基于拥塞博弈模型的参与式感知数据系统及其方法

技术领域

本发明涉及数据通讯技术，特别涉及一种基于拥塞博弈模型，促进移动 终端用户尽可能满意并贡献参与式感知数据数据系统及其工作方法。

背景技术

目前，智能手机的普及正在改变人类的生活。由于4G网络和硬件工艺的 飞速提升，智能手机变得更加触手可及。由于智能手机上往往配备强大的中 央处理器和多种类型的传感器，收集和分析大规模的感知数据不再是一种奢 望，上述利用手机的处理其和传感器进行收集和分析数据的过程称为参与式 感知。参与式感知具有覆盖面广、数据丰富、不需要额外软硬件投资等诸多 优点，使得研究诸如环境噪声、车流量分布情况和无线信号覆盖区域等以往 由于人力物力限制所不能及的数据收集、研究和处理成为可能。

一个常见的参与式感知系统包括一个参与式感知平台，和一大群使用移 动终端用户（如智能手机移动终端用户）。参与式感知平台通常架设在云端， 拥有一系列的感知过程。每个感知过程持续不断地收集同类型的数据。一个 感知过程包含很多个收集同类型数据的任务，一个任务可以分发给一个移动 终端用户去完成。参与式感知的流程如下：参与式感知平台首先公布每个感 知过程相关的说明与要求。如果移动终端用户对某个感知过程感兴趣，那么 它将参与到其中，完成其中的一个任务。在收集到对应的感知数据后，参与 式感知平台将计算并发放对应的报酬给移动终端用户。

可见，移动终端用户是参与式感知系统中一个重要的组成部分。然而， 不同的移动终端用户在决策参与哪个感知过程的活动中，受到许多因素的影 响。这些因素包括移动终端用户的时间安排，参与式感知耗费的能量与计算 能力，移动终端用户为完成任务行走的距离，移动终端用户在特定领域的技 能水平，甚至包括移动终端用户在完成任务的过程中产生的不快。由于以上 因素的影响，移动终端用户在参与式感知的过程中存在满意和不满意的状态。 如果付给移动终端用户的报酬不足以抵消移动终端用户资源的消耗，隐私泄 露的危险和满足移动终端用户的兴趣，那么移动终端用户将拒绝参与感知过 程。参与式感知系统如何才能吸引到足够多的满意移动终端用户来参与感知 过程，是一个很重要的问题。

现有技术中，采用集中式的解决方案来提高移动终端用户的满意状态， 吸引更多的移动终端用户参与感知过程。具体地，在集中式的解决方法中， 参与式感知平台需要收集所有移动终端用户的信息来提出一个分配方案。一 方面，随着系统中移动终端用户数量的增加，收集数据的数量级也会随之增 加；另一方面，移动终端用户往往不愿意汇报它们的私人数据，而且移动终 端用户可能误报数据来获取额外的收益，这使得收集移动终端用户信息的集 中式解决方法并不可行。

因此，需要对一种参与式感知系统及其方法，能够有效提升移动终端用 户的满意度，在预算有限的情况下吸引更多的移动终端用户参与数据收集。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种有效提升移动终端用户的满意度，在预算 有限的情况下吸引更多的移动终端用户参与数据收集。

为解决上述问题，本发明提供一种基于拥塞博弈模型的参与式感知数据 系统的工作方法，包括以下步骤：

（1）参与式感知平台公布所有可用的感知过程及相关的 报酬分配计划

（2）所有感兴趣的移动终端用户在参与式感知平台上注 册；

（3）参与式感知平台公布所有感知过程的参与移动终端用户数 并随机选择一个移动终端用户，允许其更改自己参 与的感知过程；

（4）该移动终端用户根据参与式感知平台公布的信息计算自己的最优反 应集若集合不为空，则随机选择集合中的任一满足最优反应条件的感 知过程；并且该移动终端用户向参与式感知平台汇报自己的感知过程更新；

参与式感知平台根据该移动终端用户的汇报来更新所有感知过程的参与 移动终端用户数I^t(S),并返回（3），直至所有移动终端用户的最优反应集都为空集时，参与式感知平台即找到了参与式感知系统模型的纯策略纳什均 衡；参与式感知平台通知每个移动终端用户执行该移动终端用户选择的感知 过程，参与式感知平台支付与所述移动终端用户执行的感知过程相对应的报 酬

可选地，所有移动终端用户的初始状态为不参与任何感知过程，s_n＝0.。

可选地，所述最优反应集的获得方法如下：

该移动终端用户首先根据所选感知过程的报酬分配计划和当前参 与同一感知过程的人数I^t(S),计算出自己应得的报酬；

该移动终端用户根据其应得的报酬计算对应的移动终端用户状态；若报 酬减去满意目标之差大于或等于该移动终端用户的满意目标，则该 移动终端用户状态为满意；若报酬减去满意目标之差小于移动终端 用户的满意目标，则该移动终端用户状态为不满意；若该移动终端用户当前 没有参加任何感知过程，则该移动终端用户状态为不参与。

相应地，本发明还提供一种基于拥塞博弈模型的参与式感知数据系统， 包括：

多个移动终端用户所述移动终端用户具有各自的代价 和满意目标所述移动终端用户配备有移动终端，所述移动终端 用于选择感知过程，所述移动终端用于基于移动终端用户选择的感知过程的 报酬与满意目标，来获得最优反应集；

参与式感知平台，包括：感知过程存储单元、报酬分配计划单元、最优 反应集确定单元和人数统计单元，其中，所述感知过程存储单元设置有多个 感知过程所述报酬分配计划单元设置有与感知过程相应的报 酬分配计划所述人数确定单元用于存放每一感知过程的参与移动终 端用户数S为所有移动终端用户当前选择的感知过 程的集合，并且所述参与移动终端用户数可基于所述移动终端用户的感知过 程进行更新；所述最优反应集确定单元用于与所述人数统计单元、移动终端 用户进行配合，直至所述移动终端都为空集时，在移动终端用户执行其选择 的感应任务后，按照报酬分配计划向移动终端用户执行与该感应任务对应的 报酬。

可选地，所有移动终端用户的初始状态为不参与任何感知过程。

可选地，所述移动终端为手机、平板电脑或车载终端。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明的技术方案能够在感知过程的预算及其有限的情况下也能够找到 足够多的满意移动终端用户来完成对应的任务，使移动终端用户充分参与到 感知过程中，提高了预算的利用率，避免了传统集中式分配感知过程需要收 集移动终端用户相关数据，时间较长的缺点，利用本发明的技术方案不仅能 够有效地避免参与式感知平台成为性能瓶颈的问题，且不需要任何涉及隐私 的移动终端用户信息。

附图说明

图1是本发明的基于拥塞博弈模型的参与式感知数据系统的结构示意图。

具体实施方式

结合背景技术可知，现有的采用集中式的解决方案来提高移动终端用户 的满意状态，吸引更多的移动终端用户参与感知过程，存在的问题为：一方 面，随着系统中移动终端用户数量的增加，收集数据的数量级也会随之增加； 另一方面，移动终端用户往往不愿意汇报它们的私人数据，而且移动终端用 户可能误报数据来获取额外的收益，这使得收集移动终端用户信息的集中式 解决方法并不可行。

为了解决上述问题，本发明提供一种基于拥塞博弈模型的参与式感知数 据系统的工作方法，包括以下步骤：

（1）参与式感知平台公布所有可用的感知过程及相关的 报酬分配计划

（2）所有感兴趣的移动终端用户在参与式感知平台上注 册；

（3）参与式感知平台公布所有感知过程的参与移动终端用户数 并随机选择一个移动终端用户，允许其更改自己参 与的感知过程；

（4）该移动终端用户根据参与式感知平台公布的信息计算自己的最优反 应集若集合不为空，则随机选择集合中的任一满足最优反应条件的感 知过程；并且该移动终端用户向参与式感知平台汇报自己的感知过程更新；

参与式感知平台根据该移动终端用户的汇报来更新所有感知过程的参与 移动终端用户数I^t(S),并返回（3），直至所有移动终端用户的最优反应集 都为空集时，参与式感知平台即找到了参与式感知系统模型的纯策略纳什均 衡；参与式感知平台通知每个移动终端用户执行该移动终端用户选择的感知 过程，参与式感知平台支付与所述移动终端用户执行的感知过程相对应的报 酬

请结合图1所示的本发明一个实施例的基于拥塞博弈模型的参与式感知 数据系统的结构示意图。所述参与式感知数据系统包括：所述参与式多个移 动终端用户所述移动终端用户具有各自的代价和满意目 标所述移动终端用户配备有移动终端，所述移动终端用于选择感 知过程，所述移动终端用于基于移动终端用户选择的感知过程的报酬与满意 目标，来获得最优反应集，所述移动终端可以为智能手机、平板电脑或车载 终端。图中示出了移动终端用户1，移动终端用户2，移动终端用户3和移动 终端用户4。

如图1，所述参与式感知数据系统还包括：参与式感知平台10，由感知 过程存储单元11、报酬分配计划单元13、最优反应集确定单元12和人数统 计单元14构成，其中，所述感知过程存储单元11设置有多个感知过程 所述报酬分配计划单元13设置有与感知过程相应的报酬分 配计划所述人数确定单元14用于存放每一感知过程的参与移动终 端用户数S为所有移动终端用户当前选择的感知过 程的集合，并且所述参与移动终端用户数可基于所述移动终端用户的感知过 程进行更新；所述最优反应集确定单元12用于与所述人数统计单元14、移动 终端用户进行配合，直至所述移动终端都为空集时，在移动终端用户执行其 选择的感应任务后，按照报酬分配计划向移动终端用户执行与该感应任务对 应的报酬。

上述系统的工作过程如下:（1）感知过程存储单元11公布所有可用的 感知过程报酬分配计划单元13公布所有可用的感知过程相 对应的报酬分配计划所有感兴趣的移动终端用户在参与式感知 平台11上注册。所有移动终端用户的初始状态为不参与任何感知过程，因此 人数统计单元14的初始值s_n＝0.。

（2）人数统计单元14公布所有感知过程的参与移动终端用户数I^t(S), 并随机选择一个移动终端用户n′，允许其更改自己参与的感知过程，基于移动 中断用户反馈的感知过程，所述人数统计单元14对所述移动终端用户数I^t(S) 进行更新。

（3）该移动终端用户n′根据参与式感知平台10公布的信息计算自己的最 优反应集并且将所述最优反应集的结果反馈至最优反应集确定 单元12。若所述最优反应集不为空，则随机选择所述最优反应集中的任一满足最优反应条件的感知过程t^*该移动终端用户向参与式感知平台 汇报自己的感知过程更新t^*，人数统计单元14对其中移动终端用户数 进行更新。然后并返回继续执行步骤（2），所述最优 反应集确定单元用于与所述人数统计单元、移动终端用户进行配合，直至所 述移动终端都为空集时；当任何移动终端用户的最优反应集都为空集 时，参与式感知平台即找到了参与式感知系统模型的纯策略纳什均衡S。最优 反应集确定单元12通知每个移动终端用户执行对应感知过程中的任务，并基 于移动终端用户执行的任务向移动终端用户支付与该任务相应的报酬。

其中，在步骤（3）中，最优反应集的计算方法如下：

该移动终端用户首先根据所选感知过程的报酬分配计划和当前参 与同一感知过程的人数I^t(S)计算出自己应得的报酬；

该移动终端用户根据其应得的报酬计算对应的移动终端用户状态；若报 酬减去满意目标之差大于或等于该移动终端用户的满意目标，则该 移动终端用户状态为满意；若报酬减去满意目标之差小于移动终端 用户的满意目标，则该移动终端用户状态为不满意；若该移动终端用户当前 没有参加任何感知过程，则该移动终端用户状态为不参与。

因此，上述较佳实施例仅为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于 让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制 本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵 盖在本发明的保护范围之内。