Bayesian Prediction for Game-structured Slotted ALOHA

With a game-theoretic view, p-persistence slotted ALOHA is structured as a non-cooperative game, in which a Nash equilibrium is sought to provide a value for the probability of attempting to deliver a packet. An expression of Nash equilibrium necessarily includes the number of active outer stations, which is hardly available in many practical applications. In this paper, we thus propose a Bayesian scheme of predicting the number of active outer stations prior to deciding whether to attempt to deliver a packet or not. Despite only requiring the minimal information that an outer station is genetically able to acquire by itself, the Bayesian scheme demonstrates the competitive predicting performance against a method which depends on heavy information.

게임으로 만들어진 슬롯화된 ALOHA를 위한 Bayes 풍의 예측

게임 이론적 시각으로 p-persistence 슬롯화된 ALOHA를 비협력 게임으로 구성하고, 이 게임에서 Nash equilibrium을 구해 찾아 패킷 전달을 시도할 확률 값을 마련한다. Nash equilibrium의 수학적 표현에는 반드시 활성 변방국의 수가 포함되지만, 많은 실제 응용에서 이러한 수를 거의 알 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 패킷의 전달을 시도할 지 결정하기에 앞서 활성 변방국의 수를 예측하는 Bayes 풍의 방식을 제안한다. 제안하는 Bayes 풍의 방식은 변방국이 스스로 자연스럽게 구할 수 있는 최소 정보만을 필요로 하지만 상당량의 정보에 의존하는 방식에 비해 경쟁력 있는 예측 성능을 보여 준다.