人的能力只有自己知道，所以委托人和代理人之间存在着信息不对称的问题，这将导致设计的奖励与代理人的实际能力不符，设计的合同不合理，使得交易无法正常进行。基于合同理论，奖励的设计将依据代理人的实际能力来设定。贡献较多的用户必须比贡献较少的用户获得更高的奖励。具有高度偏好参与的用户将更有可能做出贡献。如果代理人在签约合同后付出较低的努力来完成任务，不按照合约来执行，这会导致道德风险的问题，因此在采用合约理论设计激励机制时，我们需要解决信息不对称和道德风险的问题，从而设计最优的合同。
为了克服信息不对称，基站将指定一个绩效奖励约束合同(T(R),R)，T是对用户设备的奖励，R是用户设备所需要的D2D性能，T(R)是R的单调递增函数。我们将建立基站期望模型UBS和用户设备期望模型UUE，为了解决基站的网络容量最大化问题，还必须有相应的约束条件来约束用户所选择的合同，即用户参与D2D通信的充分必要条件。
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
（1）参考D2D通信及合约理论相关文献
（2）运用MATLAB进行激励模型的仿真实验，通过定量分析法进一步分析不同变量对实验结果的影响。
4. 参考文献
[1]. Bolton P., Dewatripont M. Contract Theory[M]. Cambridge, MA, USA: MIT press, 2005.
[2]. Y. Zhang, M. Pan, L. Song, Z. Dawy, Z. Han. A survey of contract theory-based incentive mechanism design in wireless networks[J]. IEEE Wireless Communications, 2017, 24(3): 80–85.
[3] Gao L, Wang X, Xu Y, et al. Spectrum trading in cognitive radio networks: A contract-theoretic modeling approach[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2011, 29(4): 843-855.
5. 计划与进度安排
（1）2024.1.8-2024.2.26 查阅资料，深入了解D2D通信等相关概念，并掌握合约理论中
个体理性、激励兼容等基本概念，完成开题报告，完成外文资料的翻译；
（2）2024.2.27-2024.3.12 对D2D通信场景下的激励问题进行建模，利用个体理性、激励兼容等合约理论相关限制条件推导出最优合约，准备课题研究软件仿真设计；
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