面向5G移动通信网络中内容分发机制

发布时间：2017-08-28 19:11

  本文关键词：面向5G移动通信网络中内容分发机制

  更多相关文章： 5G 移动网络 云计算 内容分发 缓存技术 MDP 贪心算法

【摘要】：在移动通信系统的极速发展进程中,移动设备的数量以爆发式的速度增长。传统的语音业务正逐渐地被移动数据业务所取代,下一代移动通信系统(5G)将会面临巨大的挑战。为了解决下一代移动网络中巨大的数据流量带来的冲击,有效提高用户体验质量(Quality of Experience,QoE)并减少网络运营成本,发展高效的内容分发与缓存技术来减少冗余数据传输以提升移动网络性能势在必行。近年来新兴的移动云计算技术能够为数据内容服务提供充足的存储与计算资源,为互联网数据业务的发展提供了新的技术途径。由于目前的移动蜂窝网络采用集中式架构,系统中无线接入网、回程网络以及核心网络的无线链路容量与带宽实际上不足以应对移动通信系统中数据流量的增长。针对5G通信系统中海量的数据流量对移动通信网络的冲击问题,本文从以下三个方面对内容分发与缓存技术进行了研究:首先,我们对面向5G网络的内容分发与缓存的关键技术进行了调研。基于通信业界对于未来5G网络架构的共识,在前人研究工作的基础上,我们在本文中提出一种面向5G的分层次分布式云服务移动通信系统架构(HDCSN),该模型由云接入层(C-RAN)、分布式微云系统(DCSN),以及核心云数据中心(DCs)三个层次组成。DCSN由多个被部署到网络边缘的微云(Cloudlet)所组成,可以将DCs中的服务内容(Web、Video)提前部署缓存到本地微云服务器,以减少用户请求内容在网络中重复冗余的传输以减少网络流量,减少内容获取时延以获得更高质量的用户体验。在HDCSN架构基础上,我们提出一种合作内容缓存架构,基本思路是利用微云服务之间相互协作共享缓存内容。基于该缓存架构,我们提出一种最优化协作式内容分发机制,利用流行度区分内容,根据内容在系统中被请求、更新与新到达的情况进行状态变换,实施内容缓存的动态管理。我们基于内容状态建立并求解一个最优化模型,以得到最优的内容分发方案,在HDCSN中获得尽可能低的平均总传输时延。计算机仿真结果显示,本文提出的方案可以明显提高缓存命中率,减少网络流量和减少内容传输时延。另外,针对缓存内容的实时更新与节省网络传输开销的问题,我们在进一步的研究中提出了一种基于马尔科夫决策过程(MDP)的内容缓存与传输机制。在HDCSN架构基础上,该方案利用随机线性网络编码处理DCs中的数据内容,微云服务器预先在本地缓存数据服务(例如网页、视频等)的编码包,并同样采用流行度区分内容。我们提出了三种在贪心算法背包问题中的度量标准,并利用贪心算法基于MDP动态地进行缓存更新与数据传输决策,以最小化HDCSN系统中的平均内容传输开销。通过计算机仿真结果表明,本文所提出的基于MDP的缓存与传输机制能够有效地提高缓存命中率、减少系统中平均内容传输开销。
【关键词】：5G 移动网络 云计算 内容分发 缓存技术 MDP 贪心算法
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 缩略词表13-15
• 第一章 绪论15-23
• 1.1 研究背景和意义15-21
• 1.1.1 5G移动通信系统应用场景和业务15-16
• 1.1.2 5G系统中移动云计算技术的应用16-18
• 1.1.3 移动通信中内容分发与缓存的研究18-21
• 1.2 主要工作与贡献21-22
• 1.3 论文组织22-23
• 第二章 面向 5G移动通信网络的内容分发与缓存23-36
• 2.1 面向 5G无线移动网络中的典型缓存架构23-25
• 2.2 面向 5G的内容分发与缓存关键技术25-29
• 2.2.1 分组核心演进（EPC）中的缓存25-27
• 2.2.2 无线接入网（RAN）中的缓存27-28
• 2.2.3 基于内容感知网络架构（CCN）的缓存28-29
• 2.3 移动通信网络中的内容流行度29-32
• 2.4 面向 5G的云计算网络中的内容分发技术32-35
• 2.4.1 移动云计算网络中的内容分发32-33
• 2.4.2 面向 5G的分层次分布式云服务系统（HDCSN）33-35
• 2.5 本章小结35-36
• 第三章 HDCSN中的最优化协作式内容分发机制36-59
• 3.1 引言36
• 3.2 HDCSN中的协作缓存架构36-38
• 3.3 内容状态及其转化过程38-42
• 3.3.1 内容状态的定义38-40
• 3.3.2 内容请求的状态转化40
• 3.3.3 内容更新的状态转化40-41
• 3.3.4 内容注入的状态转化41-42
• 3.4 基于内容状态的内容分发机制42-50
• 3.4.1 概述43-44
• 3.4.2 最优内容分发模型44-48
• 3.4.3 问题的NP性讨论48
• 3.4.4 最优化协作式内容分发的算法描述48-50
• 3.5 仿真与性能评估50-58
• 3.5.1 性能评估参数说明50-53
• 3.5.2 缓存命中率53-54
• 3.5.3 平均内容传输时延54-55
• 3.5.4 数据流量55-56
• 3.5.5 讨论56-58
• 3.6 本章小结58-59
• 第四章 HDCSN中基于MDP的内容缓存与传输机制59-76
• 4.1 引言59-60
• 4.2 系统模型60-62
• 4.3 缓存中的MDP动态规划过程62-63
• 4.4 贪心算法概述63-65
• 4.4.1 背包问题63-64
• 4.4.2 度量标准64-65
• 4.5 MDP中基于贪心算法的缓存与传输65-69
• 4.5.1 缓存初始化65-66
• 4.5.2 缓存更新66-68
• 4.5.3 数据内容传输68-69
• 4.6 仿真与性能评估69-75
• 4.6.1 性能评估参数说明70-71
• 4.6.2 缓存命中率71-72
• 4.6.3 平均传输开销72-75
• 4.6.4 讨论75
• 4.7 本章小结75-76
• 第五章 结论和展望76-78
• 5.1 本文总结76-77
• 5.2 下一步展望77-78
• 致谢78-79
• 参考文献79-84
• 个人简历84-85
• 硕士研究生期间的研究成果85-86

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 王庆;胡铮;王明;刘海峰;;CACTSE:基于云片式多终端协同服务环境的移动近场内容分发(英文)[J];中国通信;2013年06期

2 杨传栋;余镇危;王行刚;张焕远;;基于流行度预测的流媒体代理缓存替换算法[J];计算机工程;2007年07期

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本文编号：749022