超密集蜂窝网络中高效的缓存策略研究

发布时间：2021-06-08 18:55

　　移动数据流量如同海啸一般冲击着目前的通信链路系统,为了更好地去容纳与管理这些移动数据,本文针对在5G中提出的超密集网络,结合用户请求内容与用户移动动信息提出了一种分布式的缓存策略。在回程链路有限的情况,用户可以更多地通过缓存节点来获取请求的数据文件,缓解了回程链路压力的同时也提升了系统的能效。本文主要内容如下:首先,提出了一种异构超密集网络的缓存模型,并归纳系统的能效函数,通过对小基站分配缓存节点并给出决策用户内容的缓存算法来缓解通信系统回程链路的压力,从而提升通信系统整体的效益。综合用户对数据文件的请求热度和缓存文件的大小,计算任意文件的缓存价值。通过GD-CF算法,给出了小基站缓存空间内容决策的解决方案,通过高效的缓存策略来降低宏基站的服务率,进而优化了系统的能效。其次,针对超密集无线网络用户的移动行为,提出一种改进的分布式缓存策略。通过分析用户在不同地点的移动概率,来预测用户在未来的时间段内可能进入的小基站的覆盖区域,然后把用户所请求的数据分成不同的片段分别存储在不同的小基站缓存节点中。通过建立马尔科夫链模型把分布式缓存问题,转变为求解最小化用户请求信息到达宏基站的概率,再通过马... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状
    1.3 研究意义
    1.4 本文组织结构
第2章 理论基础及相关技术概述
    2.1 超密集蜂窝网络
        2.1.1 超密集蜂窝网络的特征和优势
        2.1.2 超密集蜂窝网络所面临的挑战
    2.2 基站缓存常见策略
        2.2.1 贪婪缓存算法
        2.2.2 完全协作缓存策略
    2.3 马尔科夫过程
        2.3.1 马尔科夫链概述
        2.3.2 马尔科夫链模型的应用
    2.4 本章小结
第3章 超密集网络中用户请求内容缓存策略研究
    3.1 超密集蜂窝网络边缘缓存系统模型
    3.2 信道模型与系统能效计算
        3.2.1 信道模型
        3.2.2 系统能效计算
    3.3 用户缓存内容的决策
        3.3.1 数据文件的价值函数
        3.3.2 用GD-CF算法求最优解
    3.4 本章小结
第4章 超密集网络中基于用户移动性的缓存策略研究
    4.1 移动无线网络边缘缓存模型和问题描述
        4.1.1 系统模型概述
        4.1.2 问题描述
    4.2 移动性分析与问题构想
    4.3 缓存策略问题求解
        4.3.1 分布式缓存策略
        4.3.2 建立马尔科夫链状态转移概率矩阵
        4.3.3 目标函数的上边界
    4.4 本章小结
第5章 实验仿真及仿真结果分析
    5.1 超密集网络中用户内容缓存决策算法仿真实验
        5.1.1 仿真参数及对比实验说明
        5.1.2 实验仿真结果与分析
    5.2 超密集网络中结合用户移动性分析缓存算法仿真实验
        5.2.1 仿真对比实验说明
        5.2.2 实验仿真结果与分析
    5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于马尔科夫模型的用户兴趣转移建模[J]. 郑磊,王莉,段跃兴.  计算机工程与设计. 2018(01)
[2]马尔科夫链在金融投资中的应用[J]. 严龙,林丛,朱佳慧.  宁波工程学院学报. 2017(04)
[3]语音关键词识别系统声学模型构建综述[J]. 赵晓群,张扬.  燕山大学学报. 2017(06)
[4]面向软件定义无线接入网的高效协作内容缓存算法[J]. 张涛,李强,张继良,张蔡霞.  电子学报. 2017(11)
[5]基于时变加权马尔科夫链的网络异常检测模型[J]. 王笑,戚湧,李千目.  计算机科学. 2017(09)
[6]马尔科夫模型在星级饭店人力资源供给预测中的应用[J]. 孙国霞.  北京第二外国语学院学报. 2015(07)



本文编号：3219009