基于用户预存的无线网络下缓存与传输研究

发布时间：2020-04-30 08:03

【摘要】：多媒体内容的高效传播将是解决海量数据挑战的关键途径之一。不同于语音业务,多媒体内容具备独特的分集特性,即大部分请求集中于少数热点内容。同时,请求大部分异步到达。而另一方面,移动边缘存储能力保持稳定增长的态势。为构建异步请求下多媒体内容的高效传播,本文利用内容分集特性和用户缓存空间,立足于以下三个关键技术进行研究:a)请求到达前,通过广播推送与用户预缓存,从而一次推送传输预先满足已缓存热点内容的未来所有异步请求;b)请求到达时,通过高效多播传输与用户预缓冲,以进一步利用热点内容邻近请求间的多播机会;c)用户相邻时,通过设备到设备(D2D,Device-to-Device)通信与用户协作缓存,以进一步利用邻近用户缓存分集形成的D2D分流机会。采用层层递进思路,本论文选取了基于内容推送的广播与蜂窝融合网络、基于用户预存与高效多播的视频点播业务、基于D2D分流与基站多播的视频点播业务三个场景,从缓存分配优化与传输机制设计两方面进行研究,为基于用户预存的无线网络下缓存与传输设计提供一定理论依据与指导意义。本论文的主要贡献如下:·有限用户缓存的广播与蜂窝融合网络下的网络容量分析、广播推送与用户缓存策略优化:针对当前异步请求下热点内容冗余传输现状,构建了基于内容推送和有限用户缓存的广播与蜂窝融合网络。其中,广播网络广播推送热点内容并预存于有限缓存空间的用户终端中。相比基于缓存空间无限假设的融合网络相关研究,本文率先量化了有限用户缓存且缓存空间一般分布下的融合网络容量,考虑场景更为实际且结论更为普遍。根据广播推送能力与用户缓存能力的不同关系,系统可进一步划分为不同工作区域,用以揭示网络容量提升的限制因素。针对推送与缓存策略,从用户与网络角度选取不同性能指标优化,并推导得出相同分流性能需求。依据不同负载和区域,对应的分流性能优化问题可求解得到不同的推送与缓存策略。其中,传统的按照流行度从高到低排序推送与缓存的策略仅在低负载下的缓存受限区域内最优。相关分析为有限用户缓存的融合网络下网络容量提升与推送缓存策略设计提供了指导意义。·按需服务与周期轮播方式下视频点播业务缓存分配与传输机制设计:为进一步利用热点视频请求到达邻近时刻间的多播机会,基于高效多播传输与用户预缓冲,分别探究了按需服务和周期轮播方式下缓存分配与传输机制的联合优化设计。除了用户完整访问模式外,还率先考虑部分访问模式下最优缓存与传输设计,完善补充了相关研究。在按需服务方式下,服务器根据用户实时请求按需服务,联合优化了缓存分配与传输机制,以最小化零时延等待下的平均带宽开销。提出了基于用户预存的流合并机制并证明其最优性,率先推导了泊松请求和用户预存下视频点播业务的最小带宽消耗。不同访问模式下的缓存分配问题可证为凸优化问题或部分背包问题,均可获得闭式最优解。接着,针对周期轮播方式,在总带宽约束下,联合优化带宽分配、缓存分配与周期轮播机制,以最小化用户平均等待时长。按需服务与周期轮播方式下相关分析也分别揭示了为满足一定用户请求速率和等待时延约束下所需带宽与缓存资源的置换关系。·基于自适应多播的视频点播业务下缓存分配与传输机制设计:为利用无线环境下异质用户信道差异性,率先将自适应调制编码技术与流合并机制相结合,提出基于用户预存的自适应多播流合并传输机制。并根据收益更新定理,推导出在给定缓存分配方案和用户请求速率下所提机制的单视频带宽消耗。最小化总带宽消耗下的缓存分配问题证为凸优化问题。研究表明在极低用户负载下,传输机制退化为单播服务,对应缓存分配为完整缓存最流行内容;在高负载下,所提机制逐步退化成广播传输,自适应多播增益消失,最优缓存分配可通过注水算法求解;在极高用户负载下,传输机制退化为周期轮播,对应带宽消耗为固定值。相比现有策略,所提方案充分利用异质用户异步请求间内容分集,带宽消耗显著降低。·D2D通信与基站多播下视频点播业务缓存分配与传输机制设计:为进一步利用邻近用户潜在的D2D分流机会,提出了基于D2D分流和基站多播的视频传输机制。其中,发起内容请求的用户能从本地缓存、容忍时间内相遇的其它用户带外D2D传输和基站多播三种方式获取所请求内容部分。通过合理设计用户协作缓存和基站多播传输机制,以最小化基站传输负载。缓存分配问题可建模为凸约束下的可分凹函数最小化问题,其全局最优解基于凸包络和分支定界方法,复杂度极高。为降低复杂度,采用凸凹过程获取驻点。相比异步请求下现有的孤立考虑视频多播传输与D2D分流的缓存分配设计而言,所提策略同时利用邻近用户的D2D分流机会和同一内容邻近请求时刻间的多播机会,性能提升显著。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5

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