大规模无线蜂窝网络中编码缓存的研究

发布时间：2022-11-12 17:03

　　全球移动数据流量正从语音和信息转变到丰富的内容分发,比如视频流的播放和应用程序的下载。然而,当前的无线网络架构无法支撑快速增长的移动数据流量。无线边缘资源更加靠近用户,能够快速感知用户状态的变化,可以被用来缓解核心网络的压力。无线高速缓存在非高峰期将流行的内容提前存储到网络边缘,可以缓解网络高峰期的数据拥堵,提供流量卸载,进而提高用户的服务质量。编码缓存可以利用叠加的缓存空间,通过从不同的节点分发不同的数据包获得比非编码缓存更好的性能。本文针对用户的静止和移动两种状态,进行大规模小蜂窝网络中的编码缓存方案的研究、设计与优化。小基站作为无线网络边缘存储设备,使用随机几何来进行位置的建模。第一部分研究中,我们提出一种静态编码缓存方案:根据目标用户请求文件在小基站中的缓存情况,距离用户最近的多个小基站同时把编码后的数据包传输给该用户。用户接收到网络中目标基站的信号后,使用串行干扰消除来解码该接收信号。高信噪比区域中的平均卸载流量比（average fractional offloaded traffic,AFOT）和平均发送速率（avera ergodic rate,AER）被作为恒量编码缓... 

【文章页数】：94 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 论文的研究背景
        1.2.1 无线网络缓存的研究背景
        1.2.2 缓存方案与编码缓存的研究背景
        1.2.3 编码缓存中用户移动性的研究背景
    1.3 论文的主要内容与章节安排
        1.3.1 论文的主要内容
        1.3.2 论文的章节安排
第二章 编码缓存的相关技术背景
    2.1 编码方法及其原理
        2.1.1 最大距离可分码
        2.1.2 随机线性网络编码
    2.2 用户移动性研究
        2.2.1 用户移动性研究概述
        2.2.2 改进的随机点移动模型
    2.3 多选择背包问题
    2.4 本章小结
第三章 用户静止时蜂窝网络的编码缓存问题
    3.1 引言
        3.1.1 相关工作
    3.2 系统模型
        3.2.1 网络模型
        3.2.2 编码缓存模型
        3.2.3 内容请求和分发模型
        3.2.4 性能指标
    3.3 性能指标分析
        3.3.1 卸载流量比L[m_j]的分析
        3.3.2 遍历速率R[m_j]的分析
    3.4 编码缓存的优化算法
        3.4.1 离散的AFOT最大化问题
        3.4.2 连续的AFOT最大化问题
        3.4.3 离散的AER最大化问题
    3.5 数值仿真
        3.5.1 成功传输概率验证
        3.5.2 AFOT最大化问题的算法比较
        3.5.3 编码参数n的分析
        3.5.4 编码缓存与非编码缓存的AFOT性能比较
        3.5.5 编码缓存与MPC的 AER性能比较
    3.6 本章小结
第四章 用户移动时蜂窝网络的编码缓存问题
    4.1 引言
        4.1.1 相关工作
    4.2 系统模型
        4.2.1 网络模型
        4.2.2 编码缓存模型
        4.2.3 内容请求和分发模型
        4.2.4 用户移动模型
    4.3 性能指标分析
        4.3.1 用户平均覆盖面积
        4.3.2 卸载流量比L[m_j]的分析
    4.4 编码缓存的优化算法
        4.4.1 AFOT最大化问题
        4.4.2 AFOT最优化算法
    4.5 数值仿真
        4.5.1 平均移动距离的验证
        4.5.2 编码缓存与非编码缓存的性能比较
        4.5.3 缓存空间较小时的性能分析
    4.6 本章小结
第五章 全文总结和展望
    5.1 全文工作总结
    5.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文



本文编号：3706744