2016 年 3 月 29 日，FCC 启动了首次双边频谱拍卖。 拍卖在大约一年后结束，总共重新利用了 84 MHz 的频谱。 “激励拍卖”包括三个主要部分：(1) 反向拍卖，广播公司以他们自愿放弃当前频谱使用权的价格出价，(2) 灵活使用无线许可证的正向上升时钟拍卖，确定了中标给定地理区域内的所有许可证，以及 (3) 转让阶段，在该阶段，从远期拍卖中获胜的竞标者参与单一投标、第二价格密封拍卖，以确定在该地理区域内分配单个许可证的确切频率. 反向拍卖和正向拍卖共同完成了一个“阶段”。 为了保证有足够的 MHz 被清除，拍卖包括一个“最后阶段规则”，如果不满足，将触发前一阶段的清除和新阶段的开始。 该规则导致在最终分配阶段发生之前，激励拍卖中总共发生了四个阶段。 即使乍一看，激励拍卖在 FCC 频谱拍卖中也是独一无二的。 在这里，我们考虑基于市场条件对这些许可证的估计真实估值。 我们进一步将这些结果与之前 FCC 无线服务频谱拍卖的最新结果进行比较，以确定这种新颖的拍卖机制（或预期激励拍卖的可能战略行为）是否影响了拍卖结果。

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图像矩阵matlab代码拍卖算法的C ++实现，用于解决稀疏线性分配问题（LAP） 这是弗洛里安·伯纳德（Florian Bernard）原始MEX代码[1]的C ++接口，该代码实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法[2]。 我们通过解决使用SuiteSparse Matrix Collection（以前称为佛罗里达大学稀疏矩阵集合）构造的稀疏矩阵来说明C ++和MEX代码的用法。 要解决这些示例LAP，请按照以下步骤操作。 （1）从的网站上下载UFget，并将UFget添加到Matlab的搜索路径中。 （2）要使用Florian的MEX代码解决我们的示例LAP，请运行 cd Matlab main 该文件将每个样本矩阵的稀疏模式写入文本文件 Data/UFmat_XXXX.dat （XXXX是四位数字的矩阵ID），将Florian的实现auctionAlgorithmSparseMex.cpp构建到MEX函数中，并调用它来解决我们的示例LAP。 （3）在Data目录中生成LAP文本文件后，我们可以通过以下方式运行C ++代码： cd src make run 并在终端中解决这