用户移动感知的无线边缘网络缓存策略研究

发布时间：2020-11-03 03:42

　　 随着无线宽带业务需求的增长,无线网络面临的数据流量压力越来越大。如何在保证用户体验的前提下,对蜂窝网络系统进行流量卸载成为业界关注的研究点。在蜂窝与D2D(终端直连)混合网络中引入内容缓存,能够有效提升网络容量,降低回程链路负担,减少内容传输冗余。由于用户的自私属性与D2D通信共享性存在矛盾;移动场景下缓存策略的设置存在文件流行度、用户的移动性信息无法感知以及基站缓存不智能的问题;蜂窝网络的存储优化存在基站缓存与用户请求不充分匹配导致缓存性能提升有限的问题。针对以上问题,本论文研究如何感知用户的移动性、文件流行度信息,进而提出智能缓存策略。解决在不同的移动性场景下,蜂窝网络中如何设置激励机制和推荐机制,用户和基站如何缓存的问题。本论文的主要工作及贡献有以下三个方面:一、D2D网络中基于用户移动性和激励机制的缓存策略研究。利用用户间成功通信时长分布建模用户移动性,提出了一种基于激励机制的移动用户缓存策略。同时解决用户效用最大化和基站代价最小化的问题,通过梯度投影算法得到用户缓存策略和系统提供的最优单位激励。仿真结果表明:用户移动速率越低,最优单位激励越大;在四种用户移动性场景下,降低基站服务代价方面,提出的缓存策略对比贪婪缓存策略最高降低32.8%,对比激励缓存策略最高降低13.1%,同时,用户移动速率越高,提出的缓存策略降低基站服务代价的优势越明显。二、蜂窝网络中基于推荐机制的智能缓存策略研究。提出了基于推荐机制的智能基站缓存策略,通过Q-learning算法学习用户移动性和文件流行度信息,得到了以最小化长期基站代价为目标的基站缓存策略。回答了蜂窝网络中在不同的用户移动场景下,基站应如何制定缓存策略以及如何设置推荐机制的问题。仿真结果显示:用户移动速率越低,最优推荐力度越小;在不同移动性场景下,推荐机制的引入能够使D2D和微基站的命中概率均得到很大的提升;在仿真中的四种用户移动性场景下,降低核心网代价方面,提出的缓存策略较贪婪缓存最高降低22.5%,较推荐缓存策略最高降低18.6%。三、蜂窝网络中基于时空维度移动性模型的智能缓存策略研究。上述研究工作的不足在于用户移动性建模维度单一,从而无法充分利用用户移动轨迹上的基站资源。因此采用时空维度移动性模型建模用户移动性,以最大化长期系统收益为优化目标,在线学习用户移动性和文件流行度信息;通过背包算法压缩动作空间,应用基于背包问题的Q-learning算法给出不同移动性场景下基站的缓存部署指导。仿真结果显示:对于提出的缓存策略,采用时空维度移动性模型分析比单维度移动性模型有更大的系统收益优势;用户移动速率越低,最优推荐力度越小;四种用户移动性场景下,提出的缓存策略对比贪婪缓存系统收益最高提升29.8%,对比推荐缓存策略最高提升15.2%。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN929.5
【部分图文】：

应用基站资源；另一方面，微基站与核心网之间的回程链路容量有限，当用户需??求增加时，会产生很高的回程链路负担。??在移动网络的节点位置引入缓存可以很好地解决以上问题［３］，如图１－１所示，??缓存可以分布在移动用户节点、基站节点和后台中心。研宄的重点在于两个方面：??缓存部署的位置和缓存内容的部署。部署位置很大地影响了部署的有效性；文件??集中的每一个文件的缓存比例是影响缓存部署收益的重要因素。所以，如何部署??缓存让缓存得以高效利用的同时减少冗余缓存是一个具有现实意义的问题。??料?！?！??｜Ｔｉｉ＼?Ｉ?！?ｉ參??夸、（：）Ｚ?二?Ｉ?Ｓ—ＧＷ?冰丄??Ｔ?Ｉ?－?Ｉ?＜１１??Ｉ?（ｉ）｝?＾?彳：ｗ??ｉ鼷＿?ｉ眶??图１－１无线缓存网络模型??研究提出在微基站或者移动用户设备等储存设备中缓存流行性文件（边缘缓??存）以应对越来越高的网络需求。微基站可以在回程负担较小的时候下载文件并??缓存在自身的储存中，通过这种方式，微基站可以增强用户的服务质量，降低传??２??

?北京邮电大学工学硕士学位论文１、本地通信：当用户请求内容时，将首先检查需求文件在本地缓存中有备份。一旦在本地存储器中确认内容存在，用户将没有任何延迟的访问它传输完成。??２、Ｄ２Ｄ通信：如果用户请求的内容没有在本地缓存中，则用户搜索Ｄ信范围内移动用户的缓存。如果存在临近用户缓存了需求文件，内容将通通信发送给目标用户。??３、基站通信：如果所需文件没能通过１、２方式全部获取，剩下的文将由服务基站通过与核心网通信发送给用户。??用户通信三种方式如图２－１所示：??

２．３．１基站和用户之间的相互作用符合博弈论中两个具有冲突目标的实体通常用的关系［５］，具体来说用户和基站之间的关系最适合Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈中的等级系概念，在这样的博弈场景中：??１．基站是领导者，根据为激励机制付出的资源和能耗约束，制定自身的缓束略，最大化通彳目系统的收：ｆｉｉ，并据此决定系统对用户的激励机制；??２．用户是追随者，追随者在领导者作出决策后，根据领导者的激励机制，定自身的缓存策略；??３．行动策略：基站的行动策略是制定激励机制，从而使自身在为用户服务获取更高的收益；移动用户的行动策略是每一个用户对文件集中文件的缓存比４．效用函数：是研宄用户和基站之间博弈关系的一个重要衡量手段。对于站来说，用户之间Ｄ２Ｄ通信给系统带来基站负载降低的收益。对于用户来说，??效用不仅要考虑通过Ｄ２Ｄ通信获得的激励，同时还要考虑因为Ｄ２Ｄ通信多出的通信开销。??具体关系可以由图２－２看出，图中展示了在高激励场景和低激励场景分别于基站和移动用户的好处：??
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本文编号：2868039