non-cooperative behavior in wireless networks m ´ark f ´elegyh ´azi

174 Pages·2008·2.15 MB·English

NON-COOPERATIVE BEHAVIOR IN WIRELESS NETWORKS
THE`SE N◦ 3791 (2007)
PRE´SENTE´EA` LAFACULTE´ INFORMATIQUEETCOMMUNICATIONS
E´COLE POLYTECHNIQUE FE´DE´RALE DE LAUSANNE
POURL’OBTENTIONDUGRADEDEDOCTEURE`SSCIENCES
PAR
MA´RK FE´LEGYHA´ZI
Ingenieur Electricien Diplome´ (M.Sc.),
Budapest University of Technology and Economics, Budapest, Hongrie
de nationalite´ hongroise
accepte´e sur proposition du jury:
Prof. Jean-Pierre Hubaux, directeur de the`se
Prof. Emre Telatar, president de jury
Prof. Karl Aberer, rapporteur
Prof. Peter Marbach, rapporteur
Prof. Jean Walrand, rapporteur
Lausanne, EPFL
2007
ii
Abstract
Existing cellular networks are centrally managed and require a tremendous initial investment. With the
advancementofnewwirelesstechnologies,theoperatorsoftraditionalnetworkshavetofacenewcom-
petition. New technologies make it possible to provide wireless services with substantially less invest-
ment. Therearetwointerdependenttrendsthatenablethisprogress: theevolutionoftechnologyandthe
evolutionofspectrumpolicy. Thesetwotrendspointtowardsamorecolorfullandscapeofwirelesscom-
munication technologies. In particular, new wireless technologies enable users and small operators to
deploytheirownnetworksandtocompetewiththelargenetworkoperatorsthatruntraditionalwireless
networks. Because the participants have an increased control over their devices, they might be tempted
to adjust their devices in order to benefit more from the network. This selfish (i.e., non-cooperative)
behavior can dramatically decrease the efficiency of the operation of the network or even paralyze it
completely.
Inthisthesis,weconsidervariousaspectsofnon-cooperativeresourcemanagementinwirelessnet-
works using the methods provided by game theory. In the first part of the thesis, we present a compre-
hensivetutorialongametheorytofacilitatetheunderstandingofthistheoryasatool. Toemphasizethe
appropriatenessofgametheoryinwirelessnetworking,wepresentasetofselectedexamplesalongwith
theirgame-theoreticformalization.
Inthesecondpartofthethesis,weareconcernedwiththenon-cooperativebehaviorofusers. More
precisely,wefocusonadhocwirelessnetworksandassumethatuserscanalterthedefaultprogramming
of their communication devices to improve performance. First, we consider the problem of multi-radio
channel allocation and show that a Nash equilibrium driven by the selfish behavior of users achieves
load-balancing. We propose two algorithms, each based on a different set of available information, to
achieve the characterized Nash equilibria. Furthermore, we discuss other properties such as efficiency,
fairness and coalition-proofness. In the remainder of this second part, we focus on the fundamental
problem of packet forwarding in ad hoc networks. In static networks, we prove that cooperative Nash
equilibriaexist,butthesetofconditionsthatenableselfishparticipantstomutuallyforwardeachothers’
packetsareveryrestrictive. Wealsoshowthatindynamicnetworks,mobilitypromotescooperation.
Inthethirdpartofthethesis,wemodelthenon-cooperativebehaviorofwirelessnetworkoperators.
We assume that they make strategic decisions to maximize the performance of their network. We also
assumethatthenetworksofdifferentoperatorsmutuallyaffecteachother,hencewemodelthedecisions
as network operator games. First, we study the scenario of co-located sensor networks and show that
thenetworkoperatorscanmutuallyincreasethelifetimeoftheirnetworkbycooperating. Wealsoshow
that cooperation in terms of sharing sinks is more beneficial than providing packet forwarding of their
sensors only. Second, we focus on the pilot power control of cellular networks assumed to operate in
a shared spectrum. We identify Nash equilibria for different parameter values in a single-stage game
and show that the cooperative solution can be enforced in a repeated game. Third, we consider the co-
existenceofcellularnetworksalongnationalborders. Weshowthattheoperatorshaveanincentivetobe
iii
strategicattheirborders,or,inotherwords,toadjustthetransmitpoweroftheirpilotsignals. Weshow
the efficiency of the Nash equilibria for different user densities. Finally, we extend the payoff function
toincludethecostofusinghighpilotpowersandrelatethisextendedgametothewell-knownPrisoner’s
Dilemma.
Keywords: wirelessnetworks,gametheory,cooperation,selfishness,Nashequilibrium,Pareto-optimality,
priceofanarchy,spectrumsharing,packetforwarding,operatorgames
Re´sume´
Les re´seaux cellulaires existants sont ge´re´s de fac¸on centralise´e et leur de´ploiement demande un in-
vestissement initial tre`s important. Avec l’e´volution des nouvelles technologies sans-fil, les ope´rateurs
desre´seauxtraditionnelsdoiventfairefacea` unenouvelleconcurrence. Eneffet,lesnouvellestechnolo-
giespermettentdefournirdesservicessans-filavecuninvestissementconside´rablementmoindre. Ilya
deux tendances interde´pendantes qui permettent cette ame´lioration de service: l’e´volution de la gestion
du spectre de fre´quences et l’e´volution de la technologie sans-fil. Ces deux tendances me`nent a` une
nouvellee`repourlescommunicationssans-fil. Enparticulier,lesnouvellestechnologiessans-filperme-
ttent aux utilisateurs et aux petits ope´rateurs de de´ployer leurs propres re´seaux et ainsi de concurrencer
les grands ope´rateurs qui ge`rent habituellement les re´seaux sans-fil. Puisque ces nouveaux participants
ont un contrle accru de leurs appareils, ils pourraient tre tente´s de reprogrammer ces appareils afin de
be´ne´ficier plus des ressources communes. Ce comportement e´go¨ıste (e´galement apelle´ non-coope´ratif)
peutnettementdiminuerl’efficacite´ dure´seauoummeleparalysercomple`tement.
Dans cette the`se de doctorat, nous utilisons diffe´rentes me´thodes propose´es par la the´orie des jeux
pouranalyserdiversaspectsdelagestionnon-coope´rativedesressourcesdanslesre´seauxsans-fil. Dans
la premie`re partie de la the`se, nous pre´sentons une introduction a` la the´orie des jeux pour faciliter la
compre´hension de cet outil. Nous pre´sentons e´galement quelques exemples de proble`mes avec leur
formalisationenjeupourmontrerquelathe´oriedesjeuxestparfaitementadapte´ea`l’analysedesre´seaux
sans-fil.
Dans la deuxie`me partie de la the`se, nous conside´rons le comportement non-coope´ratif des utilisa-
teurs. Plus pre´cise´ment, nous nous concentrons sur les re´seaux ad hoc sans fil et supposons qu’afin
d’ame´liorer leur performance, les utilisateurs peuvent changer la programmation par de´faut de leurs
appareils de communication. D’abord, nous conside´rons le proble`me de l’attribution du canal de com-
munication et montrons que le comportement e´go¨ıste des utilisateurs me`ne a` un e´quilibre de Nash qui
re´alise un e´quilibre le la charge dans le re´seau. Nous proposons deux algorithmes, chacun base´ sur un
ensemblediffe´rentd’informationsdisponibles,pourarrivera` cese´quilibresdeNash. Enoutre,nousdis-
cutons d’autres proprie´te´s telles que l’efficacite´, l’e´quite´ et la re´sistance a` la coalition. Dans le reste de
cettedeuxie`mepartie,nousnousconcentronssurleproble`mefondamentaldelavolonte´ desutilisateurs
a` participer au fonctionnement du re´seau ad hoc en relayant les paquets des autres. Dans les re´seaux
statiques,nousmontronsquelese´quilibresdeNashcoope´ratifsexistent,maisquel’ensembledecondi-
tionsquipermettentauxparticipantse´go¨ıstesderelayerlespaquetsdesautressonttre`srestrictives. Nous
montronse´galementquedanslesre´seauxdynamiques,lamobilite´ encouragelacoope´ration.
Dans la troisie`me partie de la the`se, nous modelons le comportement non-coope´ratif des ope´rateurs
de re´seau sans-fil. Nous supposons qu’ils prennent des de´cisions strate´giques pour maximiser la per-
formancedeleurre´seaux. Noussupposonse´galementquelesre´seauxcontrle´spardiffe´rentsope´rateurs
s’influencentmutuellement,parconse´quentnousmodelonslesde´cisionsentantquejeuentrelesope´rateurs.
D’abord,nouse´tudionslesce´nariodesre´seauxdecapteursquicoexistentetmontronsquelesope´rateurs
v
peuvent augmenter la vie de leur re´seaux en coope´rant. Nous montrons e´galement que la coope´ration
quiconsistea` partagerlescollecteursdedonne´esestplusbe´ne´fiquequecettequiconsistea` uniquement
relayer les paquets. Deuxie`mement, nous nous concentrons sur le contrle de la puissance du signal pi-
lote des re´seaux cellulaires suppose´s ope´rer dans un spectre partage´. Nous identifions des e´quilibres de
Nash pour diffe´rentes valeurs de parame`tres dans un jeu a` une ite´ration et montrons que, dans un jeu
re´pe´te´, l’utilisation de certaines strate´gies rend optimale la solution coope´rative. Troisie`mement, nous
conside´ronslacoexistencedesre´seauxcellulaireslelongdesfrontie`resnationales. Nousmontronsque
lesope´rateurssontencourage´sa` trestrate´giquesa` leursfrontie`res,etdonc,end’autrestermes,a` ajuster
lapuissancedetransmissiondeleurssignauxpilotes. Nousmontronsl’efficacite´ dese´quilibresdeNash
pour diffe´rentes densite´s d’utilisateurs. En conclusion, nous e´tendons la fonction de profit pour inclure
le couˆt d’utilisation de puissances pilotes e´leve´es et rapportons ce jeu e´tendu au fameux Dilemme du
Prisonnier.
Mots-cle´s: re´seaux sans-fil, the´orie des jeux, coope´ration, e´go¨ısme, e´quilibre de Nash, optimalite´ de
Pareto,prixd’anarchie,partagedespectre,relaisdepaquets,jeuxd’ope´rateurs.
Acknowledgements
Firstofall,IwouldliketothankmysupervisorProf. Jean-PierreHubauxforgivingmethepossibilityto
doresearchinhislaboratory. Jean-Pierre’senthusiasmandvisionwasparticularlymotivatingandguided
methroughoutthePhDprocess.
Iamthankfultothemembersofmythesiscommittee,Prof. KarlAberer,Prof. PeterMarbach,Prof.
Jean Walrand, as well as the president of the committee Prof. Emre Telatar for the time and effort that
theyinvestedinjudgingthecontentsofmythesis.
The work presented in this thesis was supported (in part) by the National Competence Center in
Research on Mobile Information and Communication Systems (NCCR-MICS), a center supported by
theSwissNationalScienceFoundationundergrantnumber5005-67322. Iamgratefulforthissupport.
I am grateful to all my former and current colleagues of the LCA1 laboratory at EPFL for their
support and the encouraging ambiance they created in the lab, Dr. Imad Aad, Naouel Ben Salem, Prof.
LeventeButtya´n,Prof. MarioCˇagalj,Prof. SrdjanCˇapkun,JulienFreudiger,Prof. Jean-PierreHubaux,
Dr. Jun Luo, Dr. Mohammad Hossein Manshaei, Jacques Panchard, Dr. Panos Papadimitratos, Marcin
Poturalski,MaximRaya. SpecialthankstoLevente,whohelpedmetofindmywayintheearlystageof
myPhDresearch. Leviisagreatscientist,mentorandfriend. IamalsogratefultoMaximandNaouelfor
theFrenchtranslationofmythesisabstract. IalsothanktoalltheothermembersoftheLCAlaboratories.
IamthankfultothestaffofLCA:DanielleAlvarez,HollyCogliati,AngelaDevenoge,andPatriciaHjelt
forhelpingmewithalladministrativeissues,aswellasPhilippeChammartin,Jean-PierreDupertuisand
Marc-Andre´ Lu¨thiforkeepingthecomputinginfrastructureupandrunning. SpecialthankstoHollyfor
helpingmetoimprovemyEnglish.
I am also thankful to all members at Ericsson Traffic Laboratory in Budapest, Hungary. In par-
ticular, Dr. Gyo¨rgy Miklo´s, La´szlo´ Piroska, Dr. Andra´s Ra´cz, Miklo´s Ro´nai, Csana´d Szabo´, and Dr.
Andra´sValko´. IamespeciallygratefultoAndra´sValko´ whodirectedmyattentiontoresearchduringmy
universitystudies.
I would like to thank my friends for creating a positive atmosphere in my life and hence implicitly
contributingtothisthesis. Specialthankstomyuniversitycolleagues,inparticularPe´terHorva´th,Zolta´n
Major, Csana´d Szabo´, Tama´s Urbancsek and Bala´zs Ve´gh, with whom I shared a great semester in
Karlsruhe,Germany,andmanyothernicemomentssince. IwouldalsoliketothankJa´nosFu¨leforbeing
mytruefriendduringmytimeinjudoandeversince.
Iamindebtedtomyfamily: mymotherSzilvia,myfatherPa´l,mybrotherCsaba,mygrandmothers
Ida,IlonaandMargit,andmygrandfathersEmil,Gyo¨rgyandLa´szlo´ fortheirsupportandencouragement
during my whole life. I am also grateful to my mother-in-law Erzse´bet, my father-in-law Sa´ndor, my
sister-in-lawAnnama´ria,mybrother-in-lawZolta´nandmyniece,Sa´raforacceptingmeintheirfamily.
Mostofall,IamthankfultoBogla´rka,mywife,withallmyheartforstandingbymeformanyyears
ofourlives. Bogi,youmakemyworldgo’round.
vii

Contents
Introduction 1
Prospectivewirelessnetworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
ProblemFormulationandMethodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
Gametheoryinnetworking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
OutlineoftheThesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
I IntroductiontoNon-CooperativeGameTheory 9
1 ATutorialonGameTheory 11
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2 StaticGames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.2.1 StaticGamesinStrategicForm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.2.2 IteratedDominance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.2.3 NashEquilibrium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2.4 MixedStrategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.2.5 EfficiencyofNashEquilibriaandEquilibriumSelection . . . . . . . . . . . . . 19
1.2.6 Pareto-Optimality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.3 DynamicGames. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.3.1 ExtensiveFormwithPerfectInformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.3.2 BackwardInduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.3.3 ExtensiveFormwithImperfectInformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.3.4 Subgame-PerfectEquilibria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.4 Repeatedgames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.4.1 BasicConcepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
1.4.2 NashEquilibriainFinite-HorizonGames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.4.3 Infinite-HorizonGameswithDiscounting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
1.4.4 TheFolkTheorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
1.5 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
II Non-CooperativeBehaviorofUsers 35
2 Multi-RadioChannelAllocationinWirelessNetworks 37
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.2 SystemModelandConcepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
ix
2.3 NashEquilibria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.4 Efficiency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
2.4.1 PriceofAnarchyforLinearτt(k ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
x
2.4.2 PriceofAnarchyforGeometricτt(k ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
x
2.5 FairnessIssues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.6 Coalition-ProofNashEquilibria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
2.7 ConvergencetoaNashEquilibrium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
2.7.1 CentralizedAlgorithmUsingPerfectInformation . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
2.7.2 DistributedAlgorithmUsingImperfectInformation . . . . . . . . . . . . . . . . 53
2.7.3 SimulationResultsforAlgorithm2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
2.8 Relatedwork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
2.9 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3 PacketForwardinginWirelessAdHocNetworks-theStaticCase 63
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.2 Game-TheoreticModelofPacketForwarding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.2.1 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.2.2 ForwardingGame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.2.3 StrategySpace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.3 Meta-Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.4 AnalyticalResults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.5 ExtendedModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.6 SimulationResults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.7 ProofofTheorem3.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.8 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.8.1 IncentiveMechanismsinAdHocNetworks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.8.2 CooperationwithoutIncentiveMechanisms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.9 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4 PacketForwardinginWirelessAdHocNetworks–theDynamicCase 83
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.2 ModelingPacketForwardingasaGame . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.2.1 SystemModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.2.2 Game-TheoreticModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.3 AnalysisofNash-equilibriawithaSingleForwarder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.3.1 InvestigationScenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.3.2 EquilibriumofTFTStrategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.3.3 OtherNash-Equilibria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.4 CooperationwithMultipleForwarders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.5 SimulationResults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.5.1 SimulationsonaRingNetwork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.5.2 SimulationsonaRealisticNetwork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97